KR101242253B1 - 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법 - Google Patents

지형분류 기반 고도 지도 작성 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 이동 로봇에 장착된 거리 센서를 포함하는 감지부로부터 대상 영역의 환경 정보를 취득하는 감지 단계와, 상기 환경 정보에 기초하여 고도 지도를 작성하는 고도 지도 작성 단계와, 상기 고도 지도와 저장부에 사전 설정된 사전 설정 지형 분류 규칙에 기초하여, 상기 고도 지도를 격자 단위로 지형 분류하는 지형 분류 단계와, 상기 지형 분류 단계에서 분류된 지형 분류 데이터를 구비하는 고도 지도와, 전단계에서 산출된 지형 분류 데이터를 구비하는 전단계 고도 지도를 정합시키는 고도 지도 정합 단계를 포함하는 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법을 제공한다.

Description

지형분류 기반 고도 지도 작성 방법{METHOD FOR BUILDING AN ELEVATION MAP WITH ELEVATION INFORMATION BADED ON TERRAIN CLASSIFICATION AND MATCHING STRATEGY}
본 발명은 지도 작성에 관한 것으로, 이동 로봇의 자율 주행을 위한 또는 자율 주행시 요구되는 지도 중 고도 정보를 포함하는 지도를 신속하게 작성할 수 있도록 하는 지도 작성 방법에 관한 것이다.
로봇에 대한 수요는 산업용으로서 뿐만 아니라 가정용에 대한 수요도 증대되고 있고, 이에 따라 로봇 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 종래의 위치 고정된 로봇과는 달리 이동 가능한 이동 로봇에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있는데, 이동 가능한 이동 로봇은 주변 환경을 사용하여 자신의 위치를 정확하게 인식하는 기술 및 이를 위하여 기준이 되는 표식을 기점으로 자신의 위치 파악을 가능하게 하는 지도 작성에 대한 기술의 연구가 진행되고 있다.
바닥이 편형한 실내 주행의 경우 이동 로봇의 지도에 대하여 고도 정보를 불요하나, 실외 주행의 경우 실내와는 달리 다양한 주행 조건이 존재하는바, 고도 정보를 포함하는 지도의 작성이 요구된다.
종래 기술에 따른 고도 정보를 포함하는 지도 작성에 있어 레이저 스캐너를 활용하여 다양한 고도 정보를 포함하는 고도 지도 작성이 연구되고 있다. 하지만, 종래 기술에 따른 고도 정보를 포함하는 고도 지도 작성에 있어 연산량이 과도하여 신속한 주행과 정확한 지도 작성을 통한 안정적 가동이라는 목적을 동시에 달성하기 어려웠다.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하여, 이동 로봇의 신속하고 안정적인 가동을 위한 고도 정보를 포함하는 지도 작성을 실행하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 이동 로봇에 장착된 거리 센서를 포함하는 감지부로부터 대상 영역의 환경 정보를 취득하는 감지 단계와, 상기 환경 정보에 기초하여 고도 지도를 작성하는 고도 지도 작성 단계와, 상기 고도 지도와 저장부에 사전 설정된 사전 설정 지형 분류 규칙에 기초하여, 상기 고도 지도를 격자 단위로 지형 분류하는 지형 분류 단계와, 상기 지형 분류 단계에서 분류된 지형 분류 데이터를 구비하는 고도 지도와, 전단계에서 산출된 지형 분류 데이터를 구비하는 전단계 고도 지도를 정합시키는 고도 지도 정합 단계를 포함하는 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법을 제공한다.
상기 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법에 있어서, 상기 고도 지도 작성 단계는: 상기 대상 영역의 환경 정보를 격자 단위로 분할하는 격자 분할 단계와, 제어부의 연산 제어 신호에 따라 연산부가 상기 대상 영역의 상기 환경 정보로부터 고도 정보를 포함하는 3차원 좌표 정보를 상기 격자 단위로 산출하는 좌표 정보 연산 단계를 포함할 수도 있다.
상기 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법에 있어서, 상기 지형 분류 단계는: 상기 격자 단위로, 상기 3차원 좌표 정보 중 상기 고도 정보로부터 최고 고도 및 고도 표준 편차를 포함하는 고도 통계 정보를 산출하는 고도 통계 정보 산출 단계와, 상기 고도 통계 정보 및 상기 저장부에 사전 설정되어 저장되는 사전 설정 지형 분류 규칙에 기초하여, 상기 격자 단위로 지형을 분류하여 상기 지형 분류 데이터를 생성하는 지형 분류 실행 단계를 포함할 수도 있다.
상기 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법에 있어서, 상기 지형 분류 실행 단계는:상기 제어부가 상기 격자 단위 내 고도 정보의 사이 간격이 상기 저장부에 저장된 사전 설정 간격 이상인지 여부를 판단하는 지상 돌출 비교 단계를 구비할 수도 있다.
상기 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법에 있어서, 상기 지형 분류 실행 단계는: 상기 제어부가 상기 격자 단위 내 고도 정보의 표준 편차가 상기 저장부에 저장된 사전 설정 편차 이상인지 여부를 판단하는 지상 편차 비교 단계를 구비할 수도 있다.
상기 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법에 있어서, 상기 지형 분류 실행 단계는: 상기 제어부가 상기 격자 단위 내 최고 고도 정보와 상기 저장부에 저장된 최고 고도 하단 기준을 비교하는 최고 고도 하단 비교 단계를 구비할 수도 있다.
상기 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법에 있어서, 상기 최고 고도 하단 비교 단계에서 상기 제어부가 상기 격자 단위 내 최고 고도 정보가 상기 사전 설정 최고 하단 고조 기준 미만이라고 판단한 경우 상기 격자 단위로부터 상기 저장부에 사전 설정되어 저장된 근접 격자 거리 내의 다른 격자 단위에 대한 지형 분류 코드와 이종 여부를 판단하고 근접 격자 이종 여부 판단 단계를 구비할 수도 있다.
