KR101035058B1 - Moving Robot and Method Of Recognizing A Ceiling Region For Localization Thereof - Google Patents

Moving Robot and Method Of Recognizing A Ceiling Region For Localization Thereof Download PDF

Info

Publication number
KR101035058B1
KR101035058B1 KR1020090091350A KR20090091350A KR101035058B1 KR 101035058 B1 KR101035058 B1 KR 101035058B1 KR 1020090091350 A KR1020090091350 A KR 1020090091350A KR 20090091350 A KR20090091350 A KR 20090091350A KR 101035058 B1 KR101035058 B1 KR 101035058B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
ceiling
mobile robot
image
area
center coordinates
Prior art date
Application number
KR1020090091350A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20110033741A (en
Inventor
전세웅
김영욱
Original Assignee
전자부품연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 전자부품연구원 filed Critical 전자부품연구원
Priority to KR1020090091350A priority Critical patent/KR101035058B1/en
Publication of KR20110033741A publication Critical patent/KR20110033741A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101035058B1 publication Critical patent/KR101035058B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13Edge detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/80Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 이동 로봇 및 그의 영상장치가 장착된 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법에 있어서, 영상장치로부터 획득한 천장 영상으로부터 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하는 단계와, 획득된 천장 영상의 패턴 분할을 수행하는 단계와, 패턴 분할에 의해 분할된 천장 영상 영역 중 이동 로봇의 중심 좌표가 포함된 영상 영역을 천장 후보 영역으로 추출하는 단계와, 추출된 천장 후보 영역 내측에 포함되는 영상 영역을 천장영역으로 인식하는 단계와, 인식된 천장영역을 구분하는 단계와, 구분된 천장영역의 에지를 구하여 영상영역에서 천장과 벽면 사이의 에지로 설정하는 단계와, 에지에 의해 구분된 천장영역의 특징점을 추출하는 단계를 포함하는 이동 로봇 및 그의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법을 개시한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a ceiling area recognition method for recognizing a magnetic position of a mobile robot and a mobile robot equipped with an image device, the method comprising: calculating center coordinates of a mobile robot from a ceiling image obtained from an imaging device, Performing pattern division, extracting an image region including the center coordinates of the mobile robot among the ceiling image regions divided by the pattern division, as a ceiling candidate region, and an image region included inside the extracted ceiling candidate region Is recognized as a ceiling area, distinguishes the recognized ceiling areas, obtains the edges of the separated ceiling areas, sets the edges between the ceiling and the wall in the image area, and Disclosed are a mobile robot and a ceiling area recognition method for recognizing a magnetic position thereof, including extracting feature points.

본 발명에 의하면, 천장영역을 효율적으로 인식하여 천장과 벽면 사이의 에지를 설정하고, 천장영역 내의 특징점만을 구분하여 어파인되지 않는 특징점을 용이하게 구별함으로써, 실내공간상에서 이동 로봇의 자기위치 및 방향성을 정확하게 인지할 수 있다.According to the present invention, by efficiently recognizing the ceiling area to set the edge between the ceiling and the wall surface, and easily distinguish the feature points that are not affixed by distinguishing only the feature points in the ceiling area, the magnetic position and orientation of the mobile robot in the indoor space Can be recognized correctly.

영상장치, 패턴 분할(pattern segmenation), 천장, 벽면, 특징점(feature) Imaging Device, Pattern Segmenation, Ceiling, Wall, Feature

Description

이동 로봇 및 그의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법{Moving Robot and Method Of Recognizing A Ceiling Region For Localization Thereof}Moving Robot and Method Of Recognizing A Ceiling Region For Localization Thereof}

본 발명은 이동 로봇 및 그의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 천장영역을 효율적으로 인식하여 실내공간상에서 이동 로봇의 자기위치 및 방향성을 정확하게 인지할 수 있도록 하는, 이동 로봇 및 그의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법에 관한 것이다.The present invention relates to a mobile robot and a ceiling area recognition method for recognizing a magnetic position thereof, and more particularly, to efficiently recognize the ceiling area to accurately recognize the magnetic location and the orientation of the mobile robot in an indoor space. The present invention relates to a mobile robot and a ceiling area recognition method for magnetic position recognition thereof.

통상적으로, 이동 로봇의 자기위치 인식기술은 센서를 이용하거나 카메라를 사용하여, 이동 로봇이 주변 사물을 인지 또는 인식함으로써 이동 로봇의 자기위치 및 방향성을 설정하였다. 하지만, 이러한 인식기술은 주변 사물의 변화 또는 이동에 의한 맵(map) 구성의 변동성이 크고, 어파인(affine)으로 인해서 자기위치인식(localization)이 어려운 점이 있었다.In general, the magnetic position recognition technology of the mobile robot uses a sensor or a camera to set the magnetic position and orientation of the mobile robot by recognizing or recognizing surrounding objects. However, such a recognition technology has a large variability in map composition due to change or movement of surrounding objects, and localization is difficult due to affine.

이를 극복하고자, 천장지향(ceiling vision) 카메라 기반 이동 로봇 자기위치 인식기술이 제안되었다. 즉, 종래의 천장지향 카메라 기반 이동 로봇 자기위치 인식기술은 획득된 영상으로부터 특징점(feature)을 추출하거나, 라인(line)을 추출하여 매칭하는 방법(matching)을 이용함으로써, 이동 로봇의 자기위치 및 방향을 인식하도록 하는 것이었다.To overcome this problem, a mobile robot magnetic position recognition technology based on a ceiling vision camera has been proposed. That is, the conventional ceiling-oriented camera-based mobile robot magnetic position recognition technology extracts a feature from the acquired image, or extracts a line and uses a matching method to extract the magnetic position of the mobile robot. It was to recognize the direction.

