KR101234271B1 - Self localization system of robot using landmark - Google Patents
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Abstract
본 발명은 현재 관공서 및 병원 등에서 사용하는 길 안내용 로봇에 관한 것으로서 천장에 설치되는 랜드마크를 촬상하기 위한 웹캠이 설치된 영상제어모듈; 및 상기 영상제어모듈의 영상인식을 통한 자기위치 인식을 통해 자율주행하는 자율주행모듈을 구비한 로봇에 있어서, 상기 랜드마크는 검은색 사다리꼴 테두리를 가지는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a road guide robot currently used in government offices and hospitals, and includes an image control module including a webcam for capturing a landmark installed on a ceiling; And a robot having an autonomous driving module for autonomous driving through magnetic position recognition through image recognition of the image control module, wherein the landmark has a black trapezoidal border.
Description
본 발명은 랜드마크를 이용한 로봇의 자기위치 인식 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 천장에 고정된 랜드마크를 웹캠을 이용하여 촬상한 이미지를 이용하여 로봇의 현재 위치를 인식하는 랜드마크를 이용한 로봇의 자기위치 인식 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a system for recognizing a robot's own position using a landmark, and more particularly, a robot using a landmark that recognizes the current position of the robot using an image captured by a webcam using a webcam fixed to the ceiling. Relates to a magnetic location recognition system.
현재의 산업은 날이 갈수록 보다 사람들에게 편리한, 사람들이 신경을 덜 쓸 수 있게 하는 방향으로 발전하고 있다. 이를 위해 많은 연구와 그 결과물이 나오고 있는데, 그 중 하나가 ‘로봇’이다. 과학자, 또는 공학자들은 사람과 달리 피로를 느끼지 않고, 항상 일정한 성능을 낼 수 있는 로봇을 연구함으로써 보다 사람들이 안락함을 느낄 수 있고 보다 사람들을 편안하게 하기를 기대하고 있다.Today's industry is evolving in a way that is more convenient for people and less worrisome. To this end, a lot of research and results are coming out, one of which is the robot. Scientists and engineers are looking forward to making people feel more comfortable and more comfortable by studying robots that do not feel tired and can always deliver a certain performance.
로봇은 현재 많은 곳에서 활약하고 있다. 사람의 생명이 위험할 수 있는 환경에서의 작업을 하는 산업용 로봇이나, 인명구조를 목적으로 하는 구조로봇, 아니면 순수하게 사람의 편의성 향상을 목적으로 하는 서비스 로봇 등. 이제 로봇은 우리 생활에 매우 깊숙이 들어왔다고 해도 과언이 아니다.Robots are currently active in many places. Industrial robots that work in environments where human life can be dangerous, rescue robots for lifesaving, or service robots for purely human convenience. It is no exaggeration to say that robots are now very deep into our lives.
도 1은 로봇이 대표적인 서비스 로봇 중 하나이다. 서비스 로봇은 아직까지 많은 부분에 보편화 된 것은 아니나, 관공서에서 사용하는 안내로봇, 병원에서 병실안내 및 각 병실 상황체크를 할 수 있는 로봇, 그리고 접대를 위한 서비스로봇 등이 상용화되어 있고, 이는 지금도 계속 연구를 통해 발전하여, 차츰 그 영역을 넓혀가고 있다.
1 is a robot is one of typical service robots. Service robots have not been widely used yet, but there are commercial robots used in government offices, robots that can check the room and check the status of each room, and service robots for hospitality. It is developing through research and gradually expanding its scope.
본 발명은 현재 관공서 및 병원 등에서 사용하는 길 안내용 로봇에 관한 것으로서 건물 내 천장의 랜드마크(Landmark)를 웹캠을 통해 인식하여 현재 위치를 파악하고, 목표지점까지 천장의 랜드마크를 인식하며 이동하는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention relates to a road guide robot currently used in government offices and hospitals to recognize a landmark (Landmark) of the ceiling inside the building through a webcam to grasp the current location, and to recognize and move the landmark of the ceiling to the target point It is an object to provide a system.
상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 천장에 설치되는 랜드마크를 촬상하기 위한 웹캠이 설치된 영상제어모듈; 및 상기 영상제어모듈의 영상인식을 통한 자기위치 인식을 통해 자율주행하는 자율주행모듈을 구비한 로봇에 있어서, 상기 랜드마크는 검은색 사다리꼴 테두리를 가지는 것을 특징으로 한다.In order to solve the above problems, the present invention provides an image control module installed with a webcam for photographing a landmark installed on the ceiling; And a robot having an autonomous driving module for autonomous driving through magnetic position recognition through image recognition of the image control module, wherein the landmark has a black trapezoidal border.
