포물선 점근법을 이용한 모바일 로봇의 장애물 구분

Abstract

본 논문은 센서들로부터 수신된 TOF 데이터를 사용하여 로봇 주변의 환경을 인식하는 방법을 보여주는 다수의 초음파 센서가 탑재된 sonar-ring 프레임을 설계하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 지연패턴을 이용하여 수신된 초음파 신호를 구분하는 방법과 거리 측정 방법을 제안하였다. 이 두 방법을 달성하기 위해, 비록 계산량의 증가하는 단점이 있지만 Cross-correlation을 사용하여 측정의 정확성을 높였다. 4가지 지연패턴에 대한 참조 패턴을 만들어 송신파를 구분할 수 있으며 거리 측정 실험에서도 신뢰성 있는 결과가 도출되었다. 송신파 구분은 다수의 초음파 센서를 사용하여 물체의 위치나 형태를 파악할 때 유용한 정보가 될 것이다. 그리고 Cross-correlation을 사용한 거리 추정은 전통적인 단순 임계 방법에서는 보이지 않는 지점까지 찾을 수 있으므로 더 정확하게 측정할 수 있을 것이다. 하지만 Cross-correlation 방법은 신호 처리 부하가 심하므로 본 논문에서 제안한 물체 구분 방법에서는 그것을 사용하지 않고 새로운 선두 신호 측정 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문은 포물선 점근법을 사용하여 물체의 형태를 파악하는 방법을 제안하였다. 장애물들과의 거리가 20cm이하인 경우 식 (3)에서 x²의 계수인 a₂를 사용하여 장애물의 형태를 구별 및 인식할 수 있다. 장애물이 모바일 로봇과 비교적 멀리 떨어져 있는 경우 그 형태를 구별할 수 없지만 가까운 거리에서는 장애물의 형태를 구분할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 한편, 모바일 로봇의 내비게이션은 글로벌 맵을 작성함으로써 달성될 수 있으며 글로벌 맵은 로봇으로부터 수집된 로컬 맵을 근거로 작성된다. 본 논문은 로컬 맵에 물체의 형태에 관한 정보를 제공하는 방법을 제시하여 효율적인 글로벌 맵 작성에 도움을 주고자함에 그 의의가 있다. 본 논문은 로컬 맵 작성 시, 물체의 형태를 작성하는 방법을 제안하는데 그쳤지만 향후 이를 바탕으로 글로벌 맵 작성 및 내비게이션 방법에 관한 연구가 계속되어 모바일 로봇에 더욱 활용되기를 바란다.

This paper presents a method for identification and distance detection for ultrasonic sensors of indoor mobile robot by using correlation scheme. The transmitted signal is identified by correlation between known model patterns and the patterned signal from transmitters and this scheme is useful when multiple sensors are involved. Distance detection by correlation is shown to be more accurate than conventional threshold method. Also, This paper proposes a new algorithm to design a ring-frame with multiple ultrasonic sensors, introducing a method of identifying the environment that surrounds the robot by using TOF data received from sensors. In addition, a new scheme is presented to distinguish the shapes of obstacles by parabolic curve fitting at the local map building step prior to the global map building step. The proposed algorithm enables the autonomous mobile robot to identify the shapes of obstacles as it builds the final global map.