KR101850835B1 - 광선추적법을 이용한 이동 로봇의 실내 위치 추정방법 - Google Patents

광선추적법을 이용한 이동 로봇의 실내 위치 추정방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 광선추적법을 이용한 이동 로봇의 실내 위치 추정방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 이동 로봇에 구비된 카메라를 통해 천장의 영상 데이터를 획득하고, 획득된 영상 데이터를 이진화하여 영상에 존재하는 윤곽선을 추출한 후, 광선추적법을 통해 상기 영상의 중심점에서부터 추출된 각각의 윤곽선까지의 픽셀거리 데이터를 획득하여, 각 픽셀 당 거리정보를 바탕으로 획득된 픽셀거리 데이터의 실제 거리정보를 산출하여, 산출된 각각의 윤곽선까지의 거리정보를 이용하여 위치추정 알고리즘을 통해 이동 로봇의 실내 위치정보를 추정함으로써, 기존의 복잡한 영상처리 과정 없이도 이동 로봇의 실내 위치정보를 보다 신속하고 정확하게 추정할 수 있는 광선추적법을 이용한 이동 로봇의 실내 위치 추정방법에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명은, 이동 로봇에 구비된 카메라를 통해 천장의 영상 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 영상 데이터를 이진화하여 영상 이미지의 윤곽선을 추출하는 단계; 상기 영상의 중심점을 파악하고, 파악된 중심점으로부터 소정 각도 간격으로 각각의 개별 윤곽선까지의 픽셀 수를 카운팅하여 픽셀거리 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 픽셀거리 데이터에 미리 설정된 픽셀 당 거리정보를 적용하여 상기 중심점으로부터 각각의 개별 윤곽선에 이르는 실제 거리정보를 산출하는 단계; 상기 산출된 거리정보를 확률기반 위치추정 알고리즘에 적용하여 이동 로봇의 위치를 추정하는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

Description

광선추적법을 이용한 이동 로봇의 실내 위치 추정방법{Method of estimating the location of mobile robot using ray-tracing technique}
본 발명은 광선추적법을 이용한 이동 로봇의 실내 위치 추정방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 이동 로봇에 구비된 카메라를 통해 천장의 영상 데이터를 획득하고, 획득된 영상 데이터를 이진화하여 영상에 존재하는 윤곽선을 추출한 후, 광선추적법을 통해 상기 영상의 중심점에서부터 추출된 각각의 윤곽선까지의 픽셀거리 데이터를 획득하여, 각 픽셀 당 거리정보를 바탕으로 획득된 픽셀거리 데이터의 실제 거리정보를 산출하여, 산출된 각각의 윤곽선까지의 거리정보를 이용하여 위치추정 알고리즘을 통해 이동 로봇의 실내 위치정보를 추정함으로써, 기존의 복잡한 영상처리 과정 없이도 이동 로봇의 실내 위치정보를 보다 신속하고 정확하게 추정할 수 있는 광선추적법을 이용한 이동 로봇의 실내 위치 추정방법에 관한 것이다.
실내 공간에서 자율 이동하는 이동 로봇의 위치를 파악하기 위해 사용되고 있는 기술로는, 먼저, 실내 환경의 천장에 일정 간격으로 다수개의 인공표식을 설치하고, 이동 로봇에 장착된 카메라(비전)로 천장을 촬영하여 촬영한 영상에 나타나는 인공표식을 확인함으로써 이동 로봇의 위치를 추정하는 방법을 들 수 있다.
그러나, 상술한 바와 같은 인공표식을 이용한 위치추정 방법은 천장에 카메라가 확인할 수 있는 인공표식을 일정간격으로 부착하여 이를 기반으로 위치를 추정하는 바, 커버 영역이 넓을 경우에는 천장에 많은 수의 인공표식을 사용해야 하므로 작업 영역의 크기에 따른 인공표식 개수 및 설치비용이 증가하는 문제점이 있다.
이에 따라, 최근에는 이동 로봇에 장착된 카메라로 천장을 촬영하고, 피처링(featuring) 과정을 통해 촬영한 영상에 나타나는 특징적 패턴을 추출하여 로봇에 미리 저장된 이동 공간 천장의 패턴 맵과 매칭함으로써, 이동 로봇의 위치를 추정하는 방법이 개발되었다.