상기 랜드마크의 테두리 내부에는 하나의 문자와 하나의 숫자를 포함하되, 상기 문자와 숫자는 상기 랜드마크가 부착된 위치좌표를 포함하고 있는 것을 특징으로 한다.The letter includes one letter and one number inside the border of the landmark, wherein the letter and number include a position coordinate to which the landmark is attached.
상기 영상제어모듈의 영상인식은 레이블링(blob-Labeling), 알스타(A-star) 알고리즘, 템플릿 매칭(template matching)을 통해 이루어지는 것을 특징으로 한다.Image recognition of the image control module is characterized by labeling (blob-Labeling), Al-star (A-star) algorithm, template matching (template matching).
상기 레이블링(blob-Labeling)은 웹캠을 통해 받아오는 영상을 이진화 처리를 하여 인식을 시키며, 영상의 색과 설정된 색의 범위에 따라 흑, 백으로 나누고, 이 흑, 백의 패턴을 검색하여 인식해야 할 모양이라고 결정하게 되면 그것을 표시해 주는 것을 특징으로 한다.The labeling (Blab-Labeling) is to recognize the image received through the webcam by performing a binarization process, divided into black, white according to the color of the image and the set color range, to search for and recognize the pattern of the black and white If it is determined that the shape is characterized by displaying it.
상기 템플릿 매칭(template matching) 알고리즘은 로봇이 찾고자 하는 그림과 촬상 이미지를 서로 비교하여 패턴이 유사한 부분이 있는지 확인한 뒤, 유사성의 정확도를 따져 해당 그림인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.The template matching algorithm compares a picture to be captured by the robot and a captured image to check whether there are similar parts of the pattern, and then determines whether the picture corresponds to the accuracy of similarity.
상기 로봇의 이동방향이 정방향인지 역방향인지는 상기 랜드마크의 사다리꼴 테두리에서 두 개의 대각선을 만든 후, 두 대각선의 교차점과 사다리꼴 테두리의 윗변 또는 아랫변의 상대적인 위치를 비교하여 판단하는 것을 특징으로 한다.Whether the direction of movement of the robot is forward or reverse is characterized by making two diagonals at the trapezoidal border of the landmark, and comparing the positions of the intersections of the two diagonals and the relative positions of the upper or lower side of the trapezoidal border.
본 발명은 랜드마크를 이용하여 로봇의 현재위치와 진행방향을 동시에 인식하며 목표지점까지 진행할 수 있는 효과가 있다.The present invention has the effect of recognizing the current position and the moving direction of the robot at the same time by using a landmark to proceed to the target point.
도 1은 종래 상용화된 로봇의 예시 사진이다.
도 2는 본 발명의 로봇의 모듈 구성 사진이다.
도 3은 본 발명의 로봇의 영상제어 프로그램의 활성창이다.
도 4는 본 발명의 랜드마크를 이용하여 로봇의 진행방향을 판단하기 위한 설명도이다.1 is an exemplary photograph of a conventional commercial robot.
Figure 2 is a photograph of the module configuration of the robot of the present invention.
3 is an active window of the image control program of the robot of the present invention.
4 is an explanatory diagram for determining the moving direction of the robot using the landmark of the present invention.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예들을 첨부된 도 2 내지 도 4을 참고하여 더욱 상세히 설명한다. 본 발명의 실시예들은 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 설명하는 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시예들은 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 상세하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서 도면에 나타난 각 요소의 형상은 보다 분명한 설명을 강조하기 위하여 과장될 수 있다.
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to FIGS. 2 to 4. The embodiments of the present invention can be modified in various forms, and the scope of the present invention should not be construed as being limited to the embodiments described below. The embodiments are provided to explain the present invention to a person having ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Accordingly, the shape of each element shown in the drawings may be exaggerated to emphasize a clearer description.
