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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김광기
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수7
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본 논문은 RGB-D 카메라를 이용한 마커가 없는 지상 이동 로봇의 비전 기반 상대 포즈 추정 방법을 제시한다. 제안하는 로봇 간 상대 포즈 추정 방법은 (i) RGB 데이터와 머신 비전 기술을 이용한 객체 검출, (ii) 이상치 제거를 적용한 포인트 클라우드의 평균화를 통한 상대 위치 추정, (iii) 포인트 클라우드 정합 방법 중 하나인 ICP(Iterative Closest Point) 방법을 이용한 상대 회전 추정의 세 부분으로 구성된다. 먼저, YOLOv3-tiny를 이용하여 주변 로봇이나 대상 로봇을 감지하여 픽셀 좌표계에서 로봇의 위치를 결정한다. 자아 로봇의 카메라 좌표계에서 탐지된 대상 로봇의 3차원 위치를 추정하기 위해 객체 검출 결과와 깊이 정보, 사전 보정된 핀홀 카메라 모델을 사용한다. 대상 로봇의 회전 각을 추정하기 위해 깊이 이미지를 이용하여 생성한 포인트 클라우드를 다운샘플링하고 ICP 방법을 기반으로 정합한다. 성능 검증을 위해, 제안하는 상대 자세 추정 방법을 ROS(Robot Operating System) 패키지로 제작하여 소형 차동 구동 로봇인 TurtleBot3에서 테스트하고, 추정 결과를 실제 환경의 ground-truth와 비교한다.
목차
1 서론 12 배경 지식 62.1 핀홀 카메라 모델 62.2 ICP (Iterative Closest Point) 93 로봇 간 상대 포즈 결정을 위한 비전 기반 상태 추정 기법 113.1 객체 검출 123.2 위치 추정기 163.2.1 포인트 클라우드 생성 163.2.2 이상치 판별 및 제거 163.2.3 상대 위치 추정 183.3 회전 추정기 193.3.1 3차원 참조 모델 생성 193.3.2 포인트 클라우드 다운샘플링 233.3.3 상대 회전 각도 추정 244 실험 결과 254.1 이동 로봇 264.2 RGB-D 카메라 274.3 상대 위치 추정 결과 294.4 상대 회전 추정 결과 345 결론 및 향후 계획 38Appendix A 활용 사례: 지상 이동 로봇의 추적 제어 40Bibliography 43
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