상기 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법에 있어서, 상기 최고 고도 하단 비교 단계에서 상기 제어부가 상기 격자 단위 내 최고 고도 정보가 상기 최고 고도 하단 기준 이상이라고 판단한 경우, 상기 격자 단위 내 최고 고도 정보와 상기 저장부에 사전 설정된 최고 고도 상단 기준을 비교하는 유사 고도 여부 판단 단계를 구비할 수도 있다.
상기 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법에 있어서, 상기 고도 지도와 상기 전단계 고도 지도의 상기 지형 분류 데이터 중 동일 지형 분류 중 최단 거리 격자를 산출하여 일치점으로 형성하는 일치점 형성 단계와, 상기 일치점의 위치가 중첩되도록 이동 운동을 실행하는 일치 운동 연산 단계와, 상기 일치점의 위치의 차이가 상기 저장부에 사전 설정되어 저장된 일치 기준 거리를 비교하여 정합 여부를 판단하는 일치 정합 판단 단계를 구비할 수도 있다.
상기 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법에 있어서, 상기 일치점 형성 단계는: 상기 지형 분류 데이터에 따른 동일한 지형 분류 코드를 갖는 격자 단위에 대한 개개의 최단 거리를 산출하는 최단 거리 산출 단계와, 상기 개개의 전단계 고도 지도의 모든 격자 단위에 대하여 상기 고도 지도의 최단 거리에 해당하는 최단 거리 격자 단위를 일치점으로 설정하는 일치점 설정 단계를 구비할 수도 있다.
상기한 바와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 본 발명에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법은, 지형 분류 방식을 통하여 동일한 지형 분류에 대한 일치점 여부를 확인하고 이를 기반으로 지도 정합을 이룸으로써, 연산 시간을 절약하여 신속한 지도 작성을 가능하게 하여 이동 로봇의 신속한 주행 동작을 가능하게 할 수 있다.
둘째, 본 발명에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법은, 지형 분류 방식을 통하여 동일한 지형 분류에 대한 일치점 여부를 확인하고 이를 기반으로 지도 정합을 이룸으로써, 연산 부하를 경감시켜 제조 원가를 현저하게 저감시킬 수도 있다.
본 발명은 도면에 도시된 일실시예들을 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허 청구 범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
도 1a는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법을 이루는 이동 로봇의 개략적인 구성을 나타내는 블록 선도이다.
도 1b는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법을 실행하는 이동 로봇의 개략적인 사시도이다.
도 1c는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법을 실행하는 이동 로봇의 상태를 나타내는 개략적인 상태도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법의 고도 지도 작성 단계에 대한 흐름도이다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법의 지형 분류 단계에 대한 세부 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법의 고도 지도 정합 단계에 대한 흐름도이다.
도 6a 내지 도 6c는 본 발명의 일실시예에 따라 취득된 환경 정보의 개략적인 선도이다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 일실시예에 따라 취득된, 영상 입력부를 통하여 취득된 대상 영역의 환경과, 대상 영역에 대한 거리 감지부를 통하여 취득된 환경 정보와, 환경 정보로부터 얻어진 고도 정보를 포함하는 고도 지도에서의 각각의 격자 단위에서 수집된 높이 정보의 표준 편차와, 환경 정보로부터 얻어진 고도 정보를 포함하는 고도 지도에서의 각각의 격자 단위에서 수집된 높이 정보 중 최고 고도를 도시하는 선도이다.
도 11 내지 도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 지형 분류의 유형에 대한 개략적인 상태도가 도시된다.
도 14는 시간 t의 본회에서 얻어진 고도 지도(Y)와, 시간 t-1에서 얻어진 전단계 고도 지도(X)의 개략적인 상태도이다.
이하에서는 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법에 대하여 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
도 1a에는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법을 이루에는 이동 로봇의 개략적인 구성을 나타내는 블록 선도가 도시되고, 도 1b에는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법을 실행하에는 이동 로봇의 개략적인 사시도가 도시되고, 도 1c에는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법을 실행하는 이동 로봇의 상태를 나타내는 개략적인 상태도가 도시되고, 도 2에는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법의 개략적인 흐름도가 도시되고, 도 3에는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법의 고도 지도 작성 단계에 대한 흐름도가 도시되고, 도 4a 및 도 4b에는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법의 지형 분류 단계에 대한 세부 흐름도가 도시되고, 도 5에는 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법의 고도 지도 정합 단계에 대한 흐름도가 도시되고, 도 6a 내지 도 6c에는 본 발명의 일실시예에 따라 취득된 환경 정보의 개략적인 선도가 도시되고, 도 7 내지 도 10에는 본 발명의 일실시예에 따라 취득된, 영상 입력부를 통하여 취득된 대상 영역의 환경과, 대상 영역에 대한 거리 감지부를 통하여 취득된 환경 정보와, 환경 정보로부터 얻어진 고도 정보를 포함하는 고도 지도에서의 각각의 격자 단위에서 수집된 높이 정보의 표준 편차와, 환경 정보로부터 얻어진 고도 정보를 포함하는 고도 지도에서의 각각의 격자 단위에서 수집된 높이 정보 중 최고 고도를 도시하는 선도가 도시되고, 도 11 내지 도 13에는 본 발명의 일실시예에 따른 지형 분류의 유형에 대한 개략적인 상태도가 도시되고, 도 14에는 시간 t의 본회에서 얻어진 고도 지도(Y)와, 시간 t-1에서 얻어진 전단계 고도 지도(X)의 개략적인 상태도가 도시된다.
먼저, 본 발명의 일실시예에 따른 지형분류 기반 지도를 작성하고 이에 기초하여 자율 주행을 이루는 이동 로봇(10)는 감지부(100)와, 저장부(400)와, 제어부(300)를 포함하고 소정의 제어 과정을 수행하고, 엔코더 감지부(200) 및 연산부(500) 및 구동부(600)를 포함하는데, 감지부(100)는 거리 센서(110)를 포함한다.
