유니티 기반 디지털 스마트팜에서의 자율주행 로봇시스템 구현에 관한 연구 (A Study on Implementation of Autonomous Navigation Robot System in Unity-Based Digital Smart Farm)

서지정보

· 발행기관 : 한국지능시스템학회
· 수록지 정보 : 한국지능시스템학회 논문지 / 32권 / 6호 / 507 ~ 514페이지
· 저자명 : 황현정, 박민홍, 김동연, 김용태

초록

본 논문에서는 가상 환경과 실제 환경의 디지털 트윈(Digital Twin) 환경에서 농업용 로봇의자율주행 및 맵핑 시스템을 제안하였다. 제안된 자율주행 및 맵핑 시스템은 2D와 3D 게임 개발 환경을 제공하는 프로그램인 유니티에서 실제 농업환경과 유사한 디지털 스마트팜을 구축하여 검증하였다. 디지털 스마트팜 환경에서 검증을 선행하고, 실제 환경에서 발생할 결과를예측하여 향상된 자율주행 결과를 얻을 수 있었다. 차동형 이동 로봇을 설계하여 SLAM과자율주행을 시험하였다. Gmapping과 Cartographer 2가지 방법으로 지도작성과 로봇의 위치를 추정하여 스마트팜에서의 결과를 예측 및 비교하였다. 실제 주행에서는 Cartographer를활용한 맵핑으로 지도를 작성하였다. 로봇의 주행을 위해 AMCL 기법을 사용하여 5개의 경로 지점을 통과하는 주행 알고리즘을 구현하였다. 주행 실험은 디지털 팜에서의 2가지 맵핑결과를 통한 주행 과정과 실제 환경에서의 주행으로 3가지 환경에서 경로 지점으로의 주행오차를 평균화하여 성능을 검증하였다. 또한 디지털 스마트팜 환경을 사용해 보다 나은 주행방법을 도출하여 실제 환경에서의 주행 오차를 줄일 수 있는 결과를 보여주었다.

영어초록

In this paper, we propose an autonomous driving and mapping system foragricultural robots in which virtual and real environments form a digital twin. Theproposed autonomous driving and mapping system was verified by constructing adigital smart farm similar to the actual agricultural environment in Unity, aprogram that provides 2D and 3D game development environments. It was possibleto obtain improved autonomous driving results by preceding verification in a digitalsmart farm environment and predicting results that would occur in a realenvironment. A differential moving robot was designed to test SLAM andautonomous driving. The results in the smart farm were predicted and compared byestimating the location of the robot and mapping using two methods, Gmapping andCartographer. In actual driving, a map was created using mapping using acartographer. For the driving of the robot, a driving algorithm passing through fiveroute points was implemented using the AMCL technique. The driving experimentverified the performance by averaging the driving error from the threeenvironments to the route point through the driving process through the twomapping results in the digital farm and driving in the actual environment. Inaddition, we show that we can reduce driving errors in real-world environments byderiving better driving methods using digital smart farm environments.

참고자료

· 없음