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STEAM Hackathon 2016 참가 후기

마르코프김 2016.08.29 13:01 조회 수 : 356

SLAM 및 Navigation

 

SLAM이란측computational problem of constructing or updating a map of an unknown environment while simultaneously keeping track of an agent's location within it.-WIKI

 - (로봇에게)알려지지 않은 환경에 이동 하면서 주변을 탐색하고 그 동간에 지도 및 위치를 추정하는 것

 - 간단히 말하면 로봇이 길을 찾는데 필요한 정보인 지도 Data를 구축하는 방법(?)이다.

로봇이 길을 찾는데 필요한 것

 1.위치 : 로봇의 위치 계측/추정하는 기능

 2.센싱 : 벽, 물체 등의 장애물의 계측하는 기능

 3.지도 : 길과 장애물 정보가 담긴 지도 -> SLAM으로 구축

 4.경로 : 목적지까지 최적 경로를 계산하고 주행 하는 기능 

 

1.위치

 Outdoor

  -GPS(Global Positioning System) : https://ko.wikipedia.org/wiki/GPS

 Indoor

 - Landmark(Color, IR Camer...)

 - Indoor GPS

 - WiFi Slam

 - Beacon

 

 추측 항법(Dead reckoning)

 - 양 바퀴 축의 회전 값을 이용

 - 이동 거리와 회전 값을 계산 

 - IMU등의 관성 센서, 필터로 위치 보상

 - 각종 필터 적용(ex.>칼만필터 등등...)

-> 이렇게 얻어진 정보를 바탕으로 선속도와 각속도를 이용하여 로봇의 움직임을 제어함

 

2.센싱

 거리 센서

  - LRF, 초음파센서, 적외선 거리센서(PSD)

 비전센서

 - 스테레오 카메라, 모노 카메라, 전 방향 옴니 카메라

 Depth Camera

  - SwissRanger, Kinect-2

  - Kinect, Xtion, Carmine, Astra, Realsense

 

지도

  로봇은 길을 찾기 위해 지도가 필요한데 도로와 같은 기반 시설을 지도 Data가 구축이 되어 있으나

   실내 즉, 병원, 카페등 각종 건물 실내의 지도는 Data가 거의 없으며 탐사나 붕괴된 위험 지역의 지도는 당연히 없음

    ->없으면 만들어야함->SLAM

 

경로

 - 내비게이션

 - 위치 추정

 - 경로 탐색/계획

 

 

Turtlebot3+Astra Depth Camer로 진행한 SLAM 결과 정보

 

 

첫번째

map_1st.jpg

두번째

map_2nd.jpg

 

세번째

map_3rd.jpg

네번째

map_4th.jpg

원래 로비 모양(by 표윤석 박사)

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