도 2는 본 발명의 로봇의 이동방법에 관한 시스템 구성도이다. 로봇은 영상제어모듈(10)과 자율주행모듈(30)로 구성된다. 영상제어모듈(10)의 최상부에 랜드마크 인식을 위한 웹캠(11)이 설치되어 있고, 전체 프레임은 무게를 가볍게 하기 위해 알루미늄 재질로 구성하였다. 또한, 받아들인 랜드마크의 인식을 위한 영상제어부(20)를 포함한다. 영상제어부(20)는 영상제어를 위해서는 꽤 높은 사양의 프로세서가 필요하기에 지금은 가장 쉽게 구할 수 있는 노트북을 설치하였으나, 적용 가능한 MCU로 대체될 수 있다.
2 is a system configuration diagram relating to a method for moving a robot of the present invention. The robot is composed of an
하단부는 자율주행모듈(30)로 구성되어 있는데, 이는 영상제어와 자율주행을 모듈화하여 필요 시 상부 모듈만 변경하여 원하는 작업을 할 수 있도록 효율성을 주기 위함이다. 그림에서와 같이 자율주행모듈은 무한궤도 장치로 구성되어 있으며, 각각 10Kg의 무게를 지탱할 수 있으므로 지금의 영상제어모듈보다 무거운 상부 모듈을 설치하는 것도 충분히 가능하다.
The lower part is composed of an
본 발명은 웹캠(11)을 통해 랜드마크(50)를 인식하여 출발점에서부터 목적지까지 지속적으로 랜드마크(50)를 확인하며 움직인다. 결국, 소프트웨어의 중요성이 그만큼 크다는 것인데, 여기서 소프트웨어에 대한 설명을 하도록 한다. 소프트웨어는 OpenCV Library를 이용하여 제작하였다.
The present invention recognizes the
도 3은 본 발명의 영상제어 프로그램이 어떤 구성을 가지고 있는지 나타내는 프로그램 활성창(40)이다. 먼저, 640*480의 픽셀을 가진 화면 표시 부분이 있고, 그 오른쪽에 목표 설정과 작동 시작을 위한 버튼이 배치되어 있다. 화면 하단부와 버튼 하단부는 각각 이 프로그램의 작동 상태를 나타내는 static text로 구성되어 있다.
3 is a program
프로그램은 크게 레블링(blob-Labeling), 알스타(A-star), 템플릿 매칭(template matching)의 세 가지 알고리즘으로 구성되어 있으며, 하단부의 자율주행모듈과 연동을 위해 시리얼 통신(RS-232)을 사용한다. 여기서 시리얼 통신의 경우 많은 예제가 있으므로 이 자료에서는 이에 관한 설명은 생략한다.
The program consists of three algorithms: blob-labeling, A-star, and template matching, and serial communication (RS-232) for interworking with the autonomous driving module at the bottom. Use Since there are many examples of serial communication here, this description is omitted.
레블링(blob-Labeling)은 본 발명의 중심이 되는 알고리즘으로, 웹캠을 통해 받아들이는 영상에서 랜드마크를 인식하는 역할을 한다. 이 레블링(blob-Labeling)의 간단한 예를 설명한다면, 웹캠을 통해 받아오는 영상은 컴퓨터에서 이진화 처리를 하여 인식을 시키는데, 이때 받아오는 영상의 색과 설정된 색의 범위에 따라 흑, 백으로 나뉘게 되고, 이 흑, 백의 패턴을 검색하여 인식해야 할 모양이라고 결정하게 되면 그것을 표시해 주는 것이다. 이 알고리즘을 통해 현재 랜드마크의 바탕 테두리와 테두리 내부의 흰색 면을 인식할 수 있다.
Blob-Labeling is a central algorithm of the present invention, and serves to recognize a landmark in an image received through a webcam. To explain this simple example of blob-labeling, the video received from the webcam is recognized by the binarization process on the computer, which is divided into black and white according to the color of the received video and the set color range. When the black and white pattern is searched and determined to be recognized, it is displayed. This algorithm can recognize the background edge of the current landmark and the white side inside the border.
또한, 알스타(A star) 알고리즘은 일명 길찾기 알고리즘으로, 일반적으로 게임 프로그램에서 지도에 웨이포인트 지정을 하면 게임 유닛이 해당 위치로 이동하는데에 사용하는 알고리즘인데, 행렬로 표현된 맵에서 현재 위치에서 주위 8방향(일반적인 경우에 해당하며, 본 발명에서는 4방향으로 함)의 길 또는 벽을 판단하여 길에 해당하는 위치를 짚어내고, 위치를 이동할 때마다 Q값을 증가하여 목적지까지 도달하는데 있어 가능한 적은 Q값을 가지는 경로를 최종 루트로 판단하여 표시하는 알고리즘이다. 이 알고리즘을 통해 본 안내로봇의 최종 루트를 판단할 수 있으며, 목적지에 도달하기까지의 좌표를 모두 저장하고 있기 때문에 일종의 스케쥴링(scheduling)이 가능하다.
