모바일 로봇을 위한 포즈 추정 고도화 및 경로계획 연구

Pose Estimation Improvement and Path Planning for Mobile Robots

연구 내용

다중 마커와 이상치 제거로 포즈 추정 정확도와 정밀도를 개선하고, 비용 함수를 반영한 경로를 생성하는 연구

그래픽 마커 기반 포즈 추정은 단일 마커 방식에서 환경 변화와 측정 오류에 취약해질 수 있습니다. 본 연구는 여러 ArUco와 같은 graphical marker를 동시에 사용하여 공간 일관성 검증으로 유효하지 않은 마커를 제거하고, 시간 안정성 분석으로 outlier 측정을 배제한 뒤 유효 마커의 관측을 평균화하여 단일 마커 지배 현상을 억제합니다. 또한 장애물 충돌 회피와 경로 길이, 주행 적합도 등을 다항 비용으로 결합한 Weight-Incorporating A*를 통해 충돌 없는 경로를 생성하며, 가중치 설계를 통해 환경 고려가 반영된 내비게이션을 구현합니다.

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연구 흐름

초기에는 고정 카메라 및 드론 장착 카메라 조건을 실험 환경으로 두고, 다중 마커를 활용한 포즈 추정 알고리즘을 구성했습니다. 이때 공간-시간 일관성 기반 검증을 도입하여 잘못된 마커와 흔들림에 의한 이상치를 분리하는 절차를 확보했습니다. 이후 2025년에는 포즈 추정 결과가 활용되는 주행 단계로 확장하여, 장애물 충돌, 경로 거리, 주행 적합도를 통합한 가중치 비용함수를 반영하는 WIA* 경로계획을 제안했습니다. 다양한 2D 그리드와 3D 가상 환경에서 충돌 회피와 환경 비용 반영 성능을 함께 평가했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

드론 기반 시각 항법
자율 이동 로봇 포즈 추정
다중 카메라 마커 기반 위치추정
환경 변화 대응형 로컬라이제이션
충돌 없는 경로 탐색 모듈
장애물 밀집 공간 내 주행 계획
탐색-회피 통합 내비게이션
실내외 혼재 경로 생성
로봇 시각 센서 품질 관리
이상치 제거 기반 상태추정