감지부(100)는 이동 로봇(10)의 외부 환경을 감지하는데, 감지부(100)는 영상 입력부(110)와 거리 센서(120)를 포함한다. 영상 입력부(110)는 이동 로봇(10)의 주위 환경을 감지하여 영상 정보를 제어부(300)로 전달하는 기능을 수행하고, 거리 센서(120)는 전방 영역의 장애물 내지 벽 등과 같은 특징들과 이동 로봇(10) 간의 거리를 감지하여 제어부(300)로 전달하는 기능을 수행한다. 거리 센서(120)는 본 실시예에서 2-D 레이저 스캐너로 구현되는데, 2-D 레이저 스캐너로 구현되는 거리 센서(120)로부터의 감지 신호에 기초하여 3차원 정보를 획득한다. 2-D 레이저 스캐너로 구현되는 거리 센서(120)는 이동 로봇(10)의 상단에 배치되어 틸팅부(130)에 의하여 틸팅 운동 가능하도록 가동된다. 즉, 제어부(300)로부터의 거리 정보를 감지하기 위한 감지 제어 신호에 따라 2-D 레이저 스캐너로 구현되는 거리 센서(120)와 틸팅부(130, 도 1a 내지 도 1c 참조)가 작동함으로써 소정의 3차원 정보를 취득할 수 있다. 도 1c에는 이동 로봇(10)에 장착된 틸팅부(130)에 의하여 가동 가능하게 배치되는 거리 센서(120)에 대한 기하 관계가 도시된다.
여기서, 좌표계 xrobot-yrobot-z-robot은 이동 로봇(10)의 이동 로봇 좌표계를 나타내고, xtilt,ytit,ztilt는 각각 이동 로봇 좌표계의 원점으로부터 틸팅부(130)의 틸트축까지의 오프셋을 나타내고, θy는 틸팅부(130)의 틸팅 각도를 나타내고, xlaser, zlaser는 틸트부(130)의 틸트축에서 실제 검출이 실행되는 2-D 레이저 스캐너로 구현되는 거리 센서(120)까지의 오프셋을 나타내고, di,αi는 거리 센서(120)의 원점에서 극좌표계로 얻어진 i번째 감지 상태의 거리와 각도를 나타내고, xi,yi,zi는 di,αi를 이동 로봇 좌표계로 변환한 좌표를 나타낸다. 이러한 di,αi를 통하여 얻어진 i번째 감지 상태에 대한 이동 로봇 좌표계에서의 좌표값은 다음과 같은 식으로 표현될 수 있다.
Figure 112011013198929-pat00001
따라서, 2-D 레이저 스캐너로 구현되는 거리 센서(120)로부터의 감지 신호와 틸팅부(130)에서 얻어지는 틸팅 각도(θy)를 사용하면 이동 로봇 좌표계에서의 3차원 좌표 정보를 취득할 수 있다. 본 실시예에서 거리 센서(120)가 장착되는 틸팅부(130)의 틸팅 각도(θy)는 ±35°의 범위로 설정되었으나, 설계 사양에 따라 이들의 틸팅 각도 범위는 다양한 값으로 설정될 수 있다.
이동 로봇(10)은 제어부(300)를 구비하는데, 제어부(300)는 감지부(100)에서 감지된 신호에 기초하여 소정의 지형 환경 분류를 고려한 지도 작성을 실행한다. 또한, 제어부(300)는 이동 로봇(10)에 배치되는 구동부(600)에 구동 제어 신호를 인가하여 소정의 자율 주행 및 지도 작성을 위한 이동 기능을 제공한다. 이러한 구동부(600)를 통하여 이동하는 경우, 구동부(600)에 배치되는 엔코더 감지부(200)로부터의 회동 신호를 통하여 이동 로봇(10)의 이동 거리 및 회전 각도 등을 감지할 수 있고 이러한 이동 거리 및 회전 각도 신호로부터 전역 좌표계 상에서의 이동 로봇(10)의 위치를 개략적으로 파악할 수 있다. 본 발명에서 명확하게 기술되지는 않았으나 이동 로봇(10)은 자이로 센서(210)를 더 구비할 수도 있는데, 자이로 센서(210)를 통하여 이동 로봇(10)의 각속도를 측정함으로써 이동 로봇(10)의 회전 상태를 보다 정확하게 감지할 수 있다.
제어부(300)는 저장부(400) 및 연산부(500)와 연결되는데, 제어부(300)는 감지부(100) 및 엔코더 감지부(200)로부터 감지된 신호와 저장부(400)에 사전 설정 저장된 데이터를 활용하여 이동 로봇(10)의 위치 인식과 지도 작성을 위한 연산 제어 신호를 연산부(500)에 인가하여 소정의 연산 과정을 실행하도록 하여 고도 지도를 작성한다. 고도 지도는 2차원의 격자 지도와는 달리 환경을 3차원으로 정확하게 표현할 수 있는데, 본 발명은 고도 지도를 지면에 대하여 설정되는 격자 단위로 분할하고 소정의 지형 분류 과정을 거침으로써 하기되는 바와 같은 신속한 고도 지도의 정합 여부가 실행된다.
한편, 저장부(400)에는 사전 설정된 사전 설정 데이터가 저장되는데, 본 발명에 따른 저장부(400)의 사전 설정 데이터에는 하기되는 고도 지도에 대한 지형을 분류하기 위한 기준으로 사용되는 사전 설정 지형 분류 규칙을 포함한다. 사전 설정 지형 분류 규칙은 고도 지도의 격자 단위에 대한 최고 고도 및 하나의 격자 단위 내에서의 모든 고도의 표준 편차 및 하나의 격자 단위에 저장된 거리 정보에 대한 간격의 정도 및 인접 격자 단위 내 이종 여부에 따라 지형의 유형을 지형 A(편평한 지형), 지형 B(편평한 지형의 가장자리), 지형 C(이동 로봇과 비슷한 높이의 지형), 지형 D(상단 돌출 지형), 지형 E(수직 지형), 지형 F(상단 지면 돌출 지형)과 같이 분류한다. 본 발명의 일실시예에 따른 격자 단위에 대하여 분류되는 사전 지형 분류 규칙은 다음의 표1과 같이 표시될 수 있다.