Also, A star algorithm is a so-called pathfinding algorithm. In general, when a waypoint is assigned to a map in a game program, the game unit moves to the corresponding position. In judging the road or the wall in the eight directions (in the general case, in the present invention, in the four directions) to determine the location corresponding to the road, increasing the Q value every time you move to reach the destination It is an algorithm that determines and displays the path having the smallest Q value as the final route. Through this algorithm, it is possible to determine the final route of the guide robot, and because it stores all the coordinates to reach the destination, some sort of scheduling is possible.
마지막으로, 템플릿 매칭(template matching) 알고리즘은 일종의 비교 알고리즘이라고 설명할 수 있다. 일반적으로 하나의 큰 화면에서 특정 물품을 인식시키는 방법인데, 특정 유닛을 찾고자 하는 그림과 물건 그림을 서로 비교하여 물건 그림과 패턴이 유사한 부분이 있는지 확인한 뒤, 유사성의 정확도를 따져 해당 물체 여부를 판단한다. 여기서 유사성의 정확도는 임의로 조절이 가능하며, 비교하고자 하는 물체 그림의 크기(해상도)에 관계없이 찾을 수 있다는 장점이 있다.
Finally, the template matching algorithm can be described as a kind of comparison algorithm. In general, a method of recognizing a specific item on one large screen is to compare a picture and an object picture to find a specific unit with each other to see if there is a similar part of the object picture and a pattern, and then determine whether the object is corrected based on the accuracy of similarity. do. Here, the accuracy of the similarity can be arbitrarily adjusted, and there is an advantage that it can be found regardless of the size (resolution) of the object picture to be compared.
위의 세 알고리즘이 본 발명의 프로그램에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있는 알고리즘이고, 이를 조합하여 하나의 안내로봇이 탄생할 수 있다. 템플릿 매칭(mplate matching)의 경우 알고리즘이라 하지만 OpenCV Library에서 하나의 함수로 이미 제공하고 있으므로 추가적인 설명은 하지 않는다.
The above three algorithms are algorithms that occupy a very important position in the program of the present invention, and a combination of these may generate one guide robot. Template matching is called an algorithm, but since it is already provided as a function in the OpenCV Library, no further explanation is given.
도 4는 본 발명의 랜드마크를 나타낸다. 랜드마크(50)는 본 발명이 제대로 작동하기 위해 반드시 필요한 도구이다. 이것은 검은 색의 사다리꼴 테두리를 가지고, 내부에 문자(51)와 숫자(52)를 가진 하나의 패턴이다. 사다리꼴의 테두리를 가진 이유는 안내로봇의 전/후진과 이동 위치에 따라 웹캠에 인식하는 방향이 달라진다는 데에 있다. 우선 랜드마크 자체는 앞서 설명한 blob-Labeling에 의해 인식이 되며, 이 인식된 부분이 객체 인식에 의해 따로 떨어져 나와 임시 저장이 된다. 또한, 보다 정확한 템플릿 매칭(template matching)을 위해서는 랜드마크의 방향이 달라지면 어려워지므로 image warping 함수와 위치변환 행렬을 통해 항상 일정한 방향으로 따로 저장되며 이 그림을 통해 테두리 내부의 문자를 인식한다.4 shows a landmark of the invention. Landmark 50 is an essential tool for the present invention to work properly. It has a black trapezoidal border and is a pattern with
위치변환 행렬을 구성하기 위한 이유와 안내로봇의 전/후진 이동의 이유로 웹캠이 보고 있는 랜드마크의 방향이 정방향인지, 역방향인지 알아야 할 필요성이 있다. It is necessary to know whether the landmark is viewed in the forward direction or the reverse direction because of the reason for constructing the position transformation matrix and the forward / reverse movement of the guide robot.
