Abstract
With the development of ICT technology, the indoor utilization of robots is increasing. Research on transportation, cleaning, guidance robots, etc., that can be used now or increase the scope of future use will be advanced. To facilitate the use of mobile robots in indoor spaces, the problem of self-location recognition is an important research area to be addressed. If an unexpected collision occurs during the motion of a mobile robot, the position of the mobile robot deviates from the initially planned navigation path. In this case, the mobile robot needs a robust controller that enables the mobile robot to accurately navigate toward the goal. This research tries to address the issues related to self-location of the mobile robot. A robust position recognition system was implemented; the system estimates the position of the mobile robot using a combination of encoder information of the mobile robot and the absolute space coordinate transformation information obtained from external video sources such as a large number of CCTVs installed in the room. Furthermore, vector field histogram method of the pass traveling algorithm of the mobile robot system was applied, and the results of the research were confirmed after conducting experiments.
ICT 기술의 발달로 로봇의 실내 활용이 증가하고 있다. 현재 이용되거나 향후 이용 범위가 증가할 수 있는 운반, 청소, 안내 로봇 등의 연구가 고도화 될 것이다. 실내 공간에서 이동 로봇 활용을 원활히 하기 위해 자기 위치 인식 문제는 가장 먼저 해결되어야 하는 중요한 연구이다. 추가적으로 이동 로봇의 위치가 인위적으로 이동되거나 예기치 못한 충돌로 인해 기존의 경로에서 이탈하였을 경우 등에서도 이동 로봇이 이런 상황을 인지하고 판단하여 목적지로 정확히 이동할 수 있는 강인한 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이동 로봇의 자기 위치 관련 여러 문제들을 해결하고자 실내에 설치되어 있는 다수의 CCTV 등 외부 영상 및 이를 절대 공간 좌표 변환한 정보와 더불어 이동 로봇의 엔코더 정보 등을 융합하여 강인한 위치 인식 시스템을 구현하였다. 추가로 이동 로봇 시스템에 경로 주행 알고리즘인 벡터 필드 히스토그램 기법을 적용하였고 실제 실험 수행 후 연구 결과를 확인하였다.
