인식기반 계층적 지도 작성 및 자기위치 추정

Abstract

물체 인식 기술을 통해서 주어진 영상이 어떤 물체인지를 알 수 있다. 하지만 그 물체가 어느 장소에 놓여있는지는 알지 못한다. 점 기반의 지도 작성 및 자기 위치 추정을 통해 우리는 이정표로 사용된 점들과 로봇의 위치는 알 수 있지만 그 점들이 어떤 물체에, 어떤 장소에 속한지는 알지 못한다. 각각의 기술은 서로에게 제공하지 못하는 정보를 가지고 있다. 이 정보들은 서로 상보적으로 작용할 수 있다. 물체의 경우 서로 다른 물체의 경우 확연히 구분될 수 있지만 비슷하거나 같은 물체의 경우에는 인식에 모호성이 생기게 된다. 하지만 어떤 장소에 있는지를 알 경우 물체 인식의 모호성을 줄일 수 있다. 또한 지도 작성에 있어서도 점 기반의 방식에 비해서 물체는 다양한 시점에서 인지되고 다른 이정표와 확연히 구분됨으로써 지도 작성 방법의 자료 연합 문제를 좀 더 수월하게 해준다. 그리고 점 기반 지도 작성 방법에 비해서 훨씬 적은 수의 이정표로 같은 영역을 표시할 수 있기 때문에 확장성 역시 확보할 수 있다. 본 논문에서는 물체와 장면, 장소 사이의 관계를 이용하여 장소를 인식하고 해당 지역 지도를 물체를 이용해 갱신하는 계층적 지도 작성 및 자기 위치 추정을 수행하는 방법을 제안함으로써 물체 인식과 지도 작성 및 자기 위치 추정 방법론의 상보적인 부분을 융합하고 결과적으로는 로봇이 인간과 쉽게 대화하고 지능형 작업을 할 수 있도록 물체와 장소 정보를 제공하는 시스템을 제안한다.