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KR101305405B1 - Method for Localizing Intelligent Mobile Robot by using a lateral landmark - Google Patents

Method for Localizing Intelligent Mobile Robot by using a lateral landmark Download PDF

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KR101305405B1
KR101305405B1 KR1020110025950A KR20110025950A KR101305405B1 KR 101305405 B1 KR101305405 B1 KR 101305405B1 KR 1020110025950 A KR1020110025950 A KR 1020110025950A KR 20110025950 A KR20110025950 A KR 20110025950A KR 101305405 B1 KR101305405 B1 KR 101305405B1
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KR
South Korea
Prior art keywords
image
landmark
mobile robot
intelligent mobile
ceiling
Prior art date
Application number
KR1020110025950A
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Korean (ko)
Other versions
KR20120108276A (en
Inventor
김병극
송호정
권석영
허동혁
Original Assignee
(주)하기소닉
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Publication date
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Abstract

본 발명은 측면에 있는 랜드마크를 인식할 수 있는 지능형 이동로봇의 위치인식 장치 및 그를 이용한 방법을 제공한다. 이를 위해, 영상을 획득하는 영상획득부와, 획득한 영상을 처리하는 영상처리부와, 영상처리의 결과를 사용하여 지도를 생성하는 지도생성부와, 영상처리결과와 생성된 지도를 사용하여 로봇의 위치를 결정하는 위치인식부를 구비하는 지능형 이동로봇의 위치를 인식하는 방법에 있어서, 획득된 영상에서 측면의 영상과 천장의 영상을 분리하는 단계; 분리된 측면의 영상을 평탄화하는 단계; 평탄화된 측면영상에 랜드마크가 있는지 확인하는 단계; 분리된 천장의 영상에 랜드마크가 있는지 확인하는 단계; 랜드마크가 있는지 확인한 상기의 영상의 노이즈를 제거하는 단계; 상기 영상에서 랜드마크의 특징점을 추출하는 단계; 추출된 특징점에 대한 정보를 이용하여 이진화 알고리즘을 수행하는 단계; 상기 이진화 알고리즘을 수행항 정보와, 등록된 랜드마크를 비교하여 매칭시키는 단계; 및 칼만필터를 이용한 위치보정 동작을 수행하는 단계를 포함하는 지능형 이동로봇의 위치인식 방법을 제공한다.The present invention provides an intelligent mobile robot position recognition device capable of recognizing a landmark on the side and a method using the same. To this end, an image acquisition unit for acquiring an image, an image processing unit for processing the acquired image, a map generation unit for generating a map using the result of the image processing, and an image processing result and the generated map A method for recognizing a position of an intelligent mobile robot having a position recognition unit for determining a position, the method comprising: separating an image of a side and an image of a ceiling from an acquired image; Planarizing an image of the separated side; Checking whether there is a landmark in the flattened side image; Checking whether there is a landmark in the image of the separated ceiling; Removing noise of the image which has been checked for a landmark; Extracting feature points of a landmark from the image; Performing a binarization algorithm using information on extracted minutiae; Comparing the binarization information with the registered landmarks and matching the registered landmarks; And it provides a position recognition method of the intelligent mobile robot comprising the step of performing a position correction operation using a Kalman filter.

Description

측면의 랜드마크를 인식하는 지능형 이동로봇의 위치인식 방법{Method for Localizing Intelligent Mobile Robot by using a lateral landmark}Method for Localizing Intelligent Mobile Robot by using a lateral landmark}

본 발명은 위치인식 장치에 관한 것으로 보다 자세하세는 측면에 위치한 랜드마크를 지능형 이동로봇의 위치인식 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a position recognition device, and more particularly to a position recognition method of an intelligent mobile robot located on the side of the landmark.

이동로봇이 실내에서 이동하기 위해서는 이동로봇이 실내 공간의 어느 위치에 있는가를 식별해야 한다. 통상적으로 이동로봇의 위치를 파악하는데 사용되는 일반적인 기술은 카메라를 이용한 방법, 초음파 엑티브비컨을 이용한 방법, 레이저스캐너를 이용한 방법등이 있다. 초음파 엑티브비컨을 이용한 방법과 레이저스캐너를 이용한 방법은 고가의 장비를 사용해야 하므로 최근 카메라를 이용한 위치인식 방법이 많이 연구되고 있다. In order for the mobile robot to move in the room, it is necessary to identify the position of the mobile robot in the indoor space. Typical techniques commonly used for locating a mobile robot include a camera using method, an ultrasonic active beacon method, and a laser scanner. Recently, there have been a lot of researches on the location recognition method using the camera because the method using ultrasonic active beacon and the method using laser scanner have to use expensive equipment.

