이동로봇의 안전한 층간주행을 위한 RGB-D 센서 기반의 엘리베이터 인식 및 승하차
- 주제(키워드) 층간 주행 , 이동로봇 , RGB-D 센서 , 엘리베이터 인식
- 발행기관 고려대학교 대학원
- 지도교수 송재복
- 발행년도 2018
- 학위수여년월 2018. 8
- 유형 Text
- 학위구분 석사
- 학과 대학원 메카트로닉스협동과정
- 원문페이지 42 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000081616
- UCI I804:11009-000000081616
- DOI 10.23186/korea.000000081616.11009.0000816
- 본문언어 한국어
- 제출원본 000045953930
초록/요약
Recently, researches have conducted to expand the working area of a mobile robot from a single floor to multiple floors. Therefore, a mobile robots should get on and off an elevator to carry out multi-floor navigation. To this end, the mobile robot not only recognizes the elevator in front but also estimates the center of its door to safely get on and off the elevator based on the center position. In this study, we propose a method of recognizing an elevator using a RGB-D sensor and estimating the center of the elevator door for safe multi-floor navigation of mobile robots. For recognizing the exsistance of an elevator, GoogleNet Inception v3 was used as a deep learning network. After the elevator is recognized, the center of the elevator door is estimated using point cloud. Since the elevator door is usually a reflector, the depth value of the point cloud on the door is likely to be incorrect. Therefore, the proposed method utilizes the point cloud on the wall around the elevator to estimate the center. After the center point is estimated, collision prediction for verifying the safety of the center point is conducted. Lastly, a waypoint is calculated for getting on and off the elevator at right angles.
more목차
제 1장 서 론 1
1.1 연구 배경 및 동기 1
1.2 연구 동향 2
1.3 연구의 목표 및 방법 3
제 2장 층간 자율 주행 시스템의 구성 5
2.1 층간주행을 위한 로봇의 센서 구성 5
2.2 층간주행 시스템의 구성 6
제 3장 엘리베이터의 존재 인식 8
3.1 학습 네트워크의 구조 8
3.2 엘리베이터 인식을 위한 데이터 구성 및 학습 10
제 4장 엘리베이터의 위치 인식 12
4.1 엘리베이터의 주변 환경 정의 및 활용 방법 12
4.2 엘리베이터의 위치 인식 16
제 5장 안전 승하차를 위한 충돌 예측 및 경유점 결정 23
5.1 위치추정 기반 충돌 예측 23
5.2 안전 승하차를 위한 경유점 결정 24
제 6장 실험 및 고찰 26
6.1 엘리베이터 인식 실험 26
6.2 층간 주행 실험 30
제 7장 결론 32
참고 문헌 33
