-
11.发明授权
公开(公告)号：KR101632486B1
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：KR1020140086346
申请日：2014-07-09
Applicant: 고려대학교 산학협력단
CPC classification number: G05D1/0231 , G01C3/08 , G01C7/04 , G01S7/4802 , G01S17/42 , G01S17/936 , G05D1/024 , G05D1/0274 , G05D2201/0209 , G06K9/00798 , G06K9/6234 , Y10S901/01
Abstract: 본발명은레이저거리센서를이용한도로의연석추출방법및 도로의연석정보를이용한이동로봇의위치측정방법에관한것이다. 본발명에따른도로의연석추출방법은 (a) 상기레이저거리센서의스캔데이터로부터도로표면과라인세그먼트를추출하는단계와; (b) 상기라인세그먼트중 상기도로표면과의각도에기초하여복수의연석후보라인세그먼트를추출하는단계와; (c) 상기복수의연석후보라인세그먼트의한 쌍씩의조합을복수의연석특성을갖는복수의연석후보로추출하는단계와; (d) 상기복수의연석후보를커널피셔판별분석(Kernel Fisher Discriminant Analysis) 기법에적용하여, 최종연석을추출하는단계를포함하는것을특징으로한다. 이에따라, 환경적불확실성을갖는준정형화된(semi-structured) 도로환경에서하나의레이저거리센서를이용하여연석을보다효과적으로추출할수 있다.
-
公开(公告)号：KR1020150098897A
公开(公告)日：2015-08-31
申请号：KR1020140020259
申请日：2014-02-21
Applicant: 고려대학교 산학협력단
CPC classification number: B25J13/00 , B25J5/00 , G05D1/0825
Abstract: 본 발명은 이동 로봇의 오도메트리 보정을 위한 테스트 트랙 결정 방법에 관한 것으로, (a) 이동 로봇의 제원과, 상기 이동 로봇에 대해 기 측정된 시스템적 오차 파라미터 및 비시스템적 오차 파라미터가 등록되는 단계와; (b) 상기 (a) 단계에서의 등록 상태에서 기 설정된 트랙 형상과 기 설정된 트랙 사이즈를 갖는 예비 테스트 트랙에서의 1차 주행 시뮬레이션이 수행되어, 포즈 오차가 추출되는 단계와; (c) 상기 (b) 단계에서 추출된 포즈 오차에 기초한 오도메트리 보정이 주행 시뮬레이션에 적용되는 단계와; (d) 상기 오도메트리 보정이 적용된 2차 주행 시뮬레이션이 상기 예비 테스트 트랙에서 수행되어, 포즈 오차가 추출되는 단계와; (e) 상기 (b) 단계 내지 상기 (d) 단계가 복수 회 수행되어 상기 (d) 단계에서 추출된 포즈 오차의 평균값이 산출되는 단계와; (f) 상호 상이한 크기의 다수의 트랙 사이즈에 대해 상기 (b) 단계 내지 상기 (e) 단계가 수행되어 상기 각 트랙 사이즈에 대한 포즈 오차의 평균값들이 산출되는 단계와; (g) 상기 포즈 오차의 평균값들에 기초하여, 최적의 트랙 사이즈가 결정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 이동 로봇의 오도메트리 오차 보정을 수행하는데 있어, 최소의 트랙 사이즈로 정확한 보정 성능을 제공할 수 있다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于确定移动机器人的测距误差校准的测试轨迹的方法，其包括以下步骤：（a）登记移动机器人的规范，以及系统误差参数和非系统误差参数 先前对移动机器人进行测量; （b）通过在步骤（a）的登记状态下在具有先前建立的轨道形状和先前建立的轨道尺寸的预留测试轨道上执行第一行驶模拟来提取姿态误差; （c）将基于步骤（b）中提取的姿态误差的距离校准应用于行驶模拟; （d）通过在备用测试轨道上执行用于测距校准的第二行驶模拟来提取姿态误差; （e）通过重复执行步骤（b） - 步骤（d）来计算步骤（d）中提取的姿态误差的平均值; （f）通过执行步骤（b） - 关于多个不同轨道尺寸的步骤（e））来计算关于每个轨道尺寸的姿态误差的平均值; 和（g）基于姿态误差的平均值来确定最佳轨道尺寸。 因此，在执行移动机器人的测距误差校准时，本发明的方法可以通过最小轨道尺寸提供精确的校准性能。
-
公开(公告)号：KR1020130074310A
公开(公告)日：2013-07-04
申请号：KR1020110142321
申请日：2011-12-26
Applicant: 고려대학교 산학협력단
CPC classification number: G05D1/0217