격자 단위에 해당하는 고도정보 중 최고고도
비고(非高) 고(高)
저 중
한 격자 단위에 해당하는 모든 고도의 표준편차 소 지형A(편평한 지형)
지형B(편평한 지형의 가장자리-인접 이종)		 지형 C(로봇과 비슷한 높이에 있는 지형) 지형D(상단 돌출 지형)
대 지형 E(수직 지형)-(격자 단위에 저장된 거리정보에 큰 간격이 없을 경우)
지형 F(상단 지면 돌출지형)-상단 지면 돌출지형 (격자 단위에 저장된 거리정보에 큰 간격이 있을 경우)
구동부(600)는 제어부(300)의 구동 제어 신호에 따라 가동되는데, 구동부(600)는 전기 모터의 구동원과, 구동원에 의하여 가동되는 구동 휠을 포함한다.
상기와 같은 구성의 본 발명에 따른 이동 로봇(10)은 다음과 같은 지형 분류 기반 지도 작성 방법을 실행한다. 본 발명의 일실시예에 따른 지형 분류 기반 지도 작성 방법은 감지 단계(S10)와 고도 지도 작성 단계(S20)와 지형 분류 단계(S30)와 지도 정합 단계(S40)를 포함하는데, 본 발명에 따른 지형 분류 기반 지도 작성 방법을 통하여 단순한 구조의 2-D 레이저 스캐너로 및 틸팅부부터 얻어지는 거리 정보를 활용하여 신속하고 정확한 3차원 지도 작성이 이루어질 수 있다.
먼저, 감지 단계(S10)에서 제어부(300)는 감지부(100)로 하여금 주변 환경에 대한 환경 정보를 취득하도록 감지 제어 신호를 인가한다. 감지 단계(S10)에서의 감지 제어 신호에 따라 레이저 스캐너로 구현되는 거리 센서(120)는 전방 영역에 대한 거리 정보를 취득한다. 이때, 틸팅부(130)에 대한 틸팅 신호도 함께 인가됨으로써, 틸팅부(130)도 함께 가동시킬 수 있는데, 틸팅부(130)의 가동에 의한 틸팅 각도(θy)도 함께 현재 이동 로봇(10)의 위치를 연산하는데 사용될 수 있다. 이러한 거리 센서 및 틸팅부의 가동에 있어 이동 로봇(10)은 구동부(600)의 구동없이 정지 상태를 유지하고 거리 센서 및 틸팅부의 가동을 실행하는 것이 바람직하다.
xtilt,ytit,ztilt 및 xlaser, zlaser는 각각 이동 로봇 좌표계의 원점으로부터 틸팅부(130)의 틸트축까지의 오프셋과 틸팅부(130)의 틸트축에서 실제 검출이 실행되는 2-D 레이저 스캐너로 구현되는 거리 센서(120)까지의 오프셋을 나타냄은 상기한 바와 동일하다. 거리 센서(120)로부터 감지된 i번째 감지 신호인 di,αi를 포함하는 환경 정보로서의 감지 신호는 제어부(300)로 전달된다. 또한, 감지 신호에는 이동 로봇(10)의 엔코더 감지부(200) 및/또는 자이로 센서(210)를 통한 엔코더 감지 신호 및 자이로 감지 신호도 포함되어 거리 센서로부터의 신호와 함께 제어부(300)로 전달되는데, 이러한 신호는 추후 정합 단계를 거치는 과정에서 전역 지도를 완성하기 위한 데이터로 사용될 수 있다.
그런 후, 제어부(300)는 감지 신호에 기초하여 고도 지도를 생성하는 고도 지도 작성 단계(S20)를 실행한다. 고도 지도 작성 단계(S20)는 격자 분할 단계(S21)와 좌표 정보 연산 단계(S23)와 고도 정보 칼만 필터링 단계(S25)와 고도 지도 산출 단계(S27)를 포함한다. 격자 분할 단계(S21)에서는 감지부(100)에 의하여 감지되는 대상 영역에 대한 환경 정보를 3차원 정보로 저장하기 위하여 대상 영역을 동일한 크기의 영역으로 분할한다. 격자 분할 단계(S21)에서 분할된 격자 단위에 감지 신호인 환경 정보가 3차원 정보로 저장될 수 있는 환경을 형성한다.
그런 후, 제어부(300)는 연산부(500)에 연산 제어 신호를 인가하여 대상 영역의 환경 정보로부터 고도 정보를 포함하는 3차원 좌표 정보를 격자 단위로 산출 저장하도록 하는 좌표 정보 연산 단계(S23)를 실행한다. 이와 같은 격자 단위로 좌표 정보를 연산하기 위한 연산 과정에는, 레이저 스캐너로 구현되는 거리 센서의 감지 신호와 틸팅부의 틸팅 각도와 저장부(400)에 사전 설정되어 저장되는 틸팅부의 오프셋를 데이터로 활용한다. 즉, 제어부(300)는 연산부(500)로 하여금 거리 센서(120)에서의 상기한 바와 같이 i번째 감지 신호인 거리 센서의 원점에서 극좌표계로 얻어지는 i번째 감지 상태의 거리와 각도인 di,αi를, 이동 로봇 좌표계 상의 xi,yi,zi 좌표를 산출하고 엔코더 감지 신호 및/또는 자이로 센서의 각속도 감지 신호에 기초하여 전역 좌표계 상에서의 좌표 정보를 연산하는 것과 같은 연산 과정을 실행하여 격자 단위로 3차원 환경 정보를 저장하기 위한 좌표 정보 연산 단계를 실행하여 격자 단위로 저장한다.
그런 후, 제어부(300)는 격자 단위로 저장되는 좌표 정보 중 지면으로부터의 높이를 나타내는 고도 정보를 칼만 필터링시키는 고도 정보 칼만 필터링 단계(S25)를 실행한다. 레이저 스캐너로 구현되는 거리 센서로부터의 감지 신호는 레이저 스캐너인 센서 잡음이 포함되고 이러한 잡음으로 인한 불확실성이 작성되는 고도 지도에 반영되는 것을 방지하기 위하여 고도 정보 칼만 필터링 단계(S25)에서 제어부(300)는 고도 정보를 칼만 필터링 과정을 거치도록 함으로써 보다 정확한 고도 정보를 포함하는 환경 정보를 격자 단위로 저장하여 고도 지도를 생성하도록 할 수 있다. 여기서 사용되는 칼만 필터는 고도 정보에 대하여 적용되는 것으로서 거리 센서(130)로부터 얻어진 고도 정보에 가중치를 부여하여 평균을 도출하는 방식으로 다음과 같이 적용한다.
