본 논문에서는 이동 로봇의 자기 위치 추(self-localization)을 위해 간단하고 효육적인 컬러 표식 모델과 추적 기법을 제안하고, 제안된 표식을 이용한 위치 추정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 표식모델은 대칭적이고 반복적인 컬러 패턴을 갖는데. 이러한 기하학적 형태로 인해 표식 모델은 기하학적 변형이나 광학적 변형에 대해 불변인 히스토그램 특성을 나타낸다. 이러한 특징을 영상 내 표식 검출 및 추적을 위한 유사 척도로 사용하고 컨데세이션(CONDENSATION)에 기반한 확률적 접근 방식을 통해 복잡한 환경 하에서도 표식 모델을 강인하게 추적할 수 있다. 표식 모델이 검출된 후에는 표식이 갖는 기하작적 정보를 이용하여 이동 로봇과표식간의 상대적인 위치를 정확하게 추정한다.
We present a simple artificial landmark model and robust landmark tracking algorithm for mobile robot localization. The landmark model, consisting of symmetric and repetitive color patches, produces color histograms that are invariant under the geometric and photometric distortions. A stochastic approach based on the CONDENSATION tracks the landmark model robustly even under the varying illumination conditions. After the landmark detection, relative position of the mobile robot to the landmark is calculated. Experimental results show that the proposed landmark model is effective and can be detected and tracked in a clustered scene robustly. With the tracked single landmark, we extract geometrical information than achieve accurate localization.