카메라를 이용한 방법은 획득한 영상을 사용하여 지도 구성과 함께 자신의 위치를 인식하는 방법으로 슬램(SLAM; Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘이 이용된다. 슬램 알고리즘은 어떤 위치에서 주변 환경의 맵을 구성하고, 구성된 맵을 바탕으로 다시 이동한 로봇의 위치를 알아내는 과정을 반복하여 로봇의 위치와 주변 환경의 맵을 동시에 추정할 수 있는 알고리즘이다. 천장 영상을 이용한 SLAM 방법은 천장의 자연 랜드마크를 사용하여 천장의 지도를 생성하고 위치를 인식하지만, 오차가 크며 임의의 위치로 로봇이 옮겨졌을 경우 위치를 추정하기 힘든 경우가 많다.The SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) algorithm is used as a method of recognizing the position of the user using the acquired image and the map configuration using the camera. The slam algorithm is an algorithm that can estimate the position of the robot and the map of the surrounding environment by constructing a map of the surrounding environment at a certain position and repeating the process of finding the position of the robot again based on the configured map. The SLAM method using ceiling images generates a ceiling map using ceiling natural landmarks and recognizes its position. However, it is often difficult to estimate the position when the robot is moved to an arbitrary position with a large error.

자율 주행용 이동로봇은 일정 공간을 자유롭게 이동하기 위하여 현재의 자기 위치를 정확히 인식한후 현재 위치로부터 목표 위치로 오차없이 이동할 수 있어야 한다. 이를 위해 이동로봇으로 하여금 현재 자기의 위치를 인식할 수 있도록 하는 위치 정보 제공수단으로 소정의 랜드마크(Landmark)가 사용된다. 랜드마크를 이용하는 위치 인식 방법으로는 천장에 설치되는 랜드마크를 이동로봇에서의 카메라로 촬영하고, 인식된 랜드마크로 현재 자기의 위치를 파악할 수 있는 위치 정보를 얻는 방법이 일반적이다. 그러나, 천장의 높이가 매우 높을 경우, 위치인식장치와 천장 사이에 거리가 길어져 제대로 인식하지 못하는 경우가 생길 수 있다. 위치인식장치가 랜드마크를 제대로 파악하지 못하면, 위치인식 장치를 구비한 이동로봇이 예정된 기능을 제대로 수행할 수 없다.
In order to move freely in a certain space, the autonomous mobile robot should recognize the current magnetic position accurately and move from the current position to the target position without error. For this purpose, a predetermined landmark is used as a position information providing means for allowing the mobile robot to recognize the current position of the robot. As a location recognition method using a landmark, a method of capturing a landmark installed on a ceiling with a camera of a mobile robot and obtaining location information that can grasp the current location of the user with the recognized landmark is common. However, if the height of the ceiling is very high, there may be a case where the distance between the position recognition device and the ceiling is long and not recognized properly. If the location recognition device does not correctly grasp the landmark, the mobile robot equipped with the location detection device cannot perform the intended function properly.

본 발명은 측면에 있는 랜드마크를 인식할 수 있는 지능형 이동로봇의 위치인식 방법을 제공한다.
The present invention provides a method for location recognition of an intelligent mobile robot capable of recognizing a landmark on the side.

본 발명은 영상을 획득하는 영상획득부와, 획득한 영상을 처리하는 영상처리부와, 영상처리의 결과를 사용하여 지도를 생성하는 지도생성부와, 영상처리결과와 생성된 지도를 사용하여 로봇의 위치를 결정하는 위치인식부를 구비하는 지능형 이동로봇의 위치를 인식하는 방법에 있어서, 획득된 영상에서 측면의 영상과 천장의 영상을 분리하는 단계; 분리된 측면의 영상을 평탄화하는 단계; 평탄화된 측면영상에 랜드마크가 있는지 확인하는 단계; 분리된 천장의 영상에 랜드마크가 있는지 확인하는 단계; 랜드마크가 있는지 확인한 상기의 영상의 노이즈를 제거하는 단계; 상기 영상에서 랜드마크의 특징점을 추출하는 단계; 추출된 특징점에 대한 정보를 이용하여 이진화 알고리즘을 수행하는 단계; 상기 이진화 알고리즘을 수행항 정보와, 등록된 랜드마크를 비교하여 매칭시키는 단계; 및 칼만필터를 이용한 위치보정 동작을 수행하는 단계를 포함하는 지능형 이동로봇의 위치인식 방법을 제공한다.
The present invention provides an image acquisition unit for acquiring an image, an image processing unit for processing the acquired image, a map generation unit for generating a map using the result of the image processing, and an image processing result and the generated map. A method for recognizing a position of an intelligent mobile robot having a position recognition unit for determining a position, the method comprising: separating an image of a side and an image of a ceiling from an acquired image; Planarizing an image of the separated side; Checking whether there is a landmark in the flattened side image; Checking whether there is a landmark in the image of the separated ceiling; Removing noise of the image which has been checked for a landmark; Extracting feature points of a landmark from the image; Performing a binarization algorithm using information on extracted minutiae; Comparing the binarization information with the registered landmarks and matching the registered landmarks; And it provides a position recognition method of the intelligent mobile robot comprising the step of performing a position correction operation using a Kalman filter.