하지만, 전술한 종래의 천장지향 카메라 기반 자기위치 인식기술은 어파인의 문제와, 천장과 벽면 사이의 분명하지 못한 구분의 문제가 있어서 실효적이지 못한 측면이 있었다. 한편, 이러한 문제점의 근본적인 원인은, 이동 로봇이 천장영역을 효율적으로 구분하여 인식하지 못하는 데 있었다. 예컨대, 도 1에 도시된 바와 같이, 실제영상(A) 상의 코너(corner)의 위치와 이동 로봇에 의해 인식되는 영상(B) 상의 코너의 위치가 명확하게 상응하지 않음을 알 수 있다(position uncertainty). 즉, 종래의 천장지향 카메라 기반 자기위치 인식기술에서는, 이동 로봇이 천장영역 및 천장영역 내에 포함된 특징점을 명확하게 구분하여 인식하지 못하는 문제점이 있었다.However, the above-described conventional ceiling-oriented camera-based magnetic position recognition technology has an ineffective aspect because of a problem of affine and an unclear distinction between the ceiling and the wall. On the other hand, the root cause of this problem is that the mobile robot does not effectively recognize the ceiling area. For example, as shown in Figure 1, it can be seen that the position of the corner (corner) on the actual image (A) and the position of the corner on the image (B) recognized by the mobile robot clearly does not correspond (position uncertainty ). That is, in the conventional ceiling-oriented camera-based magnetic position recognition technology, there is a problem that the mobile robot does not clearly recognize the ceiling area and the feature points included in the ceiling area.

따라서, 천장영역을 효율적으로 구분하고 인식하여서, 천장과 벽면 사이의 라인 또는 에지를 용이하게 획득하고, 천장영역 내의 특징점만을 구분할 필요성이 절실히 제기된다.Therefore, there is an urgent need to efficiently distinguish and recognize ceiling areas, to easily obtain lines or edges between ceilings and walls, and to distinguish only feature points within ceiling areas.

따라서 본 발명은 상기한 종래의 제반 문제점을 해소하기 위해 안출된 것으로, 이동 로봇에 장착된 영상장치를 통해서 획득된 천장 영상으로부터 천장영역을 효율적으로 인식하여 천장과 벽면 사이의 라인 또는 에지를 구분하고, 천장영역 내의 특징점만을 구분하여 어파인(affine)되지 않는 특징점을 용이하게 구별함으로써, 실내공간상에서 이동 로봇의 자기위치 및 방향성을 정확하게 인지할 수 있는 이동 로봇 및 그의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법을 제공함을 목적으로 한다.Therefore, the present invention has been made to solve the above-mentioned conventional problems, and efficiently recognizes the ceiling area from the ceiling image obtained through the imaging device mounted on the mobile robot to distinguish the line or edge between the ceiling and the wall surface. By distinguishing only the feature points in the ceiling area and easily distinguishing feature points that are not affine, the mobile robot can recognize the magnetic position and orientation of the mobile robot accurately in the indoor space and the ceiling area recognition for its magnetic location recognition. The purpose is to provide a method.

상기한 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 영상장치가 장착된 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법에 있어서, 상기 영상장치로 획득한 천장 영상으로부터 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하는 단계와, 상기 획득된 천장 영상의 패턴 분할을 수행하는 단계와, 상기 패턴 분할에 의해 분할된 천장 영상 영역 중 상기 로봇의 중심 좌표가 포함된 영상 영역을 천장 후보 영역으로 추출하는 단계와, 상기 추출된 천장 후보 영역 내측에 포함되는 영상 영역을 천장영역으로 인식하는 단계와, 상기 인식된 천장영역을 구분하는 단계와, 상기 구분된 천장영역의 에지를 구하여 상기 영상영역에서 천장과 벽면 사이의 에지로 설정하는 단계와, 상기 에지에 의해 구분된 천장영역의 특징점을 추출하는 단계를 포함하는, 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법을 제공한 다.In order to achieve the above object, according to a preferred embodiment of the present invention, in the ceiling area recognition method for recognizing the magnetic position of the mobile robot equipped with an imaging device, the mobile robot from the ceiling image obtained by the imaging device Calculating a center coordinate, performing a pattern division of the obtained ceiling image, and extracting an image region including the center coordinates of the robot from the ceiling image region divided by the pattern division as a ceiling candidate region; And recognizing the image area included inside the extracted ceiling candidate area as a ceiling area, separating the recognized ceiling area, obtaining edges of the separated ceiling area, and determining a ceiling from the image area. Setting the edges between the wall surfaces and extracting feature points of the ceiling area separated by the edges; The present invention provides a ceiling area recognition method for magnetic position recognition of a mobile robot.

본 발명에 따른 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법에 있어서, 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하는 단계 이전에 수행되는 상기 영상장치의 초점 중심을 조정하고, 상기 영상장치로부터 획득될 천장 영상을 평탄화하는 캘리브레이션(calibration) 단계;를 더 포함할 수 있다.A ceiling area recognition method for recognizing a magnetic position of a mobile robot according to the present invention, comprising: adjusting a focal center of the imaging apparatus performed before calculating a center coordinate of the mobile robot, and obtaining a ceiling from the imaging apparatus A calibration step of planarizing the image may be further included.

본 발명에 따른 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법에 있어서, 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하는 단계에서, 상기 영상장치가 상기 이동 로봇의 회전 중심에 장착되어 있으면, 상기 영상장치로부터 획득된 영상의 중심 좌표를 상기 이동 로봇의 중심 좌표로 산출할 수 있다.In the ceiling area recognition method for magnetic position recognition of the mobile robot according to the present invention, in the step of calculating the center coordinates of the mobile robot, if the image device is mounted on the rotation center of the mobile robot, from the image device The center coordinates of the acquired image may be calculated as the center coordinates of the mobile robot.

본 발명에 따른 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법에 있어서, 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하는 단계에서, 상기 영상장치가 상기 이동 로봇의 회전 중심에 장착되어 있지 않으면, 다음의 수학식, 즉 h = f/d * H 에 의해서 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하되, 여기서, h는 상기 이동 로봇의 중심 좌표이며, f는 상기 영상장치가 상기 천장 영상을 획득하는 초점거리이며, d는 상기 영상장치로부터 상기 천장까지의 거리이고, H는 상기 영상장치로부터 상기 이동 로봇의 회전 중심까지의 거리 좌표일 수 있다.In the ceiling area recognition method for magnetic position recognition of the mobile robot according to the present invention, in the step of calculating the center coordinates of the mobile robot, if the imaging device is not mounted on the rotation center of the mobile robot, A center coordinate of the mobile robot is calculated by using an equation, that is, h = f / d * H, where h is a center coordinate of the mobile robot, and f is a focal length at which the imaging device acquires the ceiling image. d may be a distance from the imaging apparatus to the ceiling, and H may be a distance coordinate from the imaging apparatus to the rotation center of the mobile robot.