Figure 112011013198929-pat00002
Figure 112011013198929-pat00003
여기서, (i,j)는 고도 지도에서의 격자 단위의 좌표이고, e(i,j)는 시간 t에서 칼만 필터로 추정한 격자 단위 (i,j)의 추정 고도이고, z(i,j)는 시간 t에서 레이저 스캐너로 구현되는 거리 센서(120)로 취득한 격자 단위 (i,j)에 대한 고도 정보이고,
Figure 112011013198929-pat00004
는 시간 t에서 추정한 격자 단위 (i,j)의 추정 고도에 대한 불확실성이고,
Figure 112011013198929-pat00005
는 레이저 스캐너로 구현되는 거리 센서(120)에 의하여 취득한 고도 정보인 z(i,j)의 불확실성이다.
상기와 같은 관계를 이용하여 매 시간 주기마다 새로 취득되는 감지부(100)의 거리 센서(120)로부터 얻어지는 고도 정보와 불확실성으로 전 시간 주기까지 누적된 각 격자 단위의 추정 고도 정보와 이의 불확실성을 갱신한다. 이러한 칼만 필터링 과정을 통하여 격자 단위의 고도 정보를 안정화시킬 수 있고, 거리 센서(120)의 잡읍에 대하여 강인한 고도 지도를 작성할 수 있다. 거리 센서(120)의 고도 정보 z(i,j)에 대한 불확실성
Figure 112011013198929-pat00006
은 거리에 대한 비례 상수 α를 이용하여 다음과 같은 관계를 가지도록 설정함으로써, 이동 로봇(10)으로부터 거리가 멀어질수록 커지고 가까워질수록 작아지도록 설정한다.
Figure 112011013198929-pat00007
이와 같은 비례 상수 α와 초기 고도 정보의 불확실성
Figure 112011013198929-pat00008
는 설계 사양에 따라 다양한 값이 설정될 수 있는데, 본 실시예에서 비례 상수 α와 초기 고도 정보의 불확실성
Figure 112011013198929-pat00009
은 0.006 및 1.0㎡로 설정하였다.
이와 같은 고도 정보 칼만 필터링 단계(S25)가 실행된 후, 제어부(300)는 격자 단위의 3차원 환경 정보를 이용하여 고도 지도를 산출한다(S27). 도 6a 내지 도 6c에는 본 발명의 일실시예에 따라 취득된 환경 정보가 도시되는데, 도 6a에는 도시된 바와 같이 영상 입력부를 통하여 얻어지는 대상 영역에 대한 영상 정보가 도시되고, 도 6b에는 거리 센서를 통하여 얻어지는 대상 영역에 대한 거리 정보가 도시되고, 도 6c에는 고도 지도 작성 단계를 통하여 얻어지는 대상 영역에 대한 3차원 환경 정보를 포함하는 고도 지도가 도시된다. 이와 같은 방식을 통하여 대상 영역에 대한 2-D 레이저 스캐너로 구현되는 거리 센서와 틸팅부를 통하여 대상 영역의 환경 정보를 3차원 환경 정보로 변환시키고 격자 단위로 고도 정보를 포함하는 대상 영역, 즉 국부 지역에 대한 고도 지도를 도출할 수 있다.
그런 후, 제어부(300)는 산출된 고도 지도에 기초하여 지형 분류 단계(S30)를 실행한다. 지형 분류 단계(S30)는 고도 통계 정보 산출 단계(S31)와 지형 분류 실행 단계(S33)를 포함한다. 고도 통계 정보 산출 단계(S31)는 격자 단위로, 3차원 좌표 정보 중 고도 정보로부터 고도 통계 정보를 산출하는데, 고도 통계 정보는 최고 고도 및 고도 표준 편차를 포함한다. 고도 표준 편차는 각 격자 단위에서의 고도 정보에 대한 표준 편차를 나타내고, 최고 고도는 각 격자 단위에서의 고도 정보 중 최고값을 나타낸다. 도 7 내지 도 10에는 영상 입력부를 통하여 취득된 대상 영역의 환경과, 대상 영역에 대한 거리 감지부를 통하여 취득된 환경 정보와, 환경 정보로부터 얻어진 고도 정보를 포함하는 고도 지도에서의 각각의 격자 단위에서 수집된 높이 정보의 표준 편차와, 환경 정보로부터 얻어진 고도 정보를 포함하는 고도 지도에서의 각각의 격자 단위에서 수집된 높이 정보 중 최고 고도를 도시한다.
그런 후, 제어부(300)는 지형 분류 실행 단계(S33)을 실행하는데, 지형 분류 실행 단계(S33)에서 제어부(300)는 단계 S31에서 얻어진 고도 통계 정보 및 저장부(400)에 사전 설정되어 저장된 사전 설정 지형 분류 규칙에 기초하여, 격자 단위로 지형을 분류하여 지형 분류 데이터를 생성한다.
상기 기술된 바와 같은 사전 설정 지형 분류 규칙에 따라 분류되는 지형은 지형 A(편평한 지형), 지형 B(편평한 지형의 가장자리), 지형 C(이동 로봇과 비슷한 높이의 지형), 지형 D(상단 돌출 지형), 지형 E(수직 지형), 지형 F(상단 지면 돌출 지형)을 포함하는데, 도 11 내지 도 13에는 본 발명의 일실시예에 따른 지형 분류의 유형에 대한 개략적인 상태도가 도시된다.