본 발명은 천장의 랜드마크 뿐만 아니라 측면에 위치한 랜드마크를 인식하여 위치를 인식할 수 있다. 본 발명에 의한 위치인식 장치는 천장이 높거나, 위치인식 장치의 단영역에 랜드마크가 없는 경우에도 측면에 있는 랜드마크를 이용하기 때문에 안정적으로 위치를 인식할 수 있다. 또한, 측면에 있는 랜드마크는 인공랜드마크를 부착할 수도 있고, 자연랜드마크를 이용할 수도 있다.
The present invention can recognize the location by recognizing not only the landmark of the ceiling but also the landmark located on the side. The location recognition device according to the present invention can stably recognize the location because the landmark on the side is used even when the ceiling is high or there is no landmark in the short region of the location recognition device. In addition, the landmark on the side may attach an artificial landmark, or may use a natural landmark.

도1은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 이동로봇의 위치인식 장치의 블록도.
도2는 실내에서 자연랜드마크와 인공랜드마크를 사용하여 이동로봇의 위치를 인식하는 방법을 보여주는 도면.
도3은 본 발명의 위치인식 장치가 사용하는 인공랜드마크의 실시 예를 예시하는 도면.
도4는 본 발명의 위치인식 장치가 자연랜드마크와 인공랜드마크의 영상을 획득하여 위치를 인식하는 과정을 설명하는 흐름도.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
21 : 자연랜드마크 22 : 위치인식장치
30 : 인공랜드마크 30a~30f : 인공랜드마크
31 : 각도 정보 마크 32 : 코드 정보 마크
1 is a block diagram of a position recognition device of an intelligent mobile robot according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing a method of recognizing the position of a mobile robot using a natural landmark and an artificial landmark in a room.
3 is a diagram illustrating an embodiment of an artificial landmark used by the position recognition apparatus of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a process of recognizing a location by acquiring an image of a natural landmark and an artificial landmark by the position recognition device of the present invention;
Description of the Related Art
21: Natural landmark 22: Position recognition device
30: Artificial landmarks 30a to 30f: Artificial landmarks
31: Angle information mark 32: Code information mark

이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, in order to facilitate a person skilled in the art to easily carry out the technical idea of the present invention. do.

실내 공간을 이동하는 로봇을 제어하기 위해서는 로봇이 실내 공간상에서 어느 위치에 있는가를 인식하는 기능이 매주 중요하다. 일반적으로 카메라를 이용한 자기위치를 계산하는 방법은 아래와 같이 크게 2 가지로 나눌 수 있다.In order to control the robot moving in the indoor space, the function of recognizing the position of the robot in the indoor space is important every week. Generally, there are two ways to calculate the self position using camera.