본 발명은 또한, 영상장치 및 제어부를 포함하여 구성되는 이동 로봇을 제공한다. 상기 영상장치는 천장 또는 벽면을 촬영하여 천장 영상을 획득한다. 그리고 상기 제어부는 상기 영상장치로 획득한 상기 천장 영상으로부터 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출한다. 상기 제어부는 상기 획득된 천장 영상의 패턴 분할을 수행 하고, 상기 패턴 분할에 의해 분할된 천장 영상 영역 중 상기 로봇의 중심 좌표가 포함된 영상 영역을 천장 후보 영역으로 추출한다. 상기 제어부는 상기 추출된 천장 후보 영역 내측에 포함되는 영상 영역을 천장영역으로 인식하고, 상기 인식된 천장영역을 구분한다. 그리고 상기 제어부는 상기 구분된 천장영역의 에지를 구하여 상기 영상영역에서 천장과 벽면 사이의 에지로 설정하고, 상기 에지에 의해 구분된 천장영역의 특징점을 추출한다.The present invention also provides a mobile robot configured to include an imaging device and a control unit. The imaging apparatus acquires a ceiling image by photographing a ceiling or a wall surface. The controller calculates a center coordinate of the mobile robot from the ceiling image acquired by the imaging apparatus. The controller performs pattern division of the obtained ceiling image, and extracts an image area including the center coordinates of the robot from the ceiling image area divided by the pattern division as a ceiling candidate area. The controller recognizes the image area included inside the extracted ceiling candidate area as a ceiling area and classifies the recognized ceiling area. The control unit obtains an edge of the divided ceiling area, sets the edge between the ceiling and the wall in the image area, and extracts feature points of the ceiling area divided by the edge.

본 발명에 의하면, 천장영역을 효율적으로 인식하여 천장과 벽면 사이의 에지를 구분하고, 천장영역 내의 특징점만을 구분하여 어파인되지 않는 특징점을 용이하게 구분함으로써, 실내공간상에서 이동 로봇의 자기위치 및 방향성을 정확하게 인지할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, by effectively recognizing the ceiling area to distinguish the edge between the ceiling and the wall, and by distinguishing only the feature points within the ceiling area to easily distinguish the feature points that are not affixed, the magnetic position and orientation of the mobile robot in the indoor space There is an effect that can be recognized correctly.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 도면을 참조하여 상세하게 설명하고자 한다. 하기의 설명에서는 본 발명의 실시 예에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분만이 설명되며, 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략될 것이라는 것을 유의하여야 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description, only parts necessary for understanding the operation according to the embodiment of the present invention will be described, and the description of other parts will be omitted so as not to disturb the gist of the present invention.

이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 일실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.The terms or words used in the specification and claims described below should not be construed as being limited to the ordinary or dictionary meanings, and the inventors may appropriately use the concept of terms to describe their own invention in the best way. Based on the principle that can be defined, it should be interpreted as meaning and concept corresponding to the technical idea of the present invention. Therefore, the embodiments described in the present specification and the configuration shown in the drawings are only exemplary embodiments of the present invention, and do not represent all of the technical ideas of the present invention, and various equivalents may be substituted for them at the time of the present application. It should be understood that there may be water and variations.

도 2는 본 발명의 바람직산 실시예에 의한 이동 로봇의 구성을 보여주는 블록도이다.Figure 2 is a block diagram showing the configuration of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 이동 로봇(100)은 천장영역을 효율적으로 인식하여 실내공간상에서 자기위치 및 방향성을 정확하게 인지하여 설정하며, 저장부(10), 구동부(20), 영상장치(30) 및 제어부(40)를 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 2, the mobile robot 100 according to the present embodiment efficiently recognizes the ceiling area, accurately recognizes and sets the magnetic position and the orientation in the indoor space, and stores the storage unit 10, the driving unit 20, and the image. It comprises a device 30 and the control unit 40.

이때 본 실시예에 따른 이동 로봇(100)은 가정 또는 빌딩 등에서 사용되는 청소 로봇일 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.In this case, the mobile robot 100 according to the present embodiment may be a cleaning robot used in a home or a building, but is not limited thereto.

저장부(10)는 이동 로봇(100)의 동작 제어시 필요한 프로그램과, 그 프로그램 수행 중에 발생되는 데이터를 저장하며, 하나 이상의 휘발성 메모리 소자와 비휘발성 메모리 소자로 이루어진다. 저장부(10)는 이동 로봇(100)의 자기위치 인식을 위해 천장영역을 인식하기 위한 실행프로그램을 저장한다.The storage unit 10 stores a program necessary for controlling the operation of the mobile robot 100 and data generated while the program is executed, and includes one or more volatile memory devices and nonvolatile memory devices. The storage unit 10 stores an execution program for recognizing the ceiling area for recognizing the magnetic position of the mobile robot 100.

구동부(20)는 제어부(40)의 제어에 따라 이동 로봇(100)을 이동시킨다. The driver 20 moves the mobile robot 100 under the control of the controller 40.

영상장치(30)는 피사체의 촬영 기능을 수행하며, 이동 중인 이동 로봇(30)의 자기위치 및 방향성 인식 및 설정에 필요한 주변의 영상 정보를 획득한다. 영상장치(30)는 이미지 센서, 신호처리부 및 영상처리부를 포함하여 구성될 수 있다. 이미지 센서는 촬영한 영상의 광신호를 아날로그 신호로 변환한다. 신호처리부는 아 날로그 신호를 디지털 신호로 변환한다. 그리고 영상처리부는 신호처리부를 통해 입력되는 영상신호를 처리하여 영상데이터를 획득하며, 획득된 영상데이터를 제어부(70)로 전달하거나 저장부(10)에 저장한다.The imaging apparatus 30 performs a photographing function of a subject and acquires surrounding image information necessary for recognizing and setting the magnetic position and orientation of the mobile robot 30 that is moving. The imaging apparatus 30 may include an image sensor, a signal processor, and an image processor. The image sensor converts the optical signal of the captured image into an analog signal. The signal processor converts the analog signal into a digital signal. The image processing unit obtains image data by processing the image signal input through the signal processing unit, and transfers the acquired image data to the control unit 70 or stores it in the storage unit 10.