Abstract: PURPOSE: Path generation method of an autonomous mobile robot using uncertainty is provided to generate an optimal path by combining uncertainty of a motion model of an autonomous mobile robot and uncertainty of a sensor model of a location estimation sensor. CONSTITUTION: A plurality of preliminary paths with respect to a start location and a destination location are generated (S40). Combined uncertainty with respect to each preliminary path by combining motion uncertainty about driving of an autonomous mobile robot and sensor uncertainty about a location estimation sensor is calculated (S41). Path cost for the respective plurality of preliminary paths is calculated (S42). The final path of the plurality of preliminary paths by comparing the calculated path cost about the plurality of preliminary paths is generated (S44). [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S40) Generate a plurality of preliminary paths; (S41) Calculate combination uncertainty; (S42) Calculate path cost; (S43) Applied to all preliminary paths?; (S44) Generate a final path
Abstract translation: 目的：提供使用不确定性的自主移动机器人的路径生成方法，通过组合自主移动机器人的运动模型的不确定度和位置估计传感器的传感器模型的不确定性来生成最佳路径。 构成：生成关于起始位置和目的地位置的多条初步路径（S40）。 计算出通过组合关于自主移动机器人的驾驶的运动不确定性和关于位置估计传感器的传感器不确定度而关于每个初步路径的组合不确定性（S41）。 计算各个预备路径的路径成本（S42）。 产生多个初步路径的最终路径，通过比较计算出的关于多个预备路径的路径成本（S44）。 （附图标记）（AA）开始; （BB）结束; （S40）生成多条初步路径; （S41）计算组合不确定度; （S42）计算路径成本; （S43）适用于所有初步路径？ （S44）生成最终路径
-
公开(公告)号：KR101231982B1
公开(公告)日：2013-02-08
申请号：KR1020100078181
申请日：2010-08-13
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 GSPN을 이용한 이동 로봇의 주행 제어 방법 및 이를 이용한 이동 로봇에 관한 것이다. 본 발명에 따른 주행 제어 방법은 (a) 상호 상이한 제1 주행 제어 기법과 제2 주행 제어 기법이 상기 이동 로봇에 등록되는 단계와; (b) 상기 제1 주행 제어 기법 및 상기 제2 주행 제어 기법에 GSPN(Generalized Stochastic Petri Net) 기법이 적용되어 모델링된 주행 제어 GSPN 모델이 상기 이동 로봇에 등록되는 단계와; (c) 상기 주행 제어 GSPN 모델이 실행되어 상기 제1 주행 제어 기법과 상기 제2 주행 제어 기법 중 어느 하나가 선택되는 단계와; (d) 상기 제1 주행 제어 기법 및 상기 제2 주행 제어 기법 중 선택된 어느 하나에 따라 상기 이동 로봇의 주행이 제어되는 단계를 포함하며, 상기 주행 제어 GSPN 모델은 상기 제1 주행 제어 기법의 선택을 위해 발화하는 제1 주행 선택 트랜지션과, 상기 제2 주행 제어 기법의 선택을 위해 발화하는 제2 주행 선택 트랜지션과, 상기 제1 주행 제어 기법과 상기 제2 주행 제어 기법 중 어느 하나의 선택을 위한 선택 플레이스를 포함하며; 상기 (c) 단계는, (c1) 주행 임무가 상기 이동 로봇에 입력되는 단계와, (c2) 토큰이 상기 선택 플레이스로 이동하는 단계와, (c3) 상기 제1 주행 선택 트랜지션과 상기 제2 주행 선택 트랜지션 각각의 파라미터에 기초하여 상기 제1 주행 제어 기법과 상기 제2 주행 제어 기법의 성능이 평가되는 단계와, (c4) 상기 성능 평가 결과에 따라 상기 제1 주행 제어 기법과 상기 제2 주행 제어 기법 중 어느 하나가 선택되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 복수의 주행 제어 기법이 이동 로봇에 등록된 상태에서 주행 환경, 예컨대, 정적인 환경과 다이나믹한 환경에 적합한 주행 제어 기법이 선택되어 이동 로봇이 주행할 수 있도록 하여 다양한 주행 환경에 적응하면서도 주행 성능을 향상시킬 수 있다.
