최근 다층의 인공신경망 모델이 수많은 분야에 대한 해결 방안으로 제시되고 있으며 2015년 Mnih이 고안한 DQN(Deep Q Network)는 Atari game에서 인간 수준의 성능을 보여주며 많은 이들에게 놀라움을 자아냈다. 본 논문에서는 Atari DQN Model을 실내 자율주행 모바일 로봇에 적용하여 신경망 모델이 최단 경로를 추종하며 장애물 회피를 위한 행동을 학습시키기 위해 로봇이 가지는 상태 정보들을 84*84 Mat로 가공하였고 15가지의 행동을 정의하였다. 또한 Virtual world에서 신경망 모델이 실제와 유사한 현재 상태를 입력받아 가장 최적의 정책을 학습하고 Real World에 적용하는 방법을 연구하였다.
주율 주행과 로봇 시스템의 기술이 발전하면서 이와 관련된 영상 알고리즘들의 연구가 활발히 진행되고 있다. 제안 네트워크는 단일 영상을 이용하여 비주얼 오도메트리를 예측하는 시스템이다. 딥러닝 네트워크로 KITTI 데이터 세트를 이용하여 학습과 평가를 하며 네트워크의 입력으로는 연속된 두 개의 프레임이 들어가고 출력으로는 두 프레임간 카메라의 회전과 이동 정보가 된다. 이를 통하여 대표적으로 자동차의 주행 경로를 알 수 있으며 여러 로봇 시스템 등에서 활용할 수 있다.
최근 산업 현장에서 많은 안전사고가 일어나고 있고, 현장 노동력의 부족으로 무인 로봇 시스템들을 도입하는 등 다양한 변화를 맞이하고 있다. 이에 차세대 자동화 시스템은 보다 유연하고 지능적이어야 한다. AGV(Automatic Guided Vehicle)의 경우 실시간으로 변하는 현장에 대응하기 어렵고, 새로운 어플리케이션에 대한 제품개발의 어려움이 따른다. 이에 대한 대안으로 AGV 인식 스택을 재구축하여 인간과 동일한 공간인식 능력을 갖춘 AMR(Autonomous Mobile Robot)이 대두되고 있다. 본 연구에서는 SLAM과 ROS를 이용하여 AMR의 기능을 구축하였다. YD Lidar 센서와 SLAM을 이용하여 주변 환경을 지도화 하여 로봇의 현재 위치를 파악할 수 있도록 제작하였고, 직접 지도상의 최적 경로를 파악하여 주변 장애물을 회피하며 주행할 수 있음을 확인하였다. DC 모터의 응답 특성에 따라 주행 속도, 조향각 등을 제어할 수 있도록 구현하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.487-488
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2023
전 세계적으로 도시화가 가속화됨에 따라 도시 내 차량의 수가 지속해서 증가하고 있지만 주차 공간의 부족으로 인해 도심 내 불법주차 문제가 심각해지고 있다. 또한 주차된 차량의 운전자 정보가 노출된 환경으로 인해 개인 정보 유출이 중요한 사회적 문제가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 불법주차 해소와 운전자 개인정보 보호를 동시에 해결하기 위한 자율주행 로봇 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 정상 주차를 식별하기 방안으로 마커 인식을 적용하였고 ROS 기반 Stella N1을 사용하여 자율주행할 수 있는 로봇을 제작하였다. 또한 전화번호 없이 운전자와 연락을 취할 수 있는 메시지전달 앱을 개발하였다.
The EU (European Union) was introduced Euro-6e in 2023. Recently, the EU prepare to introduce Euro-7. One of difference Euro-6e and Euro-7 is test route condition. This study developed 5 test routes that have different characteristics and severity. The severity of test routes was made by traffic and road gradient. And this study was conducted RDE test on 5 test routes for Light-Duty diesel vehicle (Euro-6d). Based on the test results, the emission characteristics of CO2 and NOx were analyzed according to the severity of the test routes. Especially, 4 test routes were satisfied normal driving condition of Euro-7 and other test route was satisfied extended driving condition of Euro-7.