랜드마크에서 두 개의 대각선을 만들면 하나의 교차점이 생성된다. 그 교차점을 중심점이라 잡았을 때, 이 중심점의 좌표와 위변(짧은변) 또는 아래변(긴변)의 중점의 좌표를 생성하여 중심점에 따른 중점의 위치를 비교하여 정/역방향을 판단할 수 있다. 이렇게 하는 이유는 blob-Labeling을 통해 인식한 테두리의 모서리가 저장되는 변수는 각각의 꼭지점마다 지정된 변수를 가지는 것이 아니라, 랜드마크의 방향에 따라 꼭지점 변수 배열에 저장되는 랜드마크의 꼭지점 순서가 달라진다. 그렇기 때문에 꼭지점의 변수로는 랜드마크의 방향을 잡기 어렵고, 가장 간단한 방법이 이렇게 직선을 그어 그 교차점을 중심으로 잡고, 테두리의 위 또는 아래 변 중 하나를 선택하여 그것의 위치를 보는 것이다.Creating two diagonals from a landmark creates one intersection. When the intersection point is taken as the center point, the coordinates of the center point and the center point of the upper side (short side) or the lower side (long side) can be generated, and the forward / reverse direction can be determined by comparing the positions of the center points according to the center point. The reason for this is that the variable that stores the edge of the edge recognized through blob-labeling does not have a designated variable for each vertex, but the order of the vertices of the landmarks stored in the vertex variable array depends on the direction of the landmark. For this reason, it is difficult to orient the landmark with the vertex variable, and the simplest way is to draw a straight line around the intersection and select one of the top or bottom sides of the border to see its location.
이를 통해 image warping에 있어서도 보다 간단한 코드를 구현할 수 있고, 정/역방향의 차이를 생각할 수 있으므로 실제 작동에 있어서도 강점을 갖는다.
This makes it possible to implement simpler code in image warping and to think about the difference between forward and reverse directions, which has strength in actual operation.
자율주행모듈은 ATmega128 MCU를 사용하여 제작되었고, 앞서 설명한 것처럼 상부 모듈이 없이도 자율적으로 주행이 가능하다. 따라서 ATmega128이 제공하는 ADC를 이용하여 부착된 센서를 인식하고, 센서의 데이터에 따라 무한궤도 장치를 작동시킨다. 무한궤도 장치는 모터 드라이브(H-bridge)를 통해 정/역회전을 하고, 읽어 들이는 센서에 따라 여러 패턴의 움직임이 가능하다. 본 작품에서는 이 자율주행모듈 프로그램에 시리얼 통신 프로그램 코드를 추가하여(usart) 영상제어모듈에 의한 모터 제어가 가능하도록 구현하였다.
The autonomous driving module is manufactured using ATmega128 MCU, and as described above, it can drive autonomously without the upper module. Therefore, ATmega128's ADC is used to recognize the attached sensor and operate the crawler according to the sensor's data. The caterpillar device rotates forward / reverse through the motor drive (H-bridge), and various patterns of movement are possible depending on the reading sensor. In this work, the serial communication program code is added to the autonomous driving module program (usart) to realize the motor control by the image control module.
DC모터의 전체적인 형상은 DC모터에 감속비 14:1의 유성기어가 있고 수직축으로 8:1의 감속비를 가지는 베벨기어로 연결되어 있다. 이를 수식적으로 계산하여 전체 시스템의 속도와 견딜 수 있는 하중을 계산해보면 다음과 같다.The overall shape of the DC motor is connected to a bevel gear with a planetary gear with a gear ratio of 14: 1 and a gear ratio of 8: 1 on the vertical axis. The formula is calculated as follows to calculate the speed of the whole system and the load that can be tolerated.
위의 수식을 바탕으로 마찰계수 및 기계효율을 대략적으로 각각 0.2, 0.7로 가정하여 계산하면 정격속도는 대략 0.2m/s 가 나오며 부하질량은 20Kg인데 무한궤도 바퀴가 양쪽이므로 부하질량은 40Kg이 된다. 이는 자율 주행 로봇 플랫의 하체부의 하중을 최대 20Kg 으로 고려했을 경우를 생각해 봤을 경우 충분히 감당할 수 있을 정도의 하중이라고 판단되어 DC모터를 적용하였다.
Based on the above formula, the friction coefficient and the mechanical efficiency are calculated as 0.2 and 0.7, respectively, and the rated speed is about 0.2m / s and the load mass is 20Kg. . Considering the case of considering the load of the lower part of the autonomous robot flat as the maximum 20Kg, it was judged that the load could be adequately handled and applied the DC motor.