제어부(40)은 이동 로봇(100)의 전반적인 제어 동작을 수행하는 마이크로프로세서(microprocessor)이다. 제어부(40)는 영상장치(30)로부터 수신되는 영상 정보를 이용한 이동 로봇(100)의 자기위치 인식을 위한 천장영역의 인식을 수행한다.The controller 40 is a microprocessor that performs the overall control operation of the mobile robot 100. The controller 40 recognizes the ceiling area for recognizing the magnetic position of the mobile robot 100 using the image information received from the imaging device 30.

이때 제어부(40)는 다음과 같이 이동 로봇(100)의 자기위치 인식을 위한 천장영역의 인식을 수행할 수 있다.In this case, the controller 40 may recognize the ceiling area for recognizing the magnetic position of the mobile robot 100 as follows.

먼저 제어부(40)는 영상장치(30)의 초점 중심을 조정하고, 영상장치(30)로부터 획득된 천장 영상을 평탄화한다. 제어부(40)는 평탄화된 천장 영상으로부터 이동 로봇(100)의 중심 좌표를 산출한다. 제어부(40)는 획득된 천장 영상의 패턴 분할을 수행하고, 패턴 분할에 의해 분할된 천장 영상 영역 중 이동 로봇(100)의 중심 좌표가 포함된 영상 영역을 천장 후보 영역으로 추출한다. 제어부(40)는 추출된 천장 후보 영역 내측에 포함되는 영상 영역을 천장영역으로 인식한다. 제어부(40)는 인식된 천장영역을 구분하고, 구분된 천장영역의 에지를 구하여 영상영역에서 천장과 벽면 사이의 에지로 설정한다. 그리고 제어부(40)는 에지에 의해 구분된 천장영역의 특징점을 추출함으로써, 실내공간상에서 이동 로봇(100)의 자기위치 및 방향성을 정확하게 인지할 수 있다.First, the controller 40 adjusts the focal center of the imaging apparatus 30 and flattens the ceiling image acquired from the imaging apparatus 30. The controller 40 calculates the center coordinates of the mobile robot 100 from the flattened ceiling image. The controller 40 performs pattern division of the obtained ceiling image, and extracts an image area including the center coordinates of the mobile robot 100 from the ceiling image area divided by the pattern division as the ceiling candidate area. The controller 40 recognizes the image area included inside the extracted ceiling candidate area as the ceiling area. The controller 40 classifies the recognized ceiling area, obtains an edge of the separated ceiling area, and sets the edge between the ceiling and the wall in the image area. In addition, the controller 40 can accurately recognize the magnetic position and the orientation of the mobile robot 100 in the indoor space by extracting the feature points of the ceiling areas separated by the edges.

이때 이동 로봇(100)의 중심좌표를 산출할 때, 영상장치(30)가 이동 로봇(100)의 회전 중심에 장착되어 있으면, 제어부(40)는 영상장치(30)로부터 획득된 영상의 중심 좌표를 이동 로봇(100)의 중심 좌표로 산출할 수 있다.At this time, when calculating the center coordinates of the mobile robot 100, if the imaging device 30 is mounted to the rotation center of the mobile robot 100, the controller 40 is the center coordinates of the image obtained from the imaging device 30 May be calculated as the center coordinates of the mobile robot 100.

한편 이동 로봇(100)의 중심좌표를 산출할 때, 영상장치(100)가 이동 로봇(100)의 회전 중심에 장착되어 있지 않으면, 제어부(40)는 아래의 수학식1을 이용하여 이동 로봇(100)의 중심 좌표를 산출할 수 있다. On the other hand, when calculating the center coordinates of the mobile robot 100, if the imaging device 100 is not mounted to the rotation center of the mobile robot 100, the control unit 40 uses the following equation (1) the mobile robot ( The center coordinate of 100) can be calculated.

h = f/d * H h = f / d * H

여기서, h는 이동 로봇(100)의 중심 좌표이며, f는 영상장치(30)가 천장 영상을 획득하는 초점거리이며, d는 물리적인 실내공간 상에의 영상장치(30)로부터 천장까지의 거리이고, H는 영상장치(30)로부터 이동 로봇(100)의 회전 중심까지의 거리 좌표일 수 있다. 또한, h 및 H는 2차원 상의 좌표로서 벡터(vector)이고, f 및 d는 2차원 상의 거리로서 스칼라(scalar)이다.Here, h is the center coordinate of the mobile robot 100, f is the focal length for the imaging device 30 to obtain a ceiling image, d is the distance from the imaging device 30 to the ceiling on the physical indoor space H may be a distance coordinate from the imaging apparatus 30 to the rotation center of the mobile robot 100. In addition, h and H are vectors as coordinates of a two-dimensional phase, and f and d are scalars as distances of a two-dimensional phase.

이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 영상장치(30)가 장착된 이동 로봇(100)은 영상장치(30)로 획득된 천장 영상으로부터 이동 로봇(100)의 중심 좌표를 산출하여 천장영역을 구분 인식하여서 천장과 벽면 사이의 에지를 용이하게 구분하고, 천장영역 내의 특징점 만을 구분하여 어파인되지 않는 특징점을 용이하게 구별함으로써, 실내공간상에서 이동 로봇(100)의 자기위치 및 방향성을 정확하게 인지할 수 있다.As described above, the mobile robot 100 equipped with the imaging apparatus 30 according to an exemplary embodiment of the present invention calculates the center coordinates of the mobile robot 100 from the ceiling image acquired by the imaging apparatus 30 to recognize the ceiling region. By easily distinguishing the edge between the ceiling and the wall surface, and by distinguishing only the feature points within the ceiling area to easily distinguish the feature points that are not affixed, it is possible to accurately recognize the magnetic position and orientation of the mobile robot 100 in the indoor space. .