지형 A(편평한 지형)는 도 12의 격자 단위 4와 같이 격자 단위에 속한 고도 정보 중 최고 고도가 낮고 고도 정보들의 표준 편차가 작은 격자를 나타내는 평지에 해당하고, 지형 B(편평한 지형의 가장자리)은 도 12의 격자 단위 4와 같은 유형이되 지형 A에 해당하는 격자 단위의 주변에 지형 A가 유형이 아닌 격자 단위가 존재하는 경우인 도로의 연석 주변 등과 같은 평지 주변 영역에 해당하고, 지형 C(이동 로봇과 비슷한 높이의 지형)는 도 13의 격자 단위 5와 같이 격자 단위의 최고 고도 이동 로봇(10)의 높이와 비슷하고 고도 정보의 표준 편차가 작은 지형으로 상단 돌출 지형을 나타내고, 지형 D(상단 돌출 지형)는 도 11의 격자 단위 2와 같이 이동 로봇(10)의 가시도 때문에 최고 고도는 높으나 고도 정보의 표준 분포가 작은 격자 단위에 대한 지형을 나타내고, 지형 E(수직 지형)는 도 11의 격자 단위 3과 같이 고도 정보의 표준 편차가 큰 격자 단위에 대한 지형으로 주로 건물의 벽면, 나무의 기둥과 같이 수직한 지형을 나타내고, 지형 F(상단 지면 돌출 지형)는 도 11의 격자 단위 1과 같이 최고 고도가 이동 로봇(10)의 높이보다 높고 고도의 표준 편차가 큰 격자 단위에 대한 지형으로 건물의 처마 또는 나뭇가지 등과 같은 물체에 대한 지형으로 분류한다.
이러한 지형 분류의 기준으로 사용되는 격자 단위의 고도 정보의 최고 고도의 저,중,고를 판단하기 위한 기준으로 사전 설정된 최고 고도 기준이 사용되는데, 사전 설정 최고 고도 기준은 최고 고도 상단 기준(Hh), 최고 고도 하단 기준(Hl)을 포함하는데, 본 실시예에서 최고 고도 상단 기준(Hh)은 1.5m, 최고 고도 하단 기준(Hl)은 약 0.5m로 설정되었으나, 이의 높이는 설계 사양에 따라 다양한 설정이 가능하다. 또한, 지형 분류의 다른 기준으로 격자 단위의 고도 정보의 표준 편차의 대,소를 판단하기 위한 기준으로 사전 설정된 사전 설정 편차 기준과, 고도 정보 간의 간격의 대,소를 판단하기 위한 기준으로 사전 설정된 사전 설정 간격이 사용되는데, 본 실시예에서 사전 설정 편차 기준은 0.05m로 설정되고 사전 설정 간격은 1m로 설정되었으나 이 또한 설계 사양에 따라 다른 값이 선택될 수 있다.
지형 분류 실행 단계(S33)는 지상 돌출 비교 단계(S331)를 포함하는데, 지상 돌출 비교 단계(S331)에서 제어부(300)는 격자 단위 내 고도 정보의 사이 간격과 저장부(400)에 사전 설정 저장된 상기 사전 설정 간격을 비교한다. 제어부(300)가 격자 단위 내 고도 정보의 사이 간격이 사전 설정 간격보다 크다고 판단한 경우, 제어부(300)는 현재 격자 단위의 지형은 지형 F로 설정하는 상단 지면 돌출 설정 단계(S332)를 실행한다.
지형 분류 실행 단계(S33)는 지상 편차 비교 단계(S333)를 포함하는데, 지상 돌출 비교 단계(S331)에서 제어부(300)가 격자 단위 내 고도 정보의 사이 간격과 사전 설정 간격 이하라고 판단된 경우, 제어부(300)는 지상 편차 비교 단계(S333)를 실행한다. 지상 편차 비교 단계(S333)에서 제어부(300)는 격자 단위 내 고도 정보의 표준 편차가 저장부에 저장된 사전 설정 편차 기준 이상인지 여부를 판단한다. 지상 편차 비교 단계(S333)에서 제어부(300)가 격자 단위 내 고도 정보의 표준 편차가 사전 설정 편차 기준 이상이라고 판단한 경우, 제어부(300)는 제어부(300)는 현재 격자 단위의 지형은 지형 E로 설정하는 수직 지형 설정 단계(S334)를 실행한다.
지형 분류 실행 단계(S33)는 최고 고도 하단 비교 단계(S335)를 포함하는데, 최고 고도 하단 비교 단계(S335)에서 제어부(300)가 격자 단위 내 고도 정보의 최고 고도가 최고 고도 하단 기준(Hl) 이상이라고 판단한 경우, 제어부(300)는 현재 격자 단위에 대한 지형은 편평한 지형이외의 지형이라고 판단하고 제어 흐름을 단계 S339를 실행한다. 즉, 유사 고도 여부 판단 단계(S339)에서 제어부(300)는 현재 격자 단위 내 최고 고도와 최고 고도 상단 기준(Hh)를 비교하여 현재 격자 단위 내 최고 고도가 이동 로봇(10)과 비슷한 높이를 구비하도록 최고 고도 상단 기준(Hh) 미만인지 내지는 격자 단위 내 최고 고도가 최고 고도 상단 기준(hh) 이상으로 이동 로봇(10)의 상부에 배치되는 구조물 내지 지형인지 여부를 판단할 수 잇다.
유사 고도 여부 판단 단계(S339)에서 격자 단위에 대한 최고 고도가 최고 고도 상단 기준(Hh) 미만이라고 판단된 경우 제어부(300)는 현재 격자 단위 내 최고 고도가 이동 로봇(10)과 유사한 높이 범위 내에 존재하는 것으로 판단하고, 잔디밭 내지 언덕과 같이 고도가 약간 높으면서 편평한 지형으로 지형 분류를 설정하는 이동 로봇 유사 고도 설정 단계(S338)을 포함한다. 반면, 제어부(300)가 단계 S339에서 격자 단위에 대한 최고 고도가 최고 고도 상단 기준(Hh) 이상이라고 판단하는 경우 제어부(300)는 현재 격자 단위에 대한 지형을 지형 D인 상단 돌출 지형으로 설정하는 상단 돌출 지형 설정 단계(S336)를 실행한다.
