KCI등재후보
스케일 불변 특징을 이용한 이동 로봇의 위치 추정 및 매핑 = Mobile Robot Localization and Mapping using Scale-Invariant Features
저자
이종실 ; 신동범 ; 권오상 ; 이응혁 ; 홍승홍 ; Lee, Jong-Shill ; Shen, Dong-Fan ; Kwon, Oh-Sang ; Lee, Eung-Hyuk ; Hong, Seung-Hong
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2005
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
수록면
7-18(12쪽)
KCI 피인용횟수
1
제공처
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.
더보기A key component of an autonomous mobile robot is to localize itself accurately and build a map of the environment simultaneously. In this paper, we propose a vision-based mobile robot localization and mapping algorithm using scale-invariant features. A camera with fisheye lens facing toward to ceiling is attached to the robot to acquire high-level features with scale invariance. These features are used in map building and localization process. As pre-processing, input images from fisheye lens are calibrated to remove radial distortion then labeling and convex hull techniques are used to segment ceiling region from wall region. At initial map building process, features are calculated for segmented regions and stored in map database. Features are continuously calculated from sequential input images and matched against existing map until map building process is finished. If features are not matched, they are added to the existing map. Localization is done simultaneously with feature matching at map building process. Localization. is performed when features are matched with existing map and map building database is updated at same time. The proposed method can perform a map building in 2 minutes on $50m^2$ area. The positioning accuracy is ${\pm}13cm$, the average error on robot angle with the positioning is ${\pm}3$ degree.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2024 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2020-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (재인증) | KCI후보 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2005-10-17 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> Journal of IKEEE | KCI후보 |
2005-05-30 | 학술지등록 | 한글명 : 전기전자학회논문지외국어명 : 미등록 | KCI후보 |
2005-03-25 | 학회명변경 | 한글명 : (사) 한국전기전자학회 -> 한국전기전자학회영문명 : 미등록 -> Institute of Korean Electrical and Electronics Engineers | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.3 | 0.3 | 0.29 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.22 | 0.262 | 0.17 |
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