그러나, 이와 같은 패턴 추출 방법을 적용하기 위해서는 카메라를 통해 획득된 천장의 이미지로부터 피처링 과정을 통해 점, 선, 원 등의 다양한 패턴을 추출하여 미리 저장되어 있는 천장의 패턴 맵 정보와 매칭하여 위치를 추정하는 바, 획득된 이미지 데이터로부터 이와 같은 특징적 패턴을 추출하기 위해서는 데이터 처리 과정에서 상당히 많은 연산량이 요구되며, 동시에 저장된 천장의 패턴 맵 정보와의 매칭에 있어서도 수많은 연산 과정이 필요하게 되어 전체적으로 위치 파악에 소요되는 시간과 비용이 증가하는 문제점이 있으며, 또한, 천장 조명 등의 외부적 요인에 따라 특징적 패턴의 추출이 실패하게 되는 경우가 종종 발생하게 되는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 이동 로봇에 구비된 카메라를 통해 천장의 영상 데이터를 획득하고, 획득된 영상 데이터를 이진화하여 영상에 존재하는 윤곽선을 추출한 후, 광선추적법을 통해 상기 영상의 중심점에서부터 추출된 각각의 윤곽선까지의 픽셀거리 데이터를 획득하여, 각 픽셀 당 거리정보를 바탕으로 획득된 픽셀거리 데이터의 실제 거리정보를 산출하여, 산출된 각각의 윤곽선까지의 거리정보를 이용하여 위치추정 알고리즘을 통해 이동 로봇의 실내 위치정보를 추정함으로써, 기존의 복잡한 영상처리 과정 없이도 이동 로봇의 실내 위치정보를 보다 신속하고 정확하게 추정하는 데에 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 이동 로봇에 구비된 카메라를 통해 천장의 영상 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 영상 데이터를 이진화하여 영상 이미지의 윤곽선을 추출하는 단계; 상기 영상의 중심점을 파악하고, 파악된 중심점으로부터 소정 각도 간격으로 각각의 개별 윤곽선까지의 픽셀 수를 카운팅하여 픽셀거리 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 픽셀거리 데이터에 미리 설정된 픽셀 당 거리정보를 적용하여 상기 중심점으로부터 각각의 개별 윤곽선에 이르는 실제 거리정보를 산출하는 단계; 상기 산출된 거리정보를 확률기반 위치추정 알고리즘에 적용하여 이동 로봇의 위치를 추정하는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 광선추적법을 이용한 이동 로봇의 실내 위치 추정방법은 이동 로봇에 구비된 카메라를 통해 천장의 영상 데이터를 획득하고, 획득된 영상 데이터를 이진화하여 영상에 존재하는 윤곽선을 추출한 후, 광선추적법을 통해 상기 영상의 중심점에서부터 추출된 각각의 윤곽선까지의 픽셀거리 데이터를 획득하여, 각 픽셀당 거리정보를 바탕으로 획득된 픽셀거리 데이터의 실제 거리정보를 산출하여, 산출된 각각의 윤곽선까지의 거리정보를 이용하여 위치추정 알고리즘을 통해 이동 로봇의 실내 위치정보를 추정함으로써, 기존의 복잡한 영상처리 과정 없이도 이동 로봇의 실내 위치정보를 보다 신속하고 정확하게 추정할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 이동 로봇의 천장촬영 방법을 설명하기 위한 도면.
도 2는 본 발명에 따라 이동 로봇이 촬영한 천장의 영상 이미지를 예시적으로 보여주는 도면.
도 3은 본 발명에 따른 이진화 영상에서 추출된 구조물의 윤곽선을 보여주는 도면.
도 4는 본 발명에 적용되는 광선추적법을 이용한 거리측정 방법을 설명하기 위한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 광선추적법을 이용한 이동 로봇의 실내 위치 추정방법을 설명하기 위한 순서도.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면에 의거하여 상세하게 설명하기로 한다.
먼저, 도 1에서와 같이, 이동 로봇(10)의 실내 위치를 추정하고자 하는 경우, 본 발명이 적용되는 이동 로봇은 자신에게 구비된 카메라를 통해 천장의 영상을 촬영한다.
이때, 천장에는 조명기구나 스프링쿨러 등의 구분 가능한 천장 설치물(20)이 형성될 수 있으며, 또는 특정 형상의 구획선(미도시) 등이 설정되어 있을 수 있다.