한편, 단계 S335에서 격자 단위 내 최고 고도가 최고 고도 하단 기준 미만이라고 제어부(300)가 판단한 경우, 제어부(300)는 근접 격자 이종 여부 판단 단계(S337)를 실행한다. 근접 격자 이종 여부 판단 단계(S337)에서 제어부(300)는 해당 격자 단위에 편평 지형으로 임시 분류하고, 근접한 다른 격자 단위에 대한 지형 분류가 해당 격자 단위에 대한 지형 분류와 상이한지 여부를 판단한다. 해당 격자 단위에 대한 다른 격자 단위 여부는 해당 격자 단위로부터 저장부(300)에 사전 설정되어 저장된 근접 격자 거리 내에 존재하는 격자 단위 여부로 설정되는데, 제어부(300)는 해당 격자 단위에 대한 지형과 다른 유형의 지형에 해당하는 격자 단위가 존재하는지 여부를 판단한다. 본 실시예에서 근접 격자 거리는 2격자 단위로 설정되어 해당 격자 단위를 둘러싸는 인접 격자 단위 8개와, 인접 격자 단위 8개를 둘러싸는 16개의 외곽 격자 단위로 총 24개의 격자 단위로 설정되는데, 이는 본 실시예의 일예로서 본 발명이 이에 국한되는 것은 아니다.
단계 S337에서 근접 격자 거리 내 다른 지형에 해당하는 격자 단위가 존재하지 않는다고 제어부(300)가 판단하는 경우, 제어부(300)는 제어 흐름을 단계 S342로 전환하여 편평 지형 설정 단계(S342)를 실행한다. 반면, 단계 S337에서 근접 격자 거리 내 다른 지형에 해당하는 격자 단위가 존재한다고 제어부(300)가 판단하는 경우, 제어부(300)는 제어 흐름을 단계 S344로 전환하여 편평 지형의 가장자리 지형 설정 단계(S342)를 실행한다. 이와 같은 지형 분류가 실행되는 과정에서, 제어부(300)는 하나의 격자 단위에 대한 지형 분류가 완료된 후 격자 단위를 지시하기 위한 인덱스(n)를 증분시키고(단계 S350), 인덱스(n)가 사전 설정되어 저장부(300)에 저장된 격자 단위 총개수(N)와 일치하는지 여부를 판단한다(단계 S351).
이와 같이 지형 분류 실행 단계(S33)이 완료된 후, 제어부(30)는 제어 흐름을 고도 지도 정합 단계(S40)로 전환한다. 고도 지도 정합 단계(S40)에서 제어부(300)는 지형 분류 단계에서 분류된 격자 단위에 대한 지형 분류 데이터를 구비하는 고도 지도와, 전단계에서 산출된 지형 분류 데이터를 구비하는 전단계 고도 지도를 정합시킨다. 고도 지도 정합 단계(S40)는 일치점 형성 단계(S41)와, 일치 운동 연산 단계(S43)와, 일치 정합 판단 단계(S45)를 포함한다. 도 13에는 정합을 위한 고도 지도의 일예가 도시되는데, 시간 t-1에서 이동 로봇(10)이 정지된 후 작성된 고도 지도(X)와, 3m 직진, 20도 회전 이동한 후 다시 정지하여 시간 t에서 작성된 고도 지도(Y)가 도시된다.
일치점 형성 단계(S41)에서 제어부(300)는 고도 지도와 전단계 고도 지도, 즉 시간 t의 본회에서 얻어진 고도 지도(Y, 도 14 참조)와, 시간 t-1에서 얻어진 전단계 고도 지도(X, 도 14 참조)의 지형 분류 데이터의 동일 지형 분류 중 최단 거리 격자를 산출하여 일치점을 형성하는데, 일치점 형성 단계(S41)는 최단 거리 산출 단계(S411)와 일치점 설정 단계(S413)를 포함한다. 최단 거리 산출 단계(S411)에서 제어부(300)는 지형 분류 데이터에 따른 동일한 지형 분류 코드(지형 A 내지 지형 F)를 갖는 격자 단위에 대한 개개의 최단 거리를 산출한다. 본 실시예에서 동일 유형의 지형 분류에 대한 각각의 격자 단위 간의 최단 거리 연산은 유클라디언(Euclidean) 거리를 사용하는데, 제어부(300)는 동일 유형의 격자 단위 간의 개개의 유클라디어 거리를 연산 산출한다.
그런 후, 제어부(300)는 개개의 전단계 고도 지도(X)의 모든 격자 단위에 대하여 고도 지도(Y)의 최단 거리에 해당하는 최단 거리 격자 단위를 일치점으로 설정한다(S413).
이와 같이, 일치점 형성 단계(S41)에서 일치점이 설정된 후, 제어부(300)는 연산부(500)로 하여금 전 단계 고도 지도(X)와 본회의 고도 지도(Y)를 일치점에 해당하는 격자 단위가 일치하여 동일한 위치를 점유하도록 병진 운동과 회전 운동을 연산하도록하는 연산 제어 신호를 인가한다. 이러한 일치 운동 연산 단계(S43)는 수회 반복되어 진행될 수 있는데, 전 단계 고도 지도(X)와 본회의 고도 지도(Y)를 일치점에 해당하는 격자 단위 간의 최소 거리가 사전 설정되어 저장부(400)에 저장된 일치점 기준 최소거리보다 작은 값을 갖는지 여부를 판단함으로써 반복적인 연산 과정의 종료 여부가 결정되며, 반복적인 연산 과정이 종료될 때까지 누적된 병진 운동량 및 회전 운동량은 시간 t-1에서 시간 t까지 로봇이 이동한 변위에 해당된다.