이와 같은 본 발명의 실시예에 따른 이동 로봇(100)의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법을 도 2 내지 도 4g를 참조하여 설명하면 다음과 같다. 여기서 도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 이동 로봇(100)의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법의 개략적인 순서도이고, 도 4a 내지 4g는 도 3에 의한 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법의 각 단계를 예시한 것이다.The ceiling area recognition method for recognizing the magnetic position of the mobile robot 100 according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 2 to 4G as follows. 3 is a schematic flowchart of a method for recognizing a ceiling area for recognizing a magnetic position of a mobile robot 100 according to a preferred embodiment of the present invention, and FIGS. 4A to 4G are diagrams for recognizing a magnetic position of a mobile robot according to FIG. 3. Each step of the ceiling area recognition method is illustrated.

도 2 내지 4g를 참조하면, 본 발명에 의한 이동 로봇(100)의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법은, 영상장치(30)의 중심 조정 및 천장 영상 평탄화 단계(S210), 중심 좌표 산출 단계(S220), 패턴 분할 수행 단계(S230), 천장 후보 영역 추출 단계(S240), 천장영역 인식 단계(S250), 천장영역 구분 단계(S260), 천장과 벽면 사이의 에지 설정 단계(S270), 및 천장영역 특징점 추출 단계(S280)를 포함한다.2 to 4G, the ceiling area recognition method for magnetic position recognition of the mobile robot 100 according to the present invention, the center adjustment and ceiling image flattening step (S210), the center coordinate calculation step of the imaging device 30 (S220), pattern division performing step (S230), ceiling candidate area extraction step (S240), ceiling area recognition step (S250), ceiling area classification step (S260), edge setting step between ceiling and wall surface (S270), and Ceiling area feature point extraction step (S280).

영상장치(30), 예컨대 카메라가 장착된 이동 로봇(100)의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법에 있어서, 우선, 제어부(40)는 영상장치(30)를 캘리브레이션한다(calibration). 즉, 제어부(40)는 영상장치(30)의 초점 중심을 조정하고, 영상장치(30)로부터 천장 영상을 획득하여 평탄화한다(rectification)(S210). 여기서, 제어부(40)는 영상장치(30)의 초점 중심은 천장 영상을 획득하는 영상장치(30)의 촬영 중심을 의미한다. 그 외 제어부(40)는 영상장치(30)의 캘리브레이션 방법은 기존과 동일하게 진행될 수 있기 때문에 상세한 설명은 생략한다.In the method of recognizing the ceiling region for recognizing the magnetic position of the imaging device 30, for example, the mobile robot 100 equipped with the camera, first, the controller 40 calibrates the imaging device 30. That is, the controller 40 adjusts the focal center of the imaging device 30, obtains a ceiling image from the imaging device 30, and flattens it (S210). Here, the controller 40 refers to the focusing center of the imaging apparatus 30 that acquires the ceiling image. Since the controller 40 may proceed in the same manner as before, the controller 40 will not be described in detail.

이후, 도 4a에 도시된 바와 같이, 제어부(40)는 영상장치(30)에 의해서 획득된 평탄화된 천장 영상으로부터 이동 로봇(100)의 중심 좌표를 산출한다(S220).Thereafter, as shown in FIG. 4A, the controller 40 calculates the center coordinates of the mobile robot 100 from the flattened ceiling image acquired by the imaging apparatus 30 (S220).

여기서, 영상장치(30)가 이동 로봇(100)의 중심, 즉 회전 중심에 장착되어 있으면, 제어부(40)는 영상장치(30)로부터 획득된 천장 영상의 중심 좌표를 이동 로봇(100)의 중심 좌표(h)로 산출한다. 예컨대, 영상장치(30)인 카메라의 렌즈 중 심이 이동 로봇(100)의 회전 중심에 위치하면 천장 영상의 중심 좌표는 이동 로봇(100)의 중심 좌표(h)가 된다.Here, when the imaging apparatus 30 is mounted at the center of the mobile robot 100, that is, the rotation center, the controller 40 adjusts the center coordinates of the ceiling image obtained from the imaging apparatus 30 to the center of the mobile robot 100. It calculates by the coordinate h. For example, when the lens center of the camera, which is the imaging device 30, is positioned at the rotation center of the mobile robot 100, the center coordinate of the ceiling image becomes the center coordinate h of the mobile robot 100.

한편, 영상장치(30)의 렌즈 중심이 이동 로봇(100)의 회전 중심에 장착되어 있지 않으면, 제어부(40)는 수학식1을 이용하여 이동 로봇(100)의 중심 좌표(h)를 산출할 수 있다.On the other hand, if the lens center of the imaging device 30 is not mounted to the rotation center of the mobile robot 100, the controller 40 may calculate the center coordinate h of the mobile robot 100 by using Equation (1). Can be.

이후, 도 4b에 도시된 바와 같이, 제어부(40)는 획득된 천장 영상의 패턴 분할(pattern segmentation)을 수행한다(S230). 여기서, 천장 영상은 패턴 분할에 의해서 적어도 하나 이상의 영상 영역으로 분할될 수 있다. 도 4b를 참조하면, 예시적으로, 패턴 분할에 의해서 분할된 영상 영역은 색으로 명확하게 구분되어 있음을 알 수 있다.Thereafter, as illustrated in FIG. 4B, the controller 40 performs pattern segmentation of the obtained ceiling image (S230). Here, the ceiling image may be divided into at least one image area by pattern division. Referring to FIG. 4B, it can be seen that, for example, the image area divided by the pattern division is clearly distinguished by colors.

