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학술저널
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송재열 (충남대학교) 고윤호 (충남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제3호
발행연도
2022.3
수록면
266 - 272 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.21.0215

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There is an increasing need for Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technology due to the recent demand for autonomous driving, metaverse, and augmented reality (AR) technologies. On industrial sites, demands for SLAM technologies that accurately estimate locations and generate precise maps of surrounding areas are becoming increasingly important for collision prevention between cranes. The research in this paper proposes a SLAM technology based on feature extraction techniques that create a precise map of the workspace in an industrial site by attaching a double-axis rotary Lidar to a tower crane. This configuration compensates for the limitation in single-axis rotary Lidar’s detection range. The double-axis rotary Lidar has a wider detection range than rotary Lidar, but the distribution of the collected data is irregular due to shaking and the difference in rotational speeds of the two motors in separate axes. SLAM techniques, including feature extraction and motion estimation suitable for these data characteristics, were introduced to aid in improving these data irregularities. Even when the SLAM algorithm operates accurately, the presence of afterimages from a dynamic object on the map can prevent effective collision performance and result in an inaccurate representation of the workspace. This paper explores an algorithm that effectively removes afterimages by scoring all the points collected by Lidar. The performance accuracy of the proposed SLAM method was evaluated by comparing the results of Mapping with those of conventional LOAM and G-ICP processes using data from attaching double-axis Lidar to the tower crane.
#2-axis LiDAR #SLAM #LiDAR SLAM #mapping #motion estimation

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존연구
Ⅲ. 제안기법
Ⅳ. 동적물체에 의한 잔상제거
Ⅴ. 성능평가
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
J. Zhang and S. Singh, “LOAM: Lidar odometry and mapping in real-time,” Robotics: Science and Systems, vol. 2, no. 9, Jul. 2014. google schola F. Zhang, S. Li, S. Yuan, E. Sun, and L. Zhao, “Algorithms analysis of mobile robot SLAM based on Kalman and particle filter,” 2017 9th International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC), pp. 1050-1055, Jul. 2017. google schola S.-H. Mo, D.-H. Yu, J.-H. Park, and K.-T. Chong, “Robust mobile-robot localization for indoor SLAM,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), pp. 301-306, 2016. google schola J.-Y. Park, J.-W. Choi, S.-G. Lee, and J.-H. Park, “An effective SLAM for autonomous mobile robot navigation in irregular surface using redundant extended Kalman filter,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), pp. 218-224, 2009. google schola A. Segal, H, Dirk, and S. Thrun, “Generalized-icp,” Robotics: science and systems, vol. 2, no. 4, p. 435, Jun. 2009. google schola

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