첫째, 인위적인 랜드마크를 이용하는 방법으로서, 특정 의미를 갖는 랜드마크를 천장 또는 벽면에 설치하고 이를 카메라로 촬영한 후 영상에서 랜드마크를 추출함으로써 화면상의 좌표계와 이동로봇의 좌표계를 일치시켜 이동로봇이 자기위치를 계산하는 방법이 있었다. 둘째, 자연적인 랜드마크를 이용하는 방법으로서, 천장을 카메라로 촬영한 후 영상에서 조명기구 등 천장에 설치된 구조물 및 천장과 벽과의 경계면의 직선성분 및 에지 정보를 추출한 후 이를 이용하여 로봇의 자기 위치를 계산하는 방식이 있다. 그러나 인위적인 랜드마크를 사용하는 경우에는 조명의 영향을 많이 받고, 태양광에 의해 색깔정보가 왜곡되어 오인식이 많이 발생하는 문제점이 있다. 또한, 자연적인 랜드마크를 사용하는 경우에도 주변 광원의 밝기에 영향을 많이 받고, 조명이 없는 상태에는 사용하기가 매우 힘들다는 문제점이 있다. First, as a method of using artificial landmarks, by installing a landmark having a specific meaning on the ceiling or wall surface and shooting it with a camera and extracting the landmark from the image, the mobile robot matches the coordinate system of the mobile robot with the coordinate system of the mobile robot. There was a way to calculate the magnetic position. Secondly, as a method of using natural landmarks, after photographing the ceiling with a camera, it extracts the linear components and edge information of the structure installed on the ceiling such as lighting fixtures and the interface between the ceiling and the wall from the image, and then uses the magnetic position of the robot. There is a way to calculate. However, in case of using artificial landmarks, there is a problem that a lot of misunderstanding occurs due to the influence of illumination and distortion of color information by sunlight. In addition, even when a natural landmark is used, there is a problem in that it is very influenced by the brightness of the ambient light source and is very difficult to use in the absence of illumination.

또한, 일반적으로 랜드마크는 천장에 있는 것을 사용하게 된다. 인공랜드마크도 천장에 부착하게 된다. 그러나, 천장이 매우 높을 경우 위치인식장치와 랜드마크와의 거리가 길어져 위치인식을 정확하기 어려워진다. 이를 해결하기 위해 본 발명에서는 자연랜드마크와 인공랜드마크를 모두 사용하며, 측면에 있는 랜드마크를 이용할 수 있는 지능형 이동로봇의 위치인식 장치를 제공한다.
In general, the landmark is to use the ceiling. Artificial landmarks will also be attached to the ceiling. However, when the ceiling is very high, the distance between the location recognition device and the landmark becomes long, which makes it difficult to accurately recognize the location. In order to solve this problem, the present invention uses both a natural landmark and an artificial landmark, and provides an intelligent mobile robot position recognition apparatus that can use the landmark on the side.

도1을 참조하여 살펴보면, 본 실시예에 따른 위치인식 장치는 영상을 획득하는 영상획득부(11), 획득한 영상을 처리하는 영상처리부(12), 영상처리의 결과를 사용하여 지도를 생성하는 지도생성부(13), 영상처리결과와 생성된 지도를 사용하여 로봇의 위치를 결정하는 위치인식부(14)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the position recognition apparatus according to the present embodiment includes an image acquisition unit 11 for acquiring an image, an image processing unit 12 for processing the acquired image, and a map using the result of image processing. The map generation unit 13 includes a position recognition unit 14 that determines the position of the robot using the image processing result and the generated map.

영상획득부(11)는 외부의 이미지를 포착하여 디지털 신호로 변환한다. 영상획득부(11)는 CCD(Charge Coupled Device) 모듈이나 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 모듈을 포함할 수 있다. 영상획득부(11)는 이동로봇이 주행하는 평면과 수직한 상방 영상을 획득한다. 영상획득부(11)는 가시광선을 이용하여 외부의 이미지를 포착하여 디지털 신호로 변환하게 된다.The image acquisition unit 11 captures an external image and converts it into a digital signal. The image acquisition unit 11 may include a CCD (Charge Coupled Device) module or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) module. The image acquiring unit 11 acquires an upright image perpendicular to the plane on which the mobile robot travels. The image acquiring unit 11 acquires an external image using visible light and converts the image into a digital signal.

영상처리부(12)는 획득한 상방영상에 영상처리 알고리즘을 적용시켜 지도 생성에 필요한 데이터를 만들 수 있다. 또한 영상처리부(12)는 기본적으로 자연랜드마크(21)를 인식할 수 있으며, 추가적으로 인공랜드마크(30)를 인식할 수 있다. 영상처리부(12)는 입력된 영상을 사용하여 다양한 영상처리 알고리즘을 통하여 특징점을 추출한다.The image processing unit 12 can apply the image processing algorithm to the acquired upper image to create data necessary for map generation. In addition, the image processing unit 12 can recognize the natural landmark 21, and can additionally recognize the artificial landmark 30. FIG. The image processing unit 12 extracts feature points through various image processing algorithms using the input image.

