RGB-D 이미지 인텐시티를 이용한 실내 모바일 로봇 장애물 회피

초록

주어진 실내 환경에 위치한 여러 장애물에 대한 정보를 사전에 훈련하고 인식하여 로봇의 인지 능력을 향상시키기 위해 스테레오비전 센서의 RGB-D 이미지에서 인텐시티를 기반으로 일정 거리 안에 있는 장애물을 검출하는 기법을 제시한다. RGB-D 인텐시티 정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 주요 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식률및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식률 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지를 제시한다. 실험결과, RGB-D 데이터와 인텐시티 데이터를 비교한 결과 정확도면에서는 RGB-D 데이터가4.2% 높은 인식률을 보였으나 훈련시간은 인텐시티 데이터가 RGB-D 이미지에 비해 LDA의 경우 29%, SVM의 경우 31% 빠르게 처리되었으며 테스트시간은 LDA의 경우 70%, SVM의 경우 33% 빠르게 처리되어 모바일 로봇 장애물 인식에 인텐시티 데이터를 사용하는 것이 정확도면에서도 우수하고 처리 속도 면에서 높은 개선효과가 있다.

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