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최지원 (인하대학교) 심태후 (인하대학교) 이기현 (인하대학교) 이재용 (인하대학교) 강길환 (인하대학교) 김호균 (인하대학교) 조영근 (인하대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제30권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
52 - 58 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2024.23.0147

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In this study, we investigated a sophisticated system based on fusion map technology for autonomous robot navigation within multi-story buildings. Using visual markers and floor plan, we addressed the challenges encountered in indoor localization and floor ecognition. Each floor was assigned a unique visual marker, which enabled initial positioning and floor recognition. The system combined grid and visual marker maps, to outperform conventional LiDAR map-based systems in terms of reliability. Architectural drawings offered an extra layer of consistency, by ensuring similar map structures across different floors of a building. The result was an efficient, reliable system for autonomous navigation in multi-story structures. This is a significant advancement in the field of indoor robot navigation, equipping robots with the necessary information to effectively perceive and navigate each floor of a building, even in complex environments.
#visual marker #multi-layered structure #floor plan #robot navigation #ROS (Robot Operating System)

목차

Abstract
I. 서론
II. 시스템 설계 배경
III. 시스템 방법론
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
S. Lee, and S. Kim, “Technology trends and prospects for indoor positioning,” The Korean Institute of Communications and Information Sciences, vol. 32, no. 2, pp. 81-88, 2015. google schola S. Kang, S. Joo, and T. Kuc, “A semantic mapping framework for executing missions at a multi-floor building environment,” Institute of Control, Robotics and Systems, pp. 665-666, 2021. google schola W. Hess, D. Kohler, H. Rapp, and D. Andor, “Real-time loop closure in 2D LIDAR SLAM,” 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 1271-1278, 2016. doi: 10.1109/ICRA.2016.7487258 google schola G. Grisetti, C. Stachniss, and W. Burgard, “Improving gridbased slam with rao-blackwellized particle filters by adaptive proposals and selective resampling,Giorgio,” 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2432-2437, 2005. doi: 10.1109/ROBOT.2005.1570477 google schola E. Pedrosa, A. Pereira, and N. Lau, “Efficient localization based on scan matching with a continuous likelihood field,” 2017 IEEE International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions, pp. 61-66, 2017. doi: 10.1109/ICARSC.2017.7964053. google schola

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