-
公开(公告)号：KR1020110121129A
公开(公告)日：2011-11-07
申请号：KR1020100040578
申请日：2010-04-30
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: PURPOSE: An odometry error correction method of four-wheel vehicles is provided to accurately correct odometry errors due to systematic errors without adding a sensor. CONSTITUTION: A systematic error correction model is established by modeling with respect to systematic errors of four-wheel vehicles according to the driving along a test track(S41). A correction target four-wheel vehicle drives along the test track(S42). A systematic error parameter is calculated(S46). The calculated systematic error parameter is applied to the systematic error correction model(S47). The systematic error of four-wheel vehicle is corrected.
Abstract translation: 目的：提供四轮车辆的测距误差校正方法，用于在不添加传感器的情况下，精确校正由于系统误差导致的测距误差。 构成：根据沿着测试轨道的驾驶，通过对四轮车的系统误差进行建模来建立系统的误差校正模型（S41）。 校正目标四轮车辆沿测试轨道驱动（S42）。 计算出系统误差参数（S46）。 计算出的系统误差参数应用于系统误差校正模型（S47）。 四轮车的系统误差得到纠正。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020110117484A
公开(公告)日：2011-10-27
申请号：KR1020100036975
申请日：2010-04-21
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 기 설정된 주시 각도로 기울어진 상태로 전방 바닥면을 스캔하는 거리 센서를 갖는 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법 및 이를 이용한 고도 지도 작성 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 기준면 높이 보정 방법은 (a) 상기 거리 센서의 스캔 동작에 따라 상기 이동 로봇의 전방 바닥면에 대한 복수의 측정 높이값이 획득되는 단계와; (b) 상기 기준면에 대해 현재 등록된 기준 높이값에 기초하여, 상기 복수의 측정 높이값 중 복수의 유효 높이값을 추출하는 단계와; (c) 상기 현재 등록된 기준 높이값과, 상기 유효 높이값을 기 설정된 추정 알고리즘에 적용하여 보정 높이값을 산출하는 단계와; (d) 상기 보정 높이값으로 상기 현재 등록된 기준 높이값을 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 일정한 주시 각도로 기울어진 상태로 이동 로봇의 전방 바닥면을 스캔하는 하나의 거리 센서로부터의 정보를 이용하여 높이 측정의 기준이 되는 기준면에 대한 기준 높이값이 이동 로봇의 주행에 따라 지속적으로 보정되어 업데이트됨으로써 보다 정확한 주변 환경의 인식이 가능하게 된다.