지도생성부(13)는 영상처리부(12)에서 생성된 데이터를 사용하여 지도를 만들 수 있다. 지도생성부(13)는 자연랜드마크 뿐만 아니라 인공랜드마크를 사용하여 정확한 지도생성을 할 수 있다. 또한 지도생성부(13)는 영상처리부(12)에서 생성된 데이터가 지도에 등록되어 있는 데이터인지 특징점 매칭 알고리즘을 사용하여 검색할 수 있다. 또한, 지도생성부(13)는 새로운 영상에서 추출된 특징점과 매칭하는 영상정보를 영상 지도로부터 검색하고 영상 지도에 존재하지 않을 경우 새로운 영상 지도에 추가하여 지도를 생성할 수 있다.The map generating unit 13 can generate a map by using the data generated by the image processing unit 12. The map generating unit 13 can generate an accurate map using not only natural landmarks but also artificial landmarks. Also, the map generating unit 13 can search for the data registered in the image processing unit 12 by using the feature point matching algorithm. Also, the map generating unit 13 can search the image information matching with the minutia extracted from the new image from the image map, and add the new image map to the new image map if the image information does not exist in the image map.

위치인식부(14)는 영상처리부(12)에서 생성된 데이터와 지도생성부(13)에서 생성된 지도 데이터를 사용하여 로봇의 위치를 계산할 수 있다. 위치인식부(14)는 획득한 영상에서 추출된 특징점과 매칭하는 영상정보를 영상 지도로부터 검색하고 검색된 결과를 이용하여 이동 로봇의 위치를 계산할 수 있다. 위치인식부(14)는 인공랜드마크를 추가적으로 사용하여 위치인식의 정밀도를 높일 수 있다. 또한 위치인식부(14)는 자연랜드마크(21)와 인공랜드마크(30)를 모두 인식하여 위치 인식을 한다. 따라서, 본 실시예에 따른 위치인식 장치는 보다 정확하고 빠른 위치 인식이 가능하다.
The position recognition unit 14 may calculate the position of the robot using the data generated by the image processor 12 and the map data generated by the map generator 13. The position recognition unit 14 may search image information matching the feature points extracted from the acquired image from the image map and calculate the position of the mobile robot using the searched results. The position recognition unit 14 may increase the accuracy of position recognition by additionally using an artificial landmark. In addition, the position recognition unit 14 recognizes both the natural landmark 21 and the artificial landmark 30 to recognize the position. Therefore, the position recognition device according to the present embodiment can recognize the position more accurately and quickly.

도2는 실내에서 자연랜드마크와 인공랜드마크를 사용하여 이동로봇의 위치를 인식하는 방법을 보여주는 도면이다.2 is a diagram illustrating a method of recognizing the position of a mobile robot using a natural landmark and an artificial landmark in a room.

도2에 도시된 바와 같이, 이동로봇(22)가 구비된 센서를 통해 자연랜드 마크(21)과 인공랜드마크(30)가 포함된 영상을 찍고, 찍은 영상을 통해 자연랜드 마크(21)과 인공랜드마크(30)를 판별하게 된다.2, an image including the natural landmark 21 and the artificial landmark 30 is captured through the sensor provided with the mobile robot 22, and the natural landmark 21 and the natural landmark 21 are captured through the captured image, The artificial landmark 30 is discriminated.

도3은 본 발명의 위치인식 장치가 사용하는 인공랜드마크의 실시 예를 예시하는 도면이다.3 is a diagram illustrating an embodiment of an artificial landmark used by the position recognition apparatus of the present invention.

도3은 본 발명에 적용되는 인공랜드마크(30)의 바람직한 실시 예를 예시하였다. 도3에서는 서로 다른 형태의 위치인식코드(30a~30f)를 예시하였는데, 회전 각도를 구하기 위한 각도 정보 마크(31)와 코드를 구분하는 코드 정보 마크(32)가 인공랜드마크에 배열되어 저마다 고유한 코드들을 이루고 있다. 코드 형태의 인공랜드마크(30)는 실내의 천장에 설치된다.Fig. 3 illustrates a preferred embodiment of the artificial landmark 30 applied to the present invention. 3, an angle information mark 31 for obtaining a rotation angle and a code information mark 32 for distinguishing a code are arranged in an artificial landmark, One code. The artificial landmark 30 in the form of a code is installed on the ceiling of the room.

