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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양정연 (목원대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제19권 제3호
발행연도
2019.3
수록면
72 - 79 (8page)

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자율 주행은 이동 로봇의 핵심적 기술로써, 측정된 센서 정보를 토대로 불확실한 위치 정보를 이용한 지도 작성 및 수정 기능과, 불확실한 지도 및 센서 정보를 이용한 로봇의 위치 인식 기능으로 구성된다. 자율주행은 이러한 주행 위치의 불확실성에 기반한 확률론적 방법론과 함께 주행 시 장애물의 감지 및 회피 경로의 생성, 반복적 주행 패턴에 따른 경로 관리 기능이 필수적 요소이다. 거리 기반의 스캐너를 통해 관측된 센서 입력은, 지도 구성에 사용된 벽과 같은 정적 물체와 주행 시의 사람처럼 움직이는 동적 물체와의 구별이 필요하기 떄문에 장애물 감지에 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 자율 주행 환경에서 기존의 정적, 동적 개체의 판별 방식과 비교하여, 장애물 회피를 위한 저해상도 격자 공간의 생성 및 강화학습을 이용한 경로 생성을 다루고자 한다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법론의 실효성을 검증하고자 한다.
#장애물 회피 #격자 지도 #강화 학습 #자율 주행 #경로 생성 #Obstacle Avoidance #Grid Map #Reinforcement Learning #Autonomous Locomotion #Path Generation

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 확률 기반의 지도 작성 기법
III. 이동 로봇의 장애물 회피 기능
IV. 장애물 회피 기능의 성능 테스트
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
S. Thrun / 1998 / A Probabilistic Approach to Concurrent Mapping and Localization for Mobile Robots / Machine Learning and Autonomous Robots 31(5):1~25 google schola S. Thrun / 2005 / Probabilistic Robotics / MIT Press :171~172 google schola D. Holz / 2010 / Mobile robots navigation / In-Tech Education and Publishing google schola G. Grisetti / 2007 / Improved Technique for Grid Mapping with Rao-Blackwellization Particle Filters / IEEE Trans. on Robotics(T-RO) 23:34~46 google schola J. Civera / 2008 / Inverse depth parametrization for monocular SLAM / IEEE Trans. Robot 24(5):932~945 google schola

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