-
公开(公告)号：KR101573620B1
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：KR1020140086345
申请日：2014-07-09
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은 SJPDAF 기법을기반으로하는다리추종방법에관한것이다. 본발명에따른다리추종방법은 (a) 거리센서에의해스캔되는스캔데이터들로부터현재타임스텝에서의사람의다리에해당하는복수의측정다리가추출되는단계와; (b) 상기복수의측정다리와현재타임스텝에서의복수의타겟다리가 SJPDAF 기법에적용되어, 상기복수의타겟다리와상기복수의측정다리간의매칭들에대한제1 사후확률이산출되는단계와; (c) 상기복수의타켓다리가한 쌍씩으로그룹핑되어적어도하나의그룹핑타겟다리가추출되는단계와; (d) 상기복수의측정다리가한 쌍씩으로조합가능하게그룹핑되어복수의그룹핑측정다리가추출되는단계와; (e) 상기그룹핑타겟다리와상기복수의그룹핑측정다리가 SJPDAF 기법에적용되되상기제1 사후확률이반영되어, 상기그룹핑타겟다리와상기복수의그룹핑측정다리간의매칭들에대한제2 사후확률이산출되는단계와; (f) 상기제2 사후확률에기초하여, 상기그룹핑타겟다리가상기복수의그룹핑측정다리중 어느하나로할당되는단계를포함하는것을특징으로한다. 이에따라, 타겟다리와측정다리를사람의다리를구성하는한 쌍으로그룹핑하여그룹핑타겟다리와그룹핑측정다리를추출하고, 이를이용해사람을추종함으로써, 사람이많은환경에서도보다정확한타겟의추종이가능하게된다.
Abstract translation: 本发明涉及基于采样的联合概率数据关联滤波器（SJPDAF）方法的腿跟踪方法。 根据本发明，腿部跟踪方法包括：（a）从由距离传感器扫描的扫描数据中提取当前时间步长中与人腿相关的多个测量腿的步骤; （b）通过将当前时间步长中的测量腿和目标腿施加到SJPDAF方法来计算多个目标腿与多个测量腿之间的匹配的第一后验概率的步骤; （c）通过将目标腿成对分组来提取一个或多个目标腿组的步骤; （d）通过将测量腿成对分组来提取多个测量腿组的步骤; （e）在反映第一后验概率的同时，通过将目标腿组和测量腿组应用于SJPDAF方法来计算目标腿组与测量腿组之间的匹配的第二后验概率的步骤; 以及（f）基于第二后验概率将目标腿组分配给测量腿组中的一个。 因此，该方法将目标腿和测量腿像人腿一样对齐以提取目标腿组和测量腿组，然后跟踪使用它们的人; 从而更准确地在公众场合跟踪目标。
-
公开(公告)号：KR101552773B1
公开(公告)日：2015-09-11
申请号：KR1020130152907
申请日：2013-12-10
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은인공표식을이용한이동로봇의위치추정방법에관한것으로, (a) 상기이동로봇의이동경로상에설치된복수의등록된인공표식들상호간의기하학적관계에대한절대관계값들이등록되는단계와; (b) 상기이동로봇에설치된거리센서에의해적어도 3 이상의인공표식이감지되는단계와; (c) 상기감지된인공표식들상호간의기하학적관계에대한상대관계값들이산출되는단계와; (d) 상기상대관계값과기 등록된매칭범위내에서매칭되는적어도하나의절대관계값이각각의상대관계값에대해추출되는단계와; (e) 하나의상기감지된인공표식이속한상기상대관계값에매칭되는적어도하나의상기절대관계값에공통적으로속한상기등록된인공표식이추출되는단계와; (f) 상기 (e) 단계에서의추출결과에기초하여, 상기감지된인공표식을상기등록된인공표식에매칭시키는단계와; (g) 상기 (f) 단계에서의매칭결과에기초하여, 상기이동로봇의위치가추정되는단계를포함하는것을특징으로한다. 이에따라, 일정한패턴이나전역좌표상의위치에대한정보를제공하지않는인공표식을이용하여이동로봇의전역좌표상의위치를추정할수 있다.
