재난사고 현장조사를 위한 Vision-LiDAR SLAM 로봇 플랫폼 개발 (Development of A Vision-LiDAR SLAM Robot Platform for Disaster and Accident Scene Investigation)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 25권 / 12호 / 896 ~ 902페이지
· 저자명 : 김성삼, 임언택, 정용한, 구슬

초록

최근 국내외적으로 다중 밀집 건축물 붕괴사고로 인한 사회적 관심과 리스크가 점차 증가하고 있다. 개발 밀도가높고 복잡한 현대 사회에서의 재난사고는 갈수록 예측하기 힘들어지고, 고층 시설물이나 지하 시설물내 사고현장에서인력 중심의 현장대응 방식은 점점 한계에 이르고 있다. 본 논문에서는 실내외 재난사고 현장조사를 위해 카메라, LiDAR 스캐너, 관성센서(IMU)가 탑재된 다중센서모듈을 제작하고 Vision-LiDAR SLAM을 통해 재난현장에 대한 측위와 3D 맵을 생성할 수 있는 지상로봇 프로토타입 플랫폼을 개발하였다. 또한, 탑재된 카메라와 시스템 캘리브레이션을수행하고, Vision-LiDAR SLAM기반의 다중센서 통합모듈로 수집된 다중 데이터를 융합하여 재난 현장의 3차원 맵을생성하였다. 다중센서 통합모듈의 코드 최적화를 통해 SLAM 속도를 개선하고, pose-graph 최적화를 통해 조사로봇의SLAM의 정확도를 향상하는 방안을 제시하였다. 논문에서 제안된 재난조사 로봇 플랫폼을 이용하여 재난현장을 신속하게 파악하고, 재난사고 현장의 데이터 수집, 처리, 분석 능력을 향상시킴으로써, 재난현장을 통제하고 적절하게 대응하기위한 의사결정을 지원하는 핵심적인 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

영어초록

In recent years, there has been growing societal interest and concern over the risks associated with the collapse of multi-story dense structures, both domestically and internationally. In modern, high-density, and complex urban environments, disaster events are becoming increasingly unpredictable, and traditional human-centered response methods are reaching their limits, particularly in high-rise and underground facilities. This paper reports the development of a ground robot prototype platform equipped with a multi-sensor module, including a camera, LiDAR scanner, and inertial measurement unit (IMU), designed for indoor and outdoor disaster site investigation. Using Vision-LiDAR SLAM, the platform enables positioning and 3D mapping of disaster scenes. The system integrated multiple data sources collected through the Vision-LiDAR SLAM-based multi-sensor module, fusing data to generate 3D maps of disaster sites. Code optimizations were implemented to enhance the SLAM speed, and pose-graph optimization was applied to improve the SLAM accuracy for the robot. The proposed disaster investigation robot platform aimed to support swift situation assessment, improve data collection, processing, and analysis capabilities, and play a critical role in decision-making for controlling and effectively responding to disaster scenes.

참고자료

· 없음