한편, 상기 일치점 형성 단계(S41)에서 가중치 부가 및 판단 단계를 더 구비할 수도 있다. 즉, 각각의 지형 분류 코드에 대하여 서로 상이한 가중치(w)를 부여함으로써 최종적으로 가중된 최단 거리를 비교하여 지형 분류 코드가 가중 반영된 최단 거리로부터 일치점을 설정할 수도 있다. 지형 분류 코드가 지형 A에 해당하는 편평한 지형의 경우 해당하는 격자 단위의 빈도수가 과도하여 정합의 정확도가 떨어지고, 고도 정보가 너무 높은 경우 반복적 발생 가능성이 떨어져 정합의 정확도가 떨어지고, 소정의 고도 정보, 즉 낮은 고도 정보를 갖는 물체 등과 같은 지형 C와 같은 유형에 대한 정합도가 높은바, 각각의 지형에 대하여 서로 상이한 가중치를 부여하고, 최종적으로 가중치를 반영한 지형 분류에 대한 격자 단위를 선택함으로써 정합도를 증대시킬 수도 있다.
상기 실시예들은 본 발명을 설명하기 위한 일예들로, 본 발명이 이에 국한되는 것은 아니다. 지형 분류에 따라 분류된 동일한 격자 단위를 중심으로 최단 거리를 연산함으로써 일치점을 찾아 고도 지도를 갱신 정합함에 있어 신속한 동작을 이루도록 하는 이동 로봇의 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법을 제공하는 범위에서 다양한 변형이 가능하다.
10...이동 로봇 장치 100...감지부
110...영상 입력부 120...거리 센서부
200...엔코더 감지부 300...제어부
400...저장부 500...연산부

Claims (10)

  1. 이동 로봇에 장착된 거리 센서를 포함하는 감지부로부터 대상 영역의 환경 정보를 취득하는 감지 단계와, 상기 환경 정보에 기초하여 고도 지도를 작성하는 고도 지도 작성 단계와, 상기 고도 지도와 저장부에 사전 설정된 사전 설정 지형 분류 규칙에 기초하여, 상기 고도 지도를 격자 단위로 지형 분류하는 지형 분류 단계와, 상기 지형 분류 단계에서 분류된 지형 분류 데이터를 구비하는 고도 지도와, 전단계에서 산출된 지형 분류 데이터를 구비하는 전단계 고도 지도를 정합시키는 고도 지도 정합 단계를 포함하고,
    상기 고도 지도 작성 단계는: 상기 대상 영역의 환경 정보를 격자 단위로 분할하는 격자 분할 단계와, 제어부의 연산 제어 신호에 따라 연산부가 상기 대상 영역의 상기 환경 정보로부터 고도 정보를 포함하는 3차원 좌표 정보를 상기 격자 단위로 산출하는 좌표 정보 연산 단계를 포함하고,
    상기 지형 분류 단계는: 상기 격자 단위로, 상기 3차원 좌표 정보 중 상기 고도 정보로부터 최고 고도 및 고도 표준 편차를 포함하는 고도 통계 정보를 산출하는 고도 통계 정보 산출 단계와, 상기 고도 통계 정보 및 상기 저장부에 사전 설정되어 저장되는 사전 설정 지형 분류 규칙에 기초하여, 상기 격자 단위로 지형을 분류하여 상기 지형 분류 데이터를 생성하는 지형 분류 실행 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 지형 분류 실행 단계는:
    상기 제어부가 상기 격자 단위 내 고도 정보의 사이 간격이 상기 저장부에 저장된 사전 설정 간격 이상인지 여부를 판단하는 지상 돌출 비교 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 지형 분류 실행 단계는:
    상기 제어부가 상기 격자 단위 내 고도 정보의 표준 편차가 상기 저장부에 저장된 사전 설정 편차 이상인지 여부를 판단하는 지상 편차 비교 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 지형 분류 실행 단계는:
    상기 제어부가 상기 격자 단위 내 최고 고도 정보와 상기 저장부에 저장된 최고 고도 하단 기준을 비교하는 최고 고도 하단 비교 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 최고 고도 하단 비교 단계에서 상기 제어부가 상기 격자 단위 내 최고 고도 정보가 상기 사전 설정 최고 하단 고조 기준 미만이라고 판단한 경우 상기 격자 단위로부터 상기 저장부에 사전 설정되어 저장된 근접 격자 거리 내의 다른 격자 단위에 대한 지형 분류 코드와 이종 여부를 판단하고 근접 격자 이종 여부 판단 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 최고 고도 하단 비교 단계에서 상기 제어부가 상기 격자 단위 내 최고 고도 정보가 상기 최고 고도 하단 기준 이상이라고 판단한 경우,
    상기 격자 단위 내 최고 고도 정보와 상기 저장부에 사전 설정된 최고 고도 상단 기준을 비교하는 유사 고도 여부 판단 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법.
  9. 이동 로봇에 장착된 거리 센서를 포함하는 감지부로부터 대상 영역의 환경 정보를 취득하는 감지 단계와, 상기 환경 정보에 기초하여 고도 지도를 작성하는 고도 지도 작성 단계와, 상기 고도 지도와 저장부에 사전 설정된 사전 설정 지형 분류 규칙에 기초하여, 상기 고도 지도를 격자 단위로 지형 분류하는 지형 분류 단계와, 상기 지형 분류 단계에서 분류된 지형 분류 데이터를 구비하는 고도 지도와, 전단계에서 산출된 지형 분류 데이터를 구비하는 전단계 고도 지도를 정합시키는 고도 지도 정합 단계를 포함하고,
    상기 고도 지도와 상기 전단계 고도 지도의 상기 지형 분류 데이터 중 동일 지형 분류 중 최단 거리 격자를 산출하여 일치점으로 형성하는 일치점 형성 단계와,
    상기 일치점의 위치가 중첩되도록 이동 운동을 실행하는 일치 운동 연산 단계와,
    상기 일치점의 위치의 차이가 상기 저장부에 사전 설정되어 저장된 일치 기준 거리를 비교하여 정합 여부를 판단하는 일치 정합 판단 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 일치점 형성 단계는:
    상기 지형 분류 데이터에 따른 동일한 지형 분류 코드를 갖는 격자 단위에 대한 개개의 최단 거리를 산출하는 최단 거리 산출 단계와,
    상기 개개의 전단계 고도 지도의 모든 격자 단위에 대하여 상기 고도 지도의 최단 거리에 해당하는 최단 거리 격자 단위를 일치점으로 설정하는 일치점 설정 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 지형분류 기반 고도 지도 작성 방법.
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