이에 따라, 카메라를 통해 촬영된 천장의 영상에는 도 2에 도시된 바와 같이, 천장에 설치된 조명기구, 스프링쿨러 등의 천장 설치물(20)에 대한 영상 이미지(30)가 포함되며, 또는 앞에서 언급한 천장의 구획선이나 벽면과의 경계선 등이 포함될 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 천장의 영상이 획득되면, 영상의 화질을 개선하기 위한 영상 전처리 과정이 수행되게 되는데, 이때 적용되는 대표적 전처리 방법으로는 히스토그램 평활화 및 스트레칭 처리 기법이 적용될 수 있다.
이때, 영상 획득 과정에서의 노이즈 개입을 최소화하기 위해, 촬영을 위한 노출 시간은 되도록 짧게 설정하는 것이 바람직하며, 또한 천장을 넓게 촬영하기 위해 광각렌즈를 사용하는 경우에는, 촬영된 이미지에서 왜곡이 발생할 수 있으므로 이에 대한 보정이 수반되어야 한다.
상술한 바와 같은 영상 전처리 이후에는, 상기 전처리된 영상에 이진화 기법을 적용하여, 이진화된 흑백 영상을 획득한다.
이때, 적용되는 이진화 기법은 Sobel 및 Prewitt 등 일반적으로 쓰이는 다양한 이진화 알고리즘이 적용될 수 있다.
도 3은, 상술한 과정을 통해 이진화된 영상에서 추출된 구조물의 윤곽선(11)을 보여주는 도면이다.
이후, 도 4에 도시된 바와 같이, 구조물의 운곽선(11)이 추출된 영상의 중심점(13)을 파악하고, 파악된 중심점(13)에서부터 주변에 나타나는 각각의 윤곽선(11)에 대한 거리를 측정하게 된다.
상기, 추출된 영상의 중심점(13)은, 즉, 이동 로봇의 현재 위치 직상방의 천장 위치가 되며, 이에 따라 상기 중심점으로부터 각각의 윤곽선(11)에 이르는 거리를 파악함으로써 이동 로봇의 현재 위치를 파악할 수 있게 된다.
여기서, 중심점(13)으로부터 각각의 윤곽선(11)에 이르는 거리를 측정함에 있어서는 광선추적법(ray tracing)이 적용되는데, 광선추적법이란 컴퓨터 그래픽의 영상화 기법의 하나로서, 계산의 효율화를 위해 화소에 닿는 광선만을 거꾸로 추적해 대상물에 의한 광선의 경로도를 생성하는 방법이며, 이러한 광선추적법을 통해 영상 중심점(13)에서 각 각도별 윤곽선까지의 픽셀거리 데이터를 획득하게 된다.
즉, 영상의 중심점(13)으로부터 각각의 윤곽선(11)에 닿는 광선들(14)을 추적하여, 해당 광선의 경로에 존재하는 픽셀들의 수를 카운팅함으로써, 영상 중심점(13)에서 각 각도별 윤곽선까지의 픽셀거리 데이터를 얻을 수 있다.
이후, 획득된 픽셀거리 데이터에 미리 설정되어 있는 픽셀 당 거리정보를 적용하여 영상 중심점(13)으로부터 각각의 윤곽선에 이르는 실제 거리정보를 산출하고, 이를 이용하여 위치추정 알고리즘을 통해 이동 로봇의 실제 위치정보를 추정하게 된다.
여기서, 위치추정에 적용되는 알고리즘은 몬테카를로 위치추정 또는 확장 칼만필터 위치추정 방법과 같은 확률기반 위치추정 알고리즘 등이 적용될 수 있으며, 이들 위치추정 알고리즘들은 모두 널리 알려져 쓰이고 있는 공지 기술이므로 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 이동 로봇의 실내 위치 추정방법은 획득된 영상 데이터를 이진화하여 영상에 존재하는 윤곽선을 추출한 후, 광선 추적법을 통해 상기 영상의 중심점에서부터 각각의 윤곽선에 닿는 광선들을 추적하여, 해당 관선의 경로에 존재하는 픽셀들의 수를 카운팅함으로써, 기존의 복잡한 영상처리 과정 없이도 이동 로봇의 실내 위치정보를 보다 신속하고 정확하게 추정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 광선추적법을 이용한 이동 로봇의 실내 위치 추정방법을 설명하기 위한 순서도 이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 광선추적법을 이용한 이동 로봇의 실내 위치 추정방법은 이동 로봇에 구비된 카메라를 통해 천장의 영상 데이터를 획득한다.(S100)
이때, 카메라를 통해 촬영된 천장의 영상에는 천장에 설치된 조명기구, 스프링쿨러 등의 천장 설치물이 포함되며, 또는 천장의 구획선이나 벽면과의 경계선 등이 포함될 수 있다.
