[논문 리뷰] Design and Development of Autonomous Delivery Robot

Aniket Gujarathi, Akshay Kulkarni외 7명|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 16.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 33인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 VNIT 캠퍼스에서 외부 환경에서 작동하도록 설계된 완전 자율 배송 로봇 프로토타입을 제시한다. 이 로봇은 고해상도 지ap핑, 센서 융합(LiDAR, 카메라), 실시간 계획 수립을 통해 강력한 주행을 구현한다. 360도 시야를 확보하기 위해 카타디옵트릭스 파노라마 카메라를 사용하며, U-Net과 ENet를 통한 의미 분할, EKF 기반 국소화를 통해 인간과 상호작용하면서도 인간 간섭 없이 안전한 배송을 수행한다. 이는 동적 환경에서 신뢰할 수 있는 경로 계획과 장애물 회피를 실현한다.

ABSTRACT

The field of autonomous robotics is growing at a rapid rate. The trend to use increasingly more sensors in vehicles is driven both by legislation and consumer demands for higher safety and reliable service. Nowadays, robots are found everywhere, ranging from homes, hospitals to industries, and military operations. Autonomous robots are developed to be robust enough to work beside humans and to carry out jobs efficiently. Humans have a natural sense of understanding of the physical forces acting around them like gravity, sense of motion, etc. which are not taught explicitly but are developed naturally. However, this is not the case with robots. To make the robot fully autonomous and competent to work with humans, the robot must be able to perceive the situation and devise a plan for smooth operation, considering all the adversities that may occur while carrying out the tasks. In this thesis, we present an autonomous mobile robot platform that delivers the package within the VNIT campus without any human intercommunication. From an initial user-supplied geographic target location, the system plans an optimized path and autonomously navigates through it. The entire pipeline of an autonomous robot working in outdoor environments is explained in detail in this thesis.

연구 동기 및 목표

• 인간 간섭 없이 외부 캠퍼스 환경에서 경로 탐색 및 패키지 배송이 가능한 완전 자율 이동 로봇을 개발하는 것.
• 동적 장애물, 국소화 정확도, 360도 환경 인식과 같은 외부 자율 주행 도전 과제를 해결하는 것.
• 실세계 구현을 위한 인식, 지ap핑, 국소화, 계획 수립을 통합한 완전한 파이프라인을 구현하는 것.
• 다중 센서 융합 및 의미 분할을 통해 도로 및 장애물 탐지에 강건한 로봇 성능을 향상시키는 것.
• 동적 보행자 및 차량 교통이 있는 실세계 외부 조건에서 시스템을 검증하는 것.

제안 방법

• 로봇은 파라볼릭 미러를 사용하여 360도 파노라마 이미지를 생성하고, 전방향 시야 및 3차원 재구성을 위한 카타디옵트릭스 카메라 시스템을 사용한다.
• SLAM 및 GPS 데이터를 활용하여 다층 지도를 구성함으로써 VNIT 캠퍼스의 고해상도(HD) 지도를 구축한다. 이 지도에는 주행 가능한 영역, 장애물, 경로 지점 등이 포함된다.
• LiDAR와 카메라 데이터의 센서 융합은 수정된 EKF를 사용하여 정확한 상태 추정 및 국소화를 수행하며, 체커보드 기반 장의 방법을 통한 외부 캘리브레이션을 실시한다.
• CamVid 및 Cityscapes 데이터셋을 기반으로 훈련된 U-Net 및 ENet 아키텍처를 사용하여 도로 및 장애물 탐지의 의미 분할을 수행한다.
• 글로벌 경로 계획은 HD 지도 기반 A* 알고리즘을, 로컬 경로 계획은 충돌 검사를 수행하는 동적 창 방법(DWA)을 사용한다.
• ROS를 사용하여 시스템을 통합하며, 인식, 국소화, 계획, 제어 모듈 간 주제 기반 통신을 통한 데이터 흐름을 시각화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비용 효율적이면서도 동적 장애물이 존재하는 외부 캠퍼스 환경에서 완전 자율 배송 로봇을 설계할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 GPS 장애 또는 열악한 외부 조건에서 강력한 국소화 및 상태 추정을 가능하게 하는 센서 융합 전략은 무엇인가?
• RQ3 파노라마 카타디옵트릭스 카메라 시스템이 장애물 탐지 및 3차원 재구성에 있어 신뢰할 수 있는 360도 시각 데이터를 제공할 수 있는가?
• RQ4 어떤 딥러닝 아키텍처가 복잡한 외부 환경에서 실시간으로 도로 및 장애물을 정확하게 의미 분할할 수 있는가?
• RQ5 계층적 계획 수립 아키텍처는 실세계 외부 환경에서 안전하고 최적화된 동적 주행을 보장할 수 있는가?

주요 결과

• 로봇은 인간 간섭 없이 VNIT 캠퍼스 내 정의된 경로를 안정적으로 주행하여 실외 환경에서 종단 간 자율성을 입증했다.
• 카타디옵트릭스 카메라 시스템은 일관된 파노라마 시각 데이터를 제공하여 모든 방향에서 효과적인 3차원 포인트 클라우드 재구성 및 장애물 탐지가 가능했다.
• U-Net 및 ENet를 사용한 의미 분할은 도로 영역과 비도로 영역를 분류하는 데 높은 정확도를 달성했으며, 정성적 결과는 도로와 비도로 영역 간 명확한 구분을 보였다.
• EKF 기반 센서 융합은 국소화 오차를 감소시켰으며, 시뮬레이션 결과는 노이즈가 많은 조건에서도 개선된 상태 추정 성능을 보였다.
• 실내 및 실외 테스트 모두에서 안정적인 성능을 보였으며, 실외 테스트에서는 동적 장애물이 존재하는 상황에서도 안정적인 경로 추종이 이루어졌다.
• 지도 작성, 국소화, 인식, 계획 수립을 포함한 전체 파이프라인은 실세계 구현을 통해 검증되었으며, 확장 가능한 최종 마일 스토리지 배송 응용 분야의 실현 가능성을 입증했다.