수중 영상을 이용한 수중 로봇의 지도 정보 기반 위치 인식 및 SLAM 실험

Abstract

본 논문에서는 수중 영상을 이용한 수중 로봇의 지도 정보 기반 위치 인식 및 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘의 실제 수조환경에서의 실험에 대해서 다룬다. 수중 영상은 가시거리가 짧고 잡음이 심한 약점이 있으나 근거리 탐지 및 내비게이션에서 유용한 역할을 담당한다. 먼저 템플릿 정합 기반의 물체 인식 알고리즘을 수행 하여 인공 구조물로부터의 거리와 방향각을 추정한다. 이를 이용하여 사전 지도 정보를 알고 있는 상태에서 MCL(Monte Carlo Localization) 알고리즘을 이용하여 위치 인식을 수행한다. 사전 지도 정보가 없을 경우에는 EKF(Extended Kalman Filter)기반 SLAM 알고리즘을 이용하여 지도 정보와 위치를 동시에 추정한다. 제안된 방법들은 한국해양과학기술원(KIOST)의 수중 로봇 yShark 를 이용하여 수조 환경에서 실험 및 검증을 하였다내비게이션에서 유용한 역할을 담당한다. 먼저 템플릿 정합 기반의 물체 인식 알고리즘을 수행 하여 인공 구조물로부터의 거리와 방향각을 추정한다. 이를 이용하여 사전 지도 정보를 알고 있는 상태에서 MCL(Monte Carlo Localization) 알고리즘을 이용하여 위치 인식을 수행한다. 사전 지도 정보가 없을 경우에는 EKF(Extended Kalman Filter)기반 SLAM 알고리즘을 이용하여 지도 정보와 위치를 동시에 추정한다. 제안된 방법들은 한국해양과학기술원(KIOST)의 수중 로봇 yShark 를 이용하여 수조 환경에서 실험 및 검증을 하였다