이후, 도 4c에 도시된 바와 같이, 제어부(40)는 패턴 분할에 의해 분할된 천장 영상 영역 중, 전술한 이동 로봇(100)의 중심 좌표(h) 산출 단계(S220)에서 산출된 이동 로봇(100)의 중심 좌표(h)가 포함된 영상 영역을 천장 후보 영역으로 추출한다(S240). 한편, 영상장치(30) 및 이동 로봇(100)의 구조상, 이동 로봇(100)의 중심 좌표(h)가 포함된 영상 영역이 천장 후보 영역일 수밖에 없다는 것은 주지의 사실이다.Thereafter, as shown in FIG. 4C, the control unit 40 calculates the mobile robot calculated in the step S220 of calculating the center coordinate h of the above-described mobile robot 100 among the ceiling image areas divided by the pattern division. The image region including the center coordinate h of 100 is extracted as the ceiling candidate region (S240). On the other hand, it is well known that the image area including the center coordinate h of the mobile robot 100 may be a ceiling candidate area due to the structure of the imaging device 30 and the mobile robot 100.

이후, 도 4d에 도시된 바와 같이, 제어부(40)는 추출된 천장 후보 영역 내측에 포함되는 영상 영역을 천장영역으로 인식한다(S250). 즉, 천장 후보 영역에 내재하는 영상 영역(r1,r2,r3)을 천장영역으로 포괄적으로 인식한다.Thereafter, as shown in FIG. 4D, the controller 40 recognizes the image area included inside the extracted ceiling candidate area as the ceiling area (S250). That is, the image areas r1, r2, and r3 inherent in the ceiling candidate area are comprehensively recognized as the ceiling area.

한편 S250단계에서 제어부(40)는 천장영역으로 인식되지 않는 영역을 벽면영 역으로 인식하여 천정영역을 인식하는 과정을 수행할 수도 있다.In operation S250, the controller 40 may recognize a ceiling area by recognizing an area not recognized as a ceiling area as a wall area.

이후, 도 4e에 도시된 바와 같이, 제어부(40)는 인식된 천장영역(R)을 천장영역(R)으로 인식되지 않은 영상 영역(r4)과 구분한다(S260). 즉 천장영역(R)은 천장영역(R)으로 인식되지 않은 영상 영역(r4)과 색으로 명확하게 구분되기 때문에, 제어부(40)는 인식된 천장영역(R)을 천장영역(R)으로 인식되지 않은 영상 영역(r4)과 구분할 수 있다.Thereafter, as shown in FIG. 4E, the controller 40 distinguishes the recognized ceiling area R from the image area r4 that is not recognized as the ceiling area R (S260). That is, since the ceiling area R is clearly distinguished from the image area r4 that is not recognized as the ceiling area R by color, the controller 40 recognizes the recognized ceiling area R as the ceiling area R. It may be distinguished from the non-image area r4.

이후, 도 4f에 도시된 바와 같이, 제어부(40)는 천장영역 영상에서 에지를 구하여 천장과 벽면 사이의 에지를 설정한다(S270). 즉 S270단계에서 제어부(40)는 S260단계에서 천장영역(R)으로 인식되지 않은 영상 영역과 구분되어진 천장영역(R)의 에지를 구한다. 그리고 제어부(40)는 영상 영역에서 천장(R)과 벽면(W) 사이의 라인 또는 에지(E)로 설정한다.Thereafter, as illustrated in FIG. 4F, the controller 40 sets an edge between the ceiling and the wall by obtaining an edge from the ceiling region image (S270). That is, in step S270, the controller 40 obtains an edge of the ceiling area R that is separated from the image area that is not recognized as the ceiling area R in step S260. In addition, the controller 40 sets a line or an edge E between the ceiling R and the wall surface W in the image area.

이후, 도 4g에 도시된 바와 같이, 제어부(40)는 에지에 의해 구분된 천장영역에 포함되는 특징점(feature)(F)만을 추출한다(S280).Thereafter, as shown in FIG. 4G, the controller 40 extracts only a feature F included in the ceiling areas divided by the edges (S280).

따라서, 전술한 바와 같이, 본 발명에 의하면, 영상장치(30)가 장착된 이동 로봇(100)에서, 획득된 천장 영상으로부터 이동 로봇(100)의 중심 좌표를 산출하여 천장영역을 구분 인식하여서 천장과 벽면 사이의 에지를 용이하게 구분하고, 천장영역 내의 특징점만을 구분하여 어파인되지 않는 특징점을 용이하게 구별함으로써, 실내공간상에서 이동 로봇(100)의 자기위치 및 방향성을 정확하게 인지될 수 있다.Therefore, as described above, according to the present invention, in the mobile robot 100 equipped with the imaging device 30, by calculating the center coordinates of the mobile robot 100 from the acquired ceiling image to recognize the ceiling area to distinguish the ceiling By easily distinguishing the edge between the wall and the wall, and easily distinguishing the feature points that are not affixed by distinguishing only the feature points in the ceiling area, the magnetic position and the orientation of the mobile robot 100 can be accurately recognized in the indoor space.

이상에서 본 발명의 실시예를 설명함에 있어 첨부된 도면을 참조하여 특정 형상과 구조를 갖는 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법에 대해 설명하였으나, 본 발명은 당업자에 의하여 다양한 변형 및 변경이 가능하고, 이러한 변형 및 변경은 본 발명의 보호범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.In the above description of the exemplary embodiment of the present invention, a ceiling area recognition method for recognizing a magnetic position of a mobile robot having a specific shape and structure has been described with reference to the accompanying drawings. It is to be understood that such modifications and variations are intended to be included within the protection scope of the present invention.

도 1은 종래기술에 의한 이동 로봇의 자기위치 인식방법에 의한 천장영역 인식을 위한 영상 분석의 예를 제시한 것이다.1 illustrates an example of image analysis for recognizing a ceiling region by a magnetic position recognition method of a mobile robot according to the related art.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 이동 로봇의 구성을 보여주는 블록도이다.Figure 2 is a block diagram showing the configuration of a mobile robot according to a preferred embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법의 개략적인 순서도이다.3 is a schematic flowchart of a ceiling area recognition method for recognizing a magnetic position of a mobile robot according to a preferred embodiment of the present invention.

도 4a는 도 3에 의한 평탄화된 천장 영상으로부터 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하는 단계를 예시한 것이다.4A illustrates a step of calculating the center coordinates of the mobile robot from the flattened ceiling image of FIG. 3.