이후, 촬영된 영상의 화질을 개선하기 위한 영상 전처리 과정인 히스토그램 평활화 및 스트레칭 처리 기법이 진행된다.(S110)
그리고, 전처리된 영상에 Sobel 및 Prewitt 등의 이진화 기법을 적용하여, 이진화된 흑백 영상을 획득하고, 획득된 이진화 영상에서 구조물의 윤곽선을 추출한다.(S120)
이후, 구조물의 윤곽선이 추출된 영상의 중심점을 파악하고, 파악된 중심점으로부터 각각의 윤곽선에 닿는 광선들을 추적하여, 해당 광선의 경로에 존재하는 픽셀들의 수를 카운팅함으로써, 영상 중심점에서 각 각도별 윤곽선까지의 픽셀거리 데이터를 획득한다.(S130)
이후, 미리 설정되어 있는 픽셀 당 거리정보를 적용하여 영상 중심점으로부터 각각의 윤곽선에 이르는 실제 거리정보를 산출한다.(S140)
이렇게 산출된 실제 거리정보를 몬테카를로 위치추정 또는 확장 칼만필터 위치주정 방법과 같은 확률기반 위치추정 알고리즘 등에 적용하여 이동 로봇의 위치를 추정한다.(S150)
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 광선추적법을 이용한 이동 로봇의 실내 위치 추정방법은 이동 로봇에 구비된 카메라를 통해 천장의 영상 데이터를 획득하고, 획득된 영상 데이터를 이진화하여 영상에 존재하는 윤곽선을 추출한 후, 광선추적법을 통해 상기 영상의 중심점에서부터 추출된 각각의 윤곽선까지의 픽셀거리 데이터를 획득하여, 각 픽셀 당 거리정보를 바탕으로 획득된 픽셀거리 데이터의 실제 거리정보를 산출하여, 산출된 각각의 윤곽선까지의 거리정보를 이용하여 위치추정 알고리즘을 통해 이동 로봇의 실내 위치정보를 추정함으로써, 기존의 복잡한 영상처리 과정 없이도 이동 로봇의 실내 위치정보를 보다 신속하고 정확하게 추정할 수 있는 효과가 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백하다 할 것이다.
10 : 이동 로봇 11 : 윤곽선
13 : 영상의 중심점 14 : 윤곽선에 닿는 광선들
20 : 천장 설치물 30 : 천장 설치물에 대한 영상 이미지

Claims (6)

  1. 이동 로봇의 실내 위치 추정방법에 있어서,
    이동 로봇에 구비된 카메라를 통해 천장의 영상 데이터를 획득하는 단계;
    상기 획득된 영상 데이터를 이진화하여 영상 이미지의 윤곽선을 추출하는 단계;
    상기 영상의 중심점을 파악하고, 파악된 중심점으로부터 소정 각도 간격으로 각각의 개별 윤곽선까지의 픽셀 수를 카운팅하여 픽셀거리 데이터를 획득하는 단계;
    상기 획득된 픽셀거리 데이터에 미리 설정된 픽셀 당 거리정보를 적용하여 상기 중심점으로부터 각각의 개별 윤곽선에 이르는 실제 거리정보를 산출하는 단계;
    상기 산출된 거리정보를 확률기반 위치추정 알고리즘에 적용하여 이동 로봇의 위치를 추정하는 단계;
    를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 실내 위치 추정방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 천장의 영상 데이터를 획득하는 단계 이후에,
    상기 획득된 영상 데이터를 전처리하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 실내 위치 추정방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 영상을 전처리하는 단계에서는,
    히스토그램 평활화 기법 및 히스토그램 스트레칭 기법을 이용하여 영상을 전처리하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 실내 위치 추정방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 획득된 영상 데이터를 이진화하여 영상 이미지의 윤곽선을 추출하는 단계에서는,
    Sobel 이진화 알고리즘 또는 Prewitt 이진화 알고리즘이 적용되는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 실내 위치 추정방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 확률기반 위치추정 알고리즘에는,
    몬테카를로 위치추정 알고리즘 또는 확장 칼만필터 위치추정 알고리즘이 적용되는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 실내 위치 추정방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 천장의 영상 데이터를 획득하는 단계에서 광각렌즈가 적용된 카메라를 사용하는 경우,
    촬영된 이미지의 왜곡을 보정하는 단계가 추가로 수행되는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 실내 위치 추정 방법.
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