-
公开(公告)号：KR101339480B1
公开(公告)日：2013-12-10
申请号：KR1020120146309
申请日：2012-12-14
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: The present invention relates to a trajectory planning method for a mobile robot using a dual tree structure based on RRT. The present invention comprises the steps of: sampling an arbitrary new point on a work space; extracting a new work space node corresponding to the new point and an adjacent work space node adjacent to the new point; extracting at least one state node corresponding to a parent node of the adjacent work space node and a state node corresponding to the adjacent work space node from a tree and registering the state nodes as candidate state nodes; extracting a candidate state node having the minimum candidate path cost among the candidate state nodes as a minimum cost parent state node by calculating a candidate path cost including path costs between the candidate state nodes and the new point; and registering the new work space node and the adjacent work space node in a configuration tree, and registering the minimum cost parent state node and the new state node corresponding to the new work space node as a parent node and a child node, respectively. Accordingly, the configuration tree and the state tree are mutually connected to each other to create a trajectory, so that the optimal trajectory can be searched at low calculation costs. [Reference numerals] (AA) START;(BB) END;(S10) New point sampling;(S20) Q_nev, Q_near extraction;(S30) Candidate state node registration;(S40) Minimum cost parent state node extraction;(S60) Re-connection
Abstract translation: 本发明涉及一种使用基于RRT的双树结构的移动机器人的轨迹规划方法。 本发明包括以下步骤：对工作空间上的任意新点进行采样; 提取对应于新点的新工作空间节点和与新点相邻的相邻工作空间节点; 从树中提取与相邻工作空间节点的父节点对应的至少一个状态节点和对应于相邻工作空间节点的状态节点，并将状态节点注册为候选状态节点; 通过计算包括候选状态节点和新点之间的路径开销的候选路径开销，提取候选状态节点中具有最小候选路径开销的候选状态节点作为最小成本父状态节点; 以及将新的工作空间节点和相邻的工作空间节点注册在配置树中，并且分别将与新的工作空间节点相对应的最小成本父状态节点和新状态节点注册为父节点和子节点。 因此，配置树和状态树彼此相互连接以创建轨迹，使得可以以低计算成本搜索最优轨迹。 【参数】（AA）START;（BB）END;（S10）新点采样;（S20）Q_nev，Q_near提取;（S30）候选状态节点注册;（S40）最小成本父状态节点提取;（S60） 重新连接
-
公开(公告)号：KR101202108B1
公开(公告)日：2012-11-15
申请号：KR1020100052108
申请日：2010-06-03
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 이동 로봇의 위치 추정 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 이동 로봇의 위치 추정 방법은 (a) 레인지 센서의 스캔에 따라 스캔 데이터가 획득되는 단계와; (b) 상기 스캔 데이터에 기초한 스캔 범위 영역과, 기 등록된 환경 지도로부터 예측되는 예측 데이터에 기초한 예측 범위 영역 간의 편차에 기초하여 매칭 에러를 산출하는 단계와; (c) 상기 (b) 단계에서 산출된 상기 매칭 에러가 에러 문턱치를 초과하는지 여부에 따라 위치 추정 실패 여부를 판단하는 단계와; (d) 상기 (c) 단계에서 위치 추정 실패로 판단된 경우, 상기 환경 지도 상의 적어도 일 영역으로부터 추출된 복수의 위치 샘플 각각에 대해 매칭 에러를 산출하는 단계와; (e) 상기 (d) 단계에서 산출된 상기 매칭 에러를 기 설정된 확률 밀도 함수에 적용하여 상기 이동 로봇의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 매칭 에러를 스캔 데이터와 예측 데이터에 기초한 면적 단위로 산출하여, 맵핑되지 않은 장애물 등에 의해 야기되는 센서 데이터의 부분적인 손상에 강인하고, 정확한 위치 추정 실패의 판단이 가능하게 된다.
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
47
records
(took 0.028 seconds)
