Open Robotics

천정의 마커 인식을 통한 로봇의 위치인식 [2]

Localization 2015.05.07 14:25

OpenCV Marker Recognition (http://blog.daum.net/pg365/159) 글에서 카메라로 특정한 패턴의 마크를 인식하는 프로그램을 만든 적이 있습니다. 이번에는 이 프로그램을 실내용 모바일 로봇의 주행에 사용하려 합니다.

바닥의 패턴을 사용한 로봇의 위치인식 방법 2 [1]

Localization 2012.05.29 10:39

이전 글에서 바닥의 패턴을 사용한 로봇의 위치인식 방법(http://blog.daum.net/pg365/201)에 대하여 다뤘습니다. 이번에는 바닥의 패턴이 좀 드물게 존재하는 곳에서도 위치인식이 잘 되도록 하기위해 바닥의 패턴에서 특

바닥의 패턴을 사용한 로봇의 위치인식 방법

Localization 2012.03.23 09:43

얼마전 호텔의 한 식당에서 회의가 있어 서울의 모 호텔에 간 적이 있습니다. 회의시작시각이 좀 남아 호텔 로비에서 기다리고 있었습니다. 그런데 로비 바닥에 대리석으로 장식된 패턴을 보고 갑자기 생각이 떠올랐는데, 이런

Scanning Laser 센서의 Particle Filter 위치인식 view 발행 [4]

Localization 2011.08.04 18:36

Scanning Laser Range Sensor에서 측정한 데이터와 차동 바퀴형 이동체의 좌우 바퀴의 Odometry 정보를 이용한 Particle Filter Localization에 대한 내용입니다. 다음 문서를 참고하시기 바랍니다. ParticleFilter Localization.pdf 전역 Map 처리.pdf

천정 랜드마크를 이용한 이동로봇의 EKF 위치인식: 스타게이저(StarGazer), NorthStar view 발행 [4]

Localization 2011.07.29 20:20

하기소닉에서 만든 스타게이저(StarGazer)나 EvolutionRobotics 사의 NorthStar와 같은 센서는 천정에 서로 구분되는 랜드마크를 만들고 카메라로부터 이 랜드마크를 인식 함으로 로봇의 위치를 상대적으로 알 수 있습니다. 이때, 천정의 랜드마크 정보와 좌우 바퀴의

카메라 랜드마크를 이용한 이동로봇의 EKF 위치인식 view 발행 [3]

Localization 2011.07.29 17:50

로봇에서 위치인식을 위해 많이 사용되는 센서가 스캐닝 레이저 센서와 카메라 입니다. 여기서는 카메라가 벽에 붙은 랜드마크를 인식하여 로봇의 위치를 계산하는 방법에 대하여 소개합니다. 카메라로 랜드마크를 인식하는

초음파 위성을 이용한 위치인식 방법 여러 가지 view 발행

Localization 2011.06.22 21:54

초음파는 전파 속도가 느리고 송/수신부 회로 구현이 간단하여 로봇에서 장애물의 거리를 측정하기 위해 오래전부터 사용되어 왔다. 근래에는 초음파 위성(초음파 송신부)과 로봇(초음파 수신부) 간의 거리로부터 로봇의 위치를 계산하는데도 초음파가 사용되고 있다.

Beacon(초음파 위성)을 이용한 로봇의 Extended Kalman Filter 위치인식 view 발행

Localization 2011.05.27 14:43

관련글 목차: 1. Mobile Robot Simulation 프로그램 2. RFID를 사용한 Particle Filter Localization 3. Beacon(초음파 위성)을 이용한 로봇의 Extended Kalman Filter 위치인식 초음파 위성과 같은 beacon으로부터 측정한 거리값과 바퀴의 오도메트리를 Kalman Filter로

RFID를 사용한 Particle Filter Localization view 발행 [3]

Localization 2011.05.27 12:55

관련글 목차: 1. Mobile Robot Simulation 프로그램 2. RFID를 사용한 Particle Filter Localization 3. Beacon(초음파 위성)을 이용한 로봇의 Extended Kalman Filter 위치인식 RFID를 사용한 Particle Filter Localization 방법에 대하여 소개합니다. 자세한 내용은 다음 p

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