본 기술은 RGB-D 센서를 통해 수집된 점군 데이터와 딥러닝 기반 이미지 인식 모델을 결합하여 엘리베이터의 존재를 확인하고, 허프 변환으로 추출된 직선 데이터와 점군 거리를 분석하여 엘리베이터의 위치와 경계를 정확하게 추정하는 이동 로봇의 엘리베이터 인식 방법입니다.
금속 재질의 엘리베이터 표면 반사로 인해 기존 레이저 거리 센서나 일반 카메라 기반의 위치 인식 정확도가 낮고, 인공 표식 설치를 위한 별도의 환경 구성이 필요하다는 문제점이 있었습니다.
본 기술은 딥러닝 학습 모델로 엘리베이터를 식별하고 RGB-D 센서의 점군 데이터를 노이즈 제거 및 허프 변환 처리하여 벽면과 엘리베이터를 구분한 뒤 기하학적 분석으로 양측 경계와 위치를 산출하는 방식을 제안합니다. 건물 내 배송 로봇과 방역 로봇 등에 적용될 수 있어 별도의 마커 설치 없이 층간 이동의 자율성을 확보합니다.
본 발명은 과학기술정보통신부의 촉각이 가능한 로봇 손으로 다양한 물체를 다루는 방법과 절차를 학습하는 로봇 손 조작 지능 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
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