RGB-D 카메라와 3D Annotated Map을 이용한 모바일 로봇의 Semantic Monte Carlo 위치 추정 방법
Semantic Monte Carlo Localization Of Mobile Robot With RGB-D Camera And 3D Annotated Map
- 주제어 (키워드) 몬테 카를로 위치 추정 , Annotated map , 모바일 로봇 , Localization , Mobile robot , Localization , Semantic MCL , 3D annotated map , RGB-D camera
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 이철수
- 발행년도 2023
- 학위수여년월 2023. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 기계공학과
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000070109
- UCI I804:11029-000000070109
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
본 논문에서는 실내 환경에서의 모바일 로봇의 위치 추정 방법에 대해 서술한다. 사물의 수평 방위각만을 이용하는 기존 Semantic MCL 방식과 달리 수직 방위각, 수평 거리, 클래스를 추가한 sensor state를 정의하고 Gaussian 분포를 이용해 particle filter의 likelihood를 산출하는 방법을 제시했다. 높이를 포함한 사물의 위치, 종류를 담은 3D annotated map을 제시했다. RGB-D 카메라, 3D annotated map을 이용해 연구실, 복도 환경에서 2-wheel drive로봇의 semantic Monte-Carlo localization을 수행했다. 기존의 방법과 비교하여 수렴성과 정확성이 개선되었음을 확인했다.
more초록 (요약문)
In this paper, we suggest how to localize a mobile robot in a 2D map with semantic Monte-Carlo localization using RGB-D camera and 3D annotated map. In existing semantic Monte-Carlo localization, sensor state is defined using object class and horizontal azimuth. We suggested sensor state including horizontal azimuth, vertical azimuth, planar distance and objective class. The particle’s likelihood was calculated using these sensor state. And we introduced 3D annotated map that include objects’ x,y coordinate, class and height information. We conducted an experiment using 2-Wheeled differential drive mobile robot in corridor and office environment. The 3D-annotated map was obtained by using ArUco mapping before the experiment. To compare the precision and convergence speed of the suggested algorithm with existing sematic MCL, we got pose covariance data during experiment. And compared pose covariance ellipse’s size change over iteration. When fused with rangefinder, the size of the initial pose covariance ellipse’s long axis was decreased by 68% and short axis by 84%. The number of iterations required for the long and short axis to be less than 0.1 m2 decreased by 46% and 69% respectively. After convergence, the tracking error decreased by 82% compared to the existing Semantic MCL.
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