이동로봇(22)는 설치된 영상획득부(11)를 사용하여 인공랜드마크(30)를 인식하여 위치 인식용 이미지를 생성하게 된다. 이처럼 코드 형태로 이루어진 인공랜드마크(30)는 이동로봇(22)이 이동을 하면서 인공랜드마크(30)를 분석하여 인공랜드마크(30)를 기준으로 이동한 거리와 회전한 각도를 알아낼 수 있다.The mobile robot 22 recognizes the artificial landmark 30 using the installed image acquisition unit 11 and generates an image for position recognition. The artificial landmark 30 having the code shape can analyze the artificial landmark 30 while the mobile robot 22 moves and can detect the distance and the angle of rotation based on the artificial landmark 30 .

이처럼 코드 형태로 이루어진 인공랜드마크(30)는 하나의 인공랜드마크를 사용할 수 있을 뿐만 아니라 여러 개의 인공랜드마크(30a~30f 등)를 사용하여 넓은 면적에서도 하나의 좌표계로 위치를 인식할 수 있다. 또한, 코드 형태의 인공랜드마크(30)는 넓은 영역에서 중간에 1~2개를 사용 할 수 있다.The artificial landmark 30 in the form of a code can not only use one artificial landmark but also can recognize a position in one coordinate system in a wide area using a plurality of artificial landmarks 30a to 30f and the like . In addition, one or two artificial landmarks 30 in the form of a cord can be used in the middle in a large area.

본 실시예에 따른 이동로봇의 위치인식 장치는 자연랜드마크(21)와 인공랜드마크(30)를 모두 인식하고, 측면영상과 천장영상의 랜드마크를 이용하여 위치를 보정하기 때문에, 위치인식의 성능을 향상시킬 수 있다.
The position recognition device of the mobile robot according to the present embodiment recognizes both the natural landmark 21 and the artificial landmark 30, and corrects the position by using the landmarks of the side image and the ceiling image. It can improve performance.

도4는 본 발명의 위치인식 장치가 자연랜드마크와 인공랜드마크의 영상을 획득하여 위치를 인식하는 과정을 설명하는 흐름도이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of recognizing a location by acquiring an image of a natural landmark and an artificial landmark according to an embodiment of the present invention.

도4를 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시예에 따른 위치인식 장치의 동작을 살펴보면, 먼저 획득된 영상을 광각의 굴곡된 영상을 알고리즘을 통해 평탄화한다. Referring to FIG. 4, the operation of the position recognition apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention will first flatten the obtained image through an algorithm of a wide-angle curved image.

본 실시예에 따른 위치인식 장치의 가장 큰 특징은 측면에 있는 랜드마크도 인식할 수 있는 것이다. 측면에 있는 랜드마크에 대한 영상은 천장에 있는 랜드마크와는 달리 획득된 영상에 각이 더해진 상태가 된다. 따라서 그 각에 대한 보정을 해야만 천장에 있는 랜드마크에 대한 처리와 같은 위치인식 동작을 수행할 수 있다.The biggest feature of the position recognition device according to the present embodiment is that the landmark on the side can be recognized. Unlike the landmarks on the ceiling, the image of the landmark on the side is in an added state to the acquired image. Therefore, only by correcting the angle, it is possible to perform the position recognition operation such as processing the landmark on the ceiling.

이어서, 획득된 영상에서 천장에 관련된 영상과 측면에 관련된 영상을 분리한다. 이어서 독립된 측면영상을 평탄화 시킨다. 이어서 평탄화된 측면영상에서 자연랜드마크가 있는지 확인한다. 또한, 독립된 천장 영상에서도 자연랜드마크 또는 인공랜드마크가 있는지 확인한다. 이어서 자연랜드마크 및 인공랜드마크가 있는지 확인한 영상의 잡영상 제거를 위한 영상 전처리 과정을 수행한다. 이 과정은 영상에 있는 노이즈를 제거하는 과정이다. 노이즈 제거 과정은 다양한 과정중 하나를 선택할 수 있으며, 어느 하나의 과정으로 고정되지는 않는다.Next, the image related to the ceiling and the image related to the side are separated from the acquired image. Next, the independent side image is flattened. Then check whether there is a natural landmark in the flattened side image. Also, check whether there is a natural landmark or an artificial landmark in the independent ceiling image. Then, an image preprocessing process for eliminating a job image of an image confirmed to have a natural landmark and an artificial landmark is performed. This process is the process of removing the noise in the image. The noise removal process can be selected from various processes and is not fixed to any one process.