도 4b는 도 3에 의한 천장 영상의 패턴 분할을 수행하는 단계를 예시한 것이다.FIG. 4B illustrates a step of performing pattern division of the ceiling image according to FIG. 3.

도 4c는 도 3에 의한 천장 후보 영역을 추출하는 단계를 예시한 것이다.4C illustrates a step of extracting a ceiling candidate region of FIG. 3.

도 4d는 도 3에 의한 천장영역으로 인식하는 단계를 예시한 것이다.4D illustrates a step of recognizing the ceiling area of FIG. 3.

도 4e는 도 3에 의한 인식된 천장영역을 구분하는 단계를 예시한 것이다.FIG. 4E illustrates the step of classifying the recognized ceiling area according to FIG. 3.

도 4f는 도 3에 의한 영상영역에서 천장과 벽면 사이의 에지로 설정하는 단계를 예시한 것이다.4F illustrates the step of setting the edge between the ceiling and the wall in the image area shown in FIG. 3.

도 4g는 도 3에 의한 천장영역의 특징점을 추출하는 단계를 예시한 것이다.FIG. 4G illustrates a step of extracting feature points of the ceiling area of FIG. 3.

Claims (6)

영상장치가 장착된 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법에 있어서,In the ceiling area recognition method for magnetic position recognition of a mobile robot equipped with an image device, 상기 영상장치로부터 획득한 천장 영상으로부터 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하는 단계와,Calculating a center coordinate of the mobile robot from the ceiling image obtained from the imaging apparatus; 상기 획득된 천장 영상의 패턴 분할을 수행하는 단계와,Performing pattern division of the obtained ceiling image; 상기 패턴 분할에 의해 분할된 천장 영상 영역 중 상기 로봇의 중심 좌표가 포함된 영상 영역을 천장 후보 영역으로 추출하는 단계와,Extracting an image region including the center coordinates of the robot among the ceiling image regions divided by the pattern division as a ceiling candidate region; 상기 추출된 천장 후보 영역 내측에 포함되는 영상 영역을 천장영역으로 인식하는 단계와,Recognizing an image area included inside the extracted ceiling candidate area as a ceiling area; 상기 인식된 천장영역을 구분하는 단계와,Classifying the recognized ceiling area; 상기 구분된 천장영역의 에지를 구하여 상기 로봇의 중심 좌표가 포함된 영상 영역에서 천장과 벽면 사이의 에지로 설정하는 단계와,Obtaining an edge of the divided ceiling area and setting the edge between the ceiling and the wall in the image area including the center coordinates of the robot; 상기 에지에 의해 구분된 천장영역의 특징점을 추출하는 단계,Extracting feature points of the ceiling region separated by the edges; 를 포함하고,Including, 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하는 단계에서,In calculating the center coordinates of the mobile robot, 상기 영상장치가 상기 이동 로봇의 회전 중심에 장착되어 있지 않으면, 다음의 수학식, 즉If the imaging device is not mounted at the rotation center of the mobile robot, the following equation, h = f/d * Hh = f / d * H 에 의해서 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하되, 여기서, h는 상기 이동 로봇의 중심 좌표이며, f는 상기 영상장치가 상기 천장 영상을 획득하는 초점거리이며, d는 상기 영상장치로부터 상기 천장까지의 거리이고, H는 상기 영상장치로부터 상기 이동 로봇의 회전 중심까지의 거리 좌표이고, h 및 H는 2차원 상의 좌표로서 벡터(vector)이고, f 및 d는 2차원 상의 거리로서 스칼라(scalar)인 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법.Compute the center coordinates of the mobile robot by, where h is the center coordinates of the mobile robot, f is the focal length for the image device to obtain the ceiling image, d is from the image device to the ceiling Distance, H is a distance coordinate from the imaging device to the center of rotation of the mobile robot, h and H is a vector as a coordinate on a two-dimensional, f and d is a scalar as a distance on a two-dimensional Ceiling area recognition method for magnetic position recognition of a mobile robot, characterized in that. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하는 단계 이전에 수행되는,Before the step of calculating the center coordinates of the mobile robot, 상기 영상장치의 초점 중심을 조정하고, 상기 영상장치로부터 획득될 천장 영상을 평탄화하는 캘리브레이션(calibration) 단계;A calibration step of adjusting a focal center of the imaging device and flattening a ceiling image to be obtained from the imaging device; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법.Ceiling area recognition method for magnetic position recognition of the mobile robot, characterized in that it further comprises. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하는 단계에서,In calculating the center coordinates of the mobile robot, 상기 영상장치가 상기 이동 로봇의 회전 중심에 장착되어 있으면, 상기 영상장치로부터 획득된 영상의 중심 좌표를 상기 이동 로봇의 중심 좌표로 산출하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법.When the imaging apparatus is mounted at the rotation center of the mobile robot, the center coordinates of the mobile robot may be calculated by calculating the center coordinates of the image acquired from the imaging apparatus as the center coordinates of the mobile robot. Way. 삭제delete 이동 로봇에 있어서,In a mobile robot, 천장 또는 벽면을 촬영하여 천장 영상을 획득하는 영상장치;Imaging apparatus for acquiring the ceiling image by photographing the ceiling or wall surface; 상기 영상장치로 획득한 상기 천장 영상으로부터 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하고, 상기 획득된 천장 영상의 패턴 분할을 수행하고, 상기 패턴 분할에 의해 분할된 천장 영상 영역 중 상기 로봇의 중심 좌표가 포함된 영상 영역을 천장 후보 영역으로 추출하고, 상기 추출된 천장 후보 영역 내측에 포함되는 영상 영역을 천장영역으로 인식하고, 상기 인식된 천장영역을 구분하고, 상기 구분된 천장영역의 에지를 구하여 상기 로봇의 중심 좌표가 포함된 영상 영역에서 천장과 벽면 사이의 에지로 설정하고, 상기 에지에 의해 구분된 천장영역의 특징점을 추출하는 제어부;The center coordinates of the mobile robot are calculated from the ceiling image acquired by the imaging apparatus, the pattern division of the obtained ceiling image is performed, and the center coordinates of the robot are included among the ceiling image regions divided by the pattern division. Extracts the extracted image area as the ceiling candidate area, recognizes the image area included inside the extracted ceiling candidate area as the ceiling area, classifies the recognized ceiling area, and obtains an edge of the divided ceiling area to obtain the robot. A controller configured to set an edge between the ceiling and the wall in the image area including the center coordinates of the extracted area, and extract feature points of the ceiling area separated by the edges; 를 포함하고,Including, 상기 제어부는 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출할 때,When the control unit calculates the center coordinates of the mobile robot, 상기 영상장치가 상기 이동 로봇의 회전 중심에 장착되어 있지 않으면, 다음의 수학식, 즉If the imaging device is not mounted at the rotation center of the mobile robot, the following equation, h = f/d * Hh = f / d * H 에 의해서 상기 이동 로봇의 중심 좌표를 산출하되, 여기서, h는 상기 이동 로봇의 중심 좌표이며, f는 상기 영상장치가 상기 천장 영상을 획득하는 초점거리이며, d는 상기 영상장치로부터 상기 천장까지의 거리이고, H는 상기 영상장치로부터 상기 이동 로봇의 회전 중심까지의 거리 좌표이고, h 및 H는 2차원 상의 좌표로서 벡터(vector)이고, f 및 d는 2차원 상의 거리로서 스칼라(scalar)인 것을 특징으로 하는 이동 로봇.Compute the center coordinates of the mobile robot by, where h is the center coordinates of the mobile robot, f is the focal length for the image device to obtain the ceiling image, d is from the image device to the ceiling Distance, H is a distance coordinate from the imaging device to the center of rotation of the mobile robot, h and H is a vector as a coordinate on a two-dimensional, f and d is a scalar as a distance on a two-dimensional Mobile robot, characterized in that. 제5항에 있어서,The method of claim 5, 상기 제어부는 상기 영상장치의 초점 중심을 조정하고, 상기 영상장치로부터 획득될 천장 영상을 평탄화하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.And the control unit adjusts a focal center of the imaging apparatus and flattens the ceiling image to be obtained from the imaging apparatus.
KR1020090091350A 2009-09-25 2009-09-25 Moving Robot and Method Of Recognizing A Ceiling Region For Localization Thereof KR101035058B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090091350A KR101035058B1 (en) 2009-09-25 2009-09-25 Moving Robot and Method Of Recognizing A Ceiling Region For Localization Thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090091350A KR101035058B1 (en) 2009-09-25 2009-09-25 Moving Robot and Method Of Recognizing A Ceiling Region For Localization Thereof

