[논문 리뷰] Autonomous Mobile Robot Navigation in Uneven and Unstructured Indoor Environments

Chaoqun Wang, Lili Meng외 7명|arXiv (Cornell University)|2017. 10. 28.

Robotics and Sensor-Based Localization참고 문헌 28인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 3D 옥토맵 기반 환경 표현과 가변 스텝 크기 RRT를 사용하여 불균일하고 비정형적인 실내 환경에서 자율 이동 로봇의 주행을 위한 통합 소프트웨어 및 하드웨어 시스템을 제시한다. 시스템은 다층 옥토맵 투영을 통해 안전한 주행 가능한 2D 지ap을 생성하여 경사로를 안정적으로 주행하고 계단 및 동적 장애물을 피할 수 있도록 하며, 시뮬레이션 및 실제 실험을 통해 10ms 미만의 재계획 시간을 확보하였다.

ABSTRACT

Robots are increasingly operating in indoor environments designed for and shared with people. However, robots working safely and autonomously in uneven and unstructured environments still face great challenges. Many modern indoor environments are designed with wheelchair accessibility in mind. This presents an opportunity for wheeled robots to navigate through sloped areas while avoiding staircases. In this paper, we present an integrated software and hardware system for autonomous mobile robot navigation in uneven and unstructured indoor environments. This modular and reusable software framework incorporates capabilities of perception and navigation. Our robot first builds a 3D OctoMap representation for the uneven environment with the 3D mapping using wheel odometry, 2D laser and RGB-D data. Then we project multilayer 2D occupancy maps from OctoMap to generate the the traversable map based on layer differences. The safe traversable map serves as the input for efficient autonomous navigation. Furthermore, we employ a variable step size Rapidly Exploring Random Trees that could adjust the step size automatically, eliminating tuning step sizes according to environments. We conduct extensive experiments in simulation and real-world, demonstrating the efficacy and efficiency of our system.

연구 동기 및 목표

• 경사지거나 비정형적인 실내 환경에서 휠 기반 로봇의 자율 주행을 가능하게 하며, 특히 휠체어 접근성을 고려한 환경를 대상으로 한다.
• 혼잡한 실제 실내 환경에서 경사로와 계단을 효과적으로 주행하고 피하는 문제를 해결한다.
• 감지 및 주행을 통합한 모듈러하고 재사용 가능한 소프트웨어 프레임워크를 개발하여 강력한 자율성을 확보한다.
• 복잡한 3D 환경에서 동적 장애물이 존재할 경우 경로 계획의 효율성과 적응성을 향상시킨다.
• 실제 센서 노이즈와 환경의 불확실성 조건 하에서 시뮬레이션 및 실제 환경에서의 시스템 성능을 검증한다.

제안 방법

• 정확한 환경 표현을 위해 휠 오도메트리, 2D 레이저, RGB-D 센서 데이터를 활용해 3D 옥토맵을 구축한다.
• 3D 옥토맵에서 다층 2D 점유 지도를 투영하여 고도 차이 기반으로 주행 가능한 영역을 식별한다.
• 전역 경로 계획의 입력으로 사용 가능한 안전한 주행 가능한 지도를 생성하여 경사로 주행과 계단 회피를 가능하게 한다.
• 환경의 복잡성에 따라 스텝 크기를 동적으로 조정하는 가변 스텝 크기 빠르게 탐색하는 무작위 트리(RRT) 알고리즘을 적용한다.
• 실시간 로봇 상태 추정을 위해 적응형 몬테카를로 국소화를 사용하고, 로컬 경로 스무딩 및 장애물 회피를 위해 탄성 밴드를 활용한다.
• 전역 경로 계획과 센서 기반 제어를 연결하는 실시간 로컬 플래너를 통합하여 동적 장애물 회피를 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 경사로와 계단이 존재하는 불균일한 실내 공간에서 자율 주행을 위해 3D 환경을 효과적으로 표현하는 방법은 무엇인가?
• RQ2 최소한의 튜닝으로 복잡한 3D 환경에서 효율적이고 적응 가능한 주행을 가능하게 하는 경로 계획 전략은 무엇인가?
• RQ3 3D 지도에서 주행 가능한 영역을 신뢰성 있게 추출하여 안전하고 실현 가능한 경로 계획을 지원하는 방법은 무엇인가?
• RQ4 실제 센서 노이즈, 동적 장애물, 기계적 불완전성 조건 하에서 시스템의 성능은 어떻게 평가되는가?
• RQ5 감지 및 주행을 통합한 모듈러 소프트웨어 프레임워크는 비정형 실내 환경에서 강력한 자율성을 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 실제 환경에서 지상에서 고정된 플랫폼으로 경사로를 통해 주행하는 데 성공하여 환경의 복잡성에 대한 강건성을 입증하였다.
• 가변 스텝 크기 RRT는 동적 장애물을 만났을 때 평균 약 10ms의 재계획 시간으로 효율적인 전역 경로 계획을 달성하였다.
• 다층 옥토맵 투영에서 유도된 주행 가능한 지도는 경사로와 계단을 효과적으로 구분하여 안전한 주행을 가능하게 하였다.
• 노이즈 조건 하에서도 국소화 안정성을 유지하였으며, 3m×4m 크기의 로컬 코스트맵이 장애물 탐지와 경로 차단 간의 균형을 고려할 때 최적임을 확인하였다.
• 실제 실험을 통해 인간과 같은 동적 장애물을 효과적으로 회피함을 확인하였으며, 모든 테스트 케이스에서 성공적인 경로 재계획과 안전한 주행이 관찰되었다.