주어진 실내 환경에 위치한 여러 장애물에 대한 정보를 사전에 훈련하고 인식하여 로봇의 인지 능력을 향상시키기 위해 스테레오비전 센서의 RGB-D 이미지에서 인텐시티를 기반으로 일정 거리 안에 있는 장애물을 검출하는 기법을 제시한다. RGB-D 인텐시티 정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 주요 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식률및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식률 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지를 제시한다. 실험결과, RGB-D 데이터와 인텐시티 데이터를 비교한 결과 정확도면에서는 RGB-D 데이터가4.2% 높은 인식률을 보였으나 훈련시간은 인텐시티 데이터가 RGB-D 이미지에 비해 LDA의 경우 29%, SVM의 경우 31% 빠르게 처리되었으며 테스트시간은 LDA의 경우 70%, SVM의 경우 33% 빠르게 처리되어 모바일 로봇 장애물 인식에 인텐시티 데이터를 사용하는 것이 정확도면에서도 우수하고 처리 속도 면에서 높은 개선효과가 있다.
주어진 실내 환경에 위치한 여러 장애물에 대한 정보를 사전에 훈련하고 인식해 로봇의 인지 능력을 향상시키기 위하여 스테레오비전 센서의 RGB-D 이미지에서 인텐시티를 기반으로 한 일정 거리 안에 있는 장애물을 검출하는 기법을 제시하고자 한다.