이어서, 입력된 영상에 자연랜드 마크가 있다고 확인되었다면, 자연랜드 마크의 특징점을 추출한다. 입력된 영상에 인공랜드 마크가 있다고 확인되었다면, 인공랜드 마크의 특징점을 추출한다. 이어서 입력된 영상에 외부 광원(햇빛, 조명)이 있는 상태에서 촬영된 것인지 판단한다.Then, if it is confirmed that the input image has a natural landmark, the feature point of the natural landmark is extracted. If it is confirmed that there is an artificial landmark on the input image, the feature point of the artificial landmark is extracted. Next, it is judged whether or not the image is photographed in the state that there is an external light source (sunlight, illumination) on the input image.

만약 외부 광원이 없었다면, 일반 이진화 알고리즘을 적용한다. 만약, 외부광원이 있다면, 외부광원에 강인한 이진화 알고리즘을 적용한다. 여기서 외부광원에 강인한 이진화 알고리즘이란 처리하는 영상의 값을 일괄적으로 낮추거나 어떤 예정된 필터를 거쳐게 하여 보다 효율적으로 데이터를 처리할 수 있도록 하는 것이다. 광원이 있는 경우 처리되는 영상 값의 값이 너무 높아서 영상을 처리하는 데 비효율적일 수 있다. 이진화 알고리즘이란 영상을 이루는 각 화소값을 일정한 기준치에 의해 2종류(예를 들어 흑색과 백색)로 구분하여 처리하는 알고리즘이다.If there is no external light source, apply a general binarization algorithm. If there is an external light source, apply a robust binarization algorithm to the external light source. In this case, the binarization algorithm robust to the external light source is to reduce the value of the image to be processed collectively or to pass through a certain predetermined filter so that the data can be processed more efficiently. If there is a light source, the value of the processed image value is too high to be effective in processing the image. The binarization algorithm is an algorithm that divides each pixel value constituting an image into two types (for example, black and white) by a predetermined reference value.

이어서, 현재 화면의 물체와 등록된 자연랜드마크 및 인공랜드마크를 비교하여 매칭시킨다. 이어서 칼만필터를 이용한 데이터 노이즈 제거 및 위치보정 동작을 수행한다. 이 과정에서 위치인식을 위한 지도를 만들게 된다. 이어서 물체의 고정적인 직선에 따라 헤딩 앵글(heading angle)을 검출한다. 이어서 입력영상을 이용하여 위치보정하는 동작을 완료한다.Subsequently, the object of the current screen is compared with the registered natural landmark and the artificial landmark and matched. Next, data noise removal and position correction using a Kalman filter are performed. In this process, a map for location recognition is created. The heading angle is then detected along a fixed line of the object. Subsequently, the operation of correcting the position using the input image is completed.

지금까지 살펴본 본 실시예에 따른 위치인식 장치를 구비한 이동로봇은 가시광선을 이용하는 자연랜트마크와 인공랜드마크를 둘다 이용하는 위치인식을 하고 보정하기 때문에, 효과적으로 위치인식을 할 수 있다. 또한, 측면에 있는 랜드마크를 인식하여 위치보정에 사용할 수 있기 때문에, 보다 효과적으로 위치인식을 수행할 수 있다.Since the mobile robot having the position recognition device according to the present embodiment described above performs and corrects the position recognition using both the natural land mark and the artificial land mark using visible light, the position recognition can be effectively recognized. In addition, since the landmark on the side can be recognized and used for position correction, position recognition can be performed more effectively.

이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be construed as limiting the scope of the present invention. I will understand. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined by the scope of the appended claims, as well as the appended claims.

Claims (5)

