직선 기반 SLAM에서 Reference Heading을 이용한 루프결합 방법 및 실험

Abstract

SLAM 분야는 많은 발전을 이루어 왔지만 그 중에서 루프 결합에 관한 연구는 상대적으로 부족한 편이다. 루프 결합은 정확한 지도를 작성하는데 있어서 중요한 역할을 하지만 센서의 종류나 환경에 따라 해결 방법이 다르기 때문에 일반적인 해결방법을 찾기가 어렵다. 직선을 기반으로 하는 SLAM에 있어서 기존에는 소실점을 사용하여 루프결합 문제를 해결하는 방법이 연구 되었다. 하지만 소실점은 실내 환경이라 하더라도 추출이 불안정하기 때문에 루프결합을 위한 강인한 지표로 사용하기에는 어려움이 있었다. 본 논문에서는 직선을 기반으로 하는 SLAM에서 로봇이 이전에 지도를 이미 작성한 지역에 다시 접근 하였을 때 단안 카메라를 통해 현재 얻어진 영상과 과거에 저장된 Reference image 간에 대응되는 특징점을 비교하여 두 카메라 사이의 위치관계를 계산하고, Reference Heading 정보와 현재 로봇의 방향정보 사이의 차이를 Extended Kalman Filter를 통해 보정함으로써 루프결합을 수행하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 이동로봇 Pionner 3-DX 위에 단안 카메라 한대를 탑재해 한양대학교 건물 내 다양한 복도 환경에서 실험을 진행하였다. 기존 소실점을 이용한 방법과 비교하였을 때 더 나은 루프 결합 성공률을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안하는 루프 결합 방법의 안전성과 정확성을 검증하였다.