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110033741A KR20110033741A (en) 2011-03-31
KR101035058B1 true KR101035058B1 (en) 2011-05-19

Family

ID=43938098

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090091350A KR101035058B1 (en) 2009-09-25 2009-09-25 Moving Robot and Method Of Recognizing A Ceiling Region For Localization Thereof

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101035058B1 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9170581B2 (en) 2013-09-30 2015-10-27 Crown Equipment Limited Industrial vehicles with overhead light based localization
US9174830B1 (en) 2014-09-29 2015-11-03 Crown Equipment Limited Industrial vehicles with point fix based localization

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050011053A (en) * 2003-07-21 2005-01-29 주식회사 한울로보틱스 The methode of self-localization for cleaning robot using ceiling image
KR20080101131A (en) * 2007-05-16 2008-11-21 엘지전자 주식회사 Moving robot and operating method for same
KR20090073796A (en) * 2007-12-31 2009-07-03 고려대학교 산학협력단 Mobile robot unit based on the ceiling image/feature map of the image and the method for recognizing the self position of the same

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050011053A (en) * 2003-07-21 2005-01-29 주식회사 한울로보틱스 The methode of self-localization for cleaning robot using ceiling image
KR20080101131A (en) * 2007-05-16 2008-11-21 엘지전자 주식회사 Moving robot and operating method for same
KR20090073796A (en) * 2007-12-31 2009-07-03 고려대학교 산학협력단 Mobile robot unit based on the ceiling image/feature map of the image and the method for recognizing the self position of the same

Also Published As

Publication number Publication date
KR20110033741A (en) 2011-03-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101083394B1 (en) Apparatus and Method for Building and Updating a Map for Mobile Robot Localization
KR101538775B1 (en) Apparatus and method for localization using forward images
KR101686170B1 (en) Apparatus for planning traveling path and method thereof
EP2144131B1 (en) Apparatus and method of building map for mobile robot
JP6141079B2 (en) Image processing system, image processing apparatus, control method therefor, and program
KR20120053275A (en) Method and apparatus for estimating 3d face position
KR20110011424A (en) Method for recognizing position and controlling movement of a mobile robot, and the mobile robot using the same
JP2010190432A (en) Spatial recognition device and air conditioner
JP2017103688A5 (en)
KR20140056790A (en) Apparatus for image recognition and method thereof
JP6617150B2 (en) Object detection method and object detection apparatus
JP2006226965A (en) Image processing system, computer program and image processing method
JP6410231B2 (en) Alignment apparatus, alignment method, and computer program for alignment
US9558410B2 (en) Road environment recognizing apparatus
KR20120108256A (en) Robot fish localization system using artificial markers and method of the same
US20180158203A1 (en) Object detection device and object detection method
KR101295959B1 (en) Position estimation apparatus of mobile robot using indoor ceiling image
JP2012226645A (en) Image processing apparatus, image processing method, recording medium, and program
KR101035058B1 (en) Moving Robot and Method Of Recognizing A Ceiling Region For Localization Thereof
KR101333459B1 (en) Lane detecting method and apparatus thereof
KR101620580B1 (en) Method and system for dectecting run
KR20140034996A (en) Mobile robot and method for teaching a moving path of mobile robot
US10572753B2 (en) Outside recognition device for vehicle
JP5935118B2 (en) Object detection apparatus and object detection method
JP5464073B2 (en) Outside environment recognition device, outside environment recognition method

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140401

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150109

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151224

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180406

Year of fee payment: 8