10: 영상제어모듈 20: 영상제어부
30: 자율주행모듈 40: 프로그램 활성창
50: 랜드마크 10: image control module 20: image control unit
30: autonomous driving module 40: program active window
50: Landmark
Claims (7)
상기 영상제어모듈의 영상인식을 통한 자기위치 인식을 통해 자율주행하는 자율주행모듈을 구비한 로봇에 있어서,
상기 랜드마크는 검은색 사다리꼴 테두리를 가지는 것을 특징으로 하며,
상기 영상제어모듈의 영상인식은 레이블링(blob-Labeling), 알스타(A-star) 알고리즘, 템플릿 매칭(template matching)을 통해 이루어지는 것을 특징으로 하고,
상기 로봇의 이동방향이 정방향인지 역방향인지는 상기 랜드마크의 사다리꼴 테두리에서 두 개의 대각선을 만든 후, 두 대각선의 교차점과 사다리꼴 테두리의 윗변 또는 아랫변의 상대적인 위치를 비교하여 판단하는 것을 특징으로 하는 랜드마크를 이용한 로봇의 자기위치 인식 시스템.
An image control module installed with a webcam for capturing a landmark installed on the ceiling; And
In the robot having an autonomous driving module for autonomous driving through magnetic position recognition through the image recognition of the image control module,
The landmark is characterized in that it has a black trapezoidal border,
Image recognition of the image control module is characterized in that made through labeling (blob-Labeling), Al-star (A-star) algorithm, template matching (template matching),
Whether the moving direction of the robot is a forward direction or a reverse direction is made by making two diagonals at the trapezoidal border of the landmark, and then comparing the relative positions of the intersections of the two diagonals with the upper or lower side of the trapezoidal border to determine the landmark. Robot's Magnetic Position Recognition System.
상기 랜드마크의 테두리 내부에는 하나의 문자와 하나의 숫자를 포함하되, 상기 문자와 숫자는 상기 랜드마크가 부착된 위치좌표를 포함하고 있는 것을 특징으로 하는 랜드마크를 이용한 로봇의 자기위치 인식 시스템.
The method of claim 1,
The inside of the border of the landmark includes one letter and one number, wherein the character and number includes a position coordinate to which the landmark is attached, the magnetic position recognition system of the robot using a landmark.
상기 레이블링(blob-Labeling)은 웹캠을 통해 받아오는 영상을 이진화 처리를 하여 인식을 시키며, 영상의 색과 설정된 색의 범위에 따라 흑, 백으로 나누고, 이 흑, 백의 패턴을 검색하여 인식해야 할 모양이라고 결정하게 되면 그것을 표시해 주는 것을 특징으로 하는 랜드마크를 이용한 로봇의 자기위치 인식 시스템.
The method of claim 1,
The labeling (Blab-Labeling) is to recognize the image received through the webcam by performing a binarization process, divided into black, white according to the color of the image and the set color range, to search for and recognize the pattern of the black and white The robot's magnetic position recognition system using a landmark, characterized in that if it is determined to display the shape.
상기 알스타 알고리즘은 행렬로 표현된 맵에서 현재 위치에서 길 또는 벽을 판단하여 길에 해당하는 위치를 짚어내고, 위치를 이동할 때마다 Q값을 증가하여 목적지까지 도달하는데 있어 가능한 적은 Q값을 가지는 경로를 최종 루트로 판단하여 표시하는 것을 특징으로 하는 랜드마크를 이용한 로봇의 자기위치 인식 시스템.
The method of claim 1,
The Alstar algorithm determines the path or wall from the current position in the map represented by the matrix, identifies the location corresponding to the road, and increases the Q value each time the location is moved to have the smallest Q value to reach the destination. Self-recognition system of a robot using a landmark, characterized in that the path is determined and displayed as the final route.
상기 템플릿 매칭(template matching) 알고리즘은 로봇이 찾고자 하는 그림과 촬상 이미지를 서로 비교하여 패턴이 유사한 부분이 있는지 확인한 뒤, 유사성의 정확도를 따져 해당 그림인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 랜드마크를 이용한 로봇의 자기위치 인식 시스템. The method of claim 1,
The template matching algorithm uses a landmark, characterized in that the robot compares the image to be searched with the captured image to check whether there is a similar pattern, and then determines whether the image is the same based on the accuracy of similarity. Robot's Magnetic Position Recognition System.
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