자율 센서 네트워크에서 센서 노드가 자율 주행하기 위해서 주행 경로 상의 장애물을 회피해야 한다. 이를 위해서 저렴하고 동적인 상황에서도 효과적인 장애물 탐지 비전 센서를 구현하였다. 이 연구에서는 Structured Light방식을 이용하였으며. Structured Light로는 라인 패턴의 적외선 레이저를 사용하였고 카메라에 적외선 필터를 장착하여 빛의 효과에 둔감하게 하였다. 값과 시간에 따른 2차 Thresholding으로 노이즈를 제거하였다. 실험 결과 센서 노드를 기준으로 한 2D 좌표계에서 최대 10mm의 오차로 장애물의 X, Y좌표를 찾을 수 있었으며 비전 센서의 프로그램은 객체화 하여 센서 노드 프로그램과 연동되어 장애물의 정보를 Localize와 Map building에 사용 할 수 있도록 제공한다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.5
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pp.14-28
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2018
Thanks to technical improvement on the vehicle to vehicle communication and the intelligent transportation system, gradual introduction of the autonomous vehicles is expected soon in the market. The study analyzes the autonomous vehicles' impacts on the network efficiencies. In order to measure the network efficiencies, the study applies the sequential procedures that combines the microscopic and macroscopic simulations. The microscopic simulation attends to the capacity changes due to the autonomous vehicles' proportions on the roadway while the macroscopic simulation utilizes the simulation results in order to identify the network-wide improvement. As expected, the autonomous vehicles efficiently utilizes the existing capacity of the roadway than the human driving does. Particularly, the maximum capacity improvements are expected by the 190.5% on the expressway. The significant capacity change is observed when the autonomous vehicles' proportions are about 80% or more. These improvements are translated into the macroscopic model, which also yields overall network efficiency improvement by the autonomous vehicles' penetration. However, the study identifies that the market debut of the autonomous vehicles does not promise the free flow condition, which implies the possible needs of the system optimal routing scheme for the era of the autonomous vehicles.
To handle container effectively is one of the most important factors in a port because working time is linked soon into cost. Since the middle of 1990s, RMGC(Rail-Mounted Gantry Crane) and RTGC(Rubber-Tired Gantry Crane) have been developed and widely used to operate containers in the yard. The RTGC is more difficult than RMGC in the automatic control system design. Although, the RTGC is largely advantaged to free driving environment, it has some considerable disadvantages in the system operating. In general, the problems are due to tire slip and lack of tire pressure etc. Therefore, a desirable research result has not been shown in this time. So, in this paper, we propose a new approach to design tracking control system for the RTGC in which the mathematical modeling is included. From the simulation results, the control performance of the designed control systems is evaluated.
Kim, Dong-Hyun;Kim, Sang-Yeon;Youn, Joo-Hyun;Ban, Chae-Hoon
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.1
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pp.31-38
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2017
As the structure of a construction, such as a building and a shopping mall, becomes more wide and complex, it is difficult for an user to find out a path to a desginated destination. However, since the existing navigation systems exploit the Global Positioning System in order to measure a current position, it is impossible to be used on the indoor environment. To solve this problem, we propose an indoor navigation system using beacon signal. The proposed system connects to a pre-installed beacon exploiting bluetooth on the user's smartphone. After receiving the data of the beacon, the system generates and displays a path based on the destination which the user put on and the current position measured by the beacon's data. The implemented indoor navigation system has the benefit to show the path to the destination easily at the complex indoor structure.
The real-time traffic information is considered to be the system to alleviate traffic congestion. An effective traffic information will help drivers make efficient travel decision, and network performance will be improved. To make efficient strategy of providing information, the analyst should quantify reduced congestion by the media traffic informations. Many other route diversion models considered only media-informations as information sources and ignored the impact of on-site informations such as visible delays and average speeds, which affect drivers' route diversion decision in practice. In those models, the effect of on-site informations could be treated to be the effect of media informations, and the effects of media informations would be over-estimated. The proposed model including the impact of on-site information can estimate the effect of media-informations. The results are expected to be applied to the analysis of traffic management policy such as ITS.
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