영상을 획득하는 영상획득부와, 획득한 영상을 처리하는 영상처리부와, 영상처리의 결과를 사용하여 지도를 생성하는 지도생성부와, 영상처리결과와 생성된 지도를 사용하여 로봇의 위치를 결정하는 위치인식부를 구비하는 지능형 이동로봇의 위치를 인식하는 방법에 있어서,
획득된 영상에서 측면의 영상과 천장의 영상을 분리하는 단계;
분리된 측면의 영상을 평탄화하는 단계;
평탄화된 측면영상에 랜드마크가 있는지 확인하는 단계;
분리된 천장의 영상에 랜드마크가 있는지 확인하는 단계;
랜드마크가 있는지 확인한 상기의 영상의 노이즈를 제거하는 단계;
상기 영상에서 랜드마크의 특징점을 추출하는 단계;
추출된 특징점에 대한 정보를 이용하여 이진화 알고리즘을 수행하는 단계;
상기 이진화 알고리즘을 수행항 정보와, 등록된 랜드마크를 비교하여 매칭시키는 단계; 및
칼만필터를 이용한 위치보정 동작을 수행하는 단계를
포함하는 지능형 이동로봇의 위치인식 방법.
An image acquisition unit for acquiring an image, an image processing unit for processing the acquired image, a map generation unit for generating a map using the result of the image processing, and an image processing result and a generated map for determining the position of the robot In the method for recognizing the position of the intelligent mobile robot having a position recognition unit,
Separating the image of the side and the image of the ceiling from the acquired image;
Planarizing an image of the separated side;
Checking whether there is a landmark in the flattened side image;
Checking whether there is a landmark in the image of the separated ceiling;
Removing noise of the image which has been checked for a landmark;
Extracting feature points of a landmark from the image;
Performing a binarization algorithm using information on extracted minutiae;
Comparing the binarization information with the registered landmarks and matching the registered landmarks; And
Performing the position correction using the Kalman filter
A position recognition method of an intelligent mobile robot including a robot;
제 1 항에 있어서,
평탄화된 측면영상에 랜드마크가 있는지 확인하는 단계는
상기 평탄화된 측면영상에 자연랜드마크 또는 인공랜드마크가 있는지 확인하는 것을 특징으로 하는 지능형 이동로봇의 위치인식 방법.
The method of claim 1,
The step of checking if there are landmarks in the flattened side image
Intelligent mobile robot position recognition method characterized in that the check whether there is a natural landmark or an artificial landmark on the flattened side image.
제 1 항에 있어서,
분리된 천장의 영상에 랜드마크가 있는지 확인하는 단계는
상기 분리된 천장의 영상에 자연랜드마크 또는 인공랜드마크가 있는지 확인하는 것을 특징으로 하는 지능형 이동로봇의 위치인식 방법.
The method of claim 1,
The step of checking if there is a landmark in the image of the separated ceiling
Intelligent mobile robot position recognition method, characterized in that whether there is a natural landmark or artificial landmark in the image of the separated ceiling.
제 1 항에 있어서,
상기 랜드마크의 고정적인 직선에 따라 헤딩 앵글을 검출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 이동로봇의 위치인식 방법.
The method of claim 1,
And detecting a heading angle according to the fixed straight line of the landmark.
제 1 항에 있어서,
추출된 특징점에 대한 정보를 이용하여 이진화 알고리즘을 수행하는 단계는
외부 광원이 없었다면, 일반 이진화 알고리즘을 적용하는 단계; 및
외부광원이 있다면, 외부광원에 강인한 이진화 알고리즘을 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 이동로봇의 위치인식 방법.
The method of claim 1,
The step of performing the binarization algorithm using information on the extracted feature points
If no external light source was present, applying a general binarization algorithm; And
And applying a robust binarization algorithm to an external light source if an external light source is present.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140053712A (en) * 2012-10-26 2014-05-08 (주)하기소닉 The localization method for indoor mobile robots by sensor fusion
KR101870088B1 (en) * 2017-10-19 2018-06-21 (주)이즈미디어 Camera module pre-active aligning method

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100776215B1 (en) * 2005-01-25 2007-11-16 삼성전자주식회사 Apparatus and method for estimating location and generating map of mobile body, using upper image, computer-readable recording media storing computer program controlling the apparatus
KR100785784B1 (en) * 2006-07-27 2007-12-13 한국전자통신연구원 System and method for calculating locations by landmark and odometry
JP2008171392A (en) * 2007-01-15 2008-07-24 Korea Advanced Inst Of Science & Technology Image edge detection method, device therefor, and computer-readable recording medium embodying same
KR20100034105A (en) * 2008-09-23 2010-04-01 한양대학교 산학협력단 Object recognition method of robot

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100776215B1 (en) * 2005-01-25 2007-11-16 삼성전자주식회사 Apparatus and method for estimating location and generating map of mobile body, using upper image, computer-readable recording media storing computer program controlling the apparatus
KR100785784B1 (en) * 2006-07-27 2007-12-13 한국전자통신연구원 System and method for calculating locations by landmark and odometry
JP2008171392A (en) * 2007-01-15 2008-07-24 Korea Advanced Inst Of Science & Technology Image edge detection method, device therefor, and computer-readable recording medium embodying same
KR20100034105A (en) * 2008-09-23 2010-04-01 한양대학교 산학협력단 Object recognition method of robot

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10303179B2 (en) 2015-04-08 2019-05-28 Lg Electronics Inc. Moving robot and method of recognizing location of a moving robot

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