담당조교

• 이동재 ([email protected])

해당 연구와 관련된 어떤 문의든 환영합니다 :)

Introduction

로봇은 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 통해 주변 환경의 지도를 생성합니다. 생성된 지도는 사용된 센서와 목적에 따라 다양한 형태를 가지며, LiDAR 센서를 사용하는 경우 일반적으로 3차원 포인트 클라우드로 표현됩니다. 여기에 RGB 카메라나 열화상 카메라를 결합하면, 포인트 클라우드에 색상 또는 열 정보를 부여할 수 있습니다. 본 주제에서는 LiDAR-IMU-GPS 기반의 SLAM 파이프라인에 열화상 카메라를 통합하여 실시간 열공간 지도를 생성하고, 이를 바탕으로 로봇 운용 환경에서 유용한 정보(예: 위험 지역, 균열 등)를 자동으로 추출할 수 있는 분석 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 합니다.

Details

1. 열공간 지도 제작

   • LiDAR-IMU-GPS 기반 SLAM에 열화상 카메라를 연동하여, 실시간으로 열 정보를 포함한 3차원 지도를 구축

   • 예시 영상 (출처: LIO-SAM (https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM))

     

   • 예시 이미지 (출처: Shin, Young-Sik, and Ayoung Kim. "Sparse depth enhanced direct thermal-infrared SLAM beyond the visible spectrum." IEEE Robotics and Automation Letters 4.3 (2019): 2918-2925.)

     

2. 열공간 지도 분석

   • 생성된 열공간 지도를 활용해 위험 지역, 균열 등을 탐지하는 분석 알고리즘 개발

Requirements

• C++, Python 프로그래밍 경험
• ROS1 혹은 ROS2 사용 경험
• 기초적인 로보틱스, 컴퓨터 비전 관련 지식