• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.291-292
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• 2008

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.658-663
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• 2012

An accurate outdoor localization method using line/arc features is suggested for mobile robots with LRFs (Laser Range Finders) and odometry. Localization is a key process for outdoor mobile robots which are used for autonomous navigation, exploration and so on. In this paper, an accurate pose correction algorithm is proposed for mobile robots using LRFs, which use three feature types: line, circle, and arc. Using this method we can reduce the number of singular cases that robots couldn't find their pose. Finally we have got simulation results to validate the proposed algorithm.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1817_1818
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• 2009

Disparity 맵은 스테레오 카메라의 이미지 평면에 동일한 3차원 포인터를 나타내는 픽셀간의 차이를 나타내는 이미지이다. 이는 3차원 정보를 얻기 위하여 생성 한며 생성된 Disparity 맵은 Triangulation을 이용하여 3차원 복원이 가능하다. Disparity 맵은 픽셀의 intensity의 차를 이용하여 구하므로 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분에서 많은 에러가 생기는 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 싱글 카메라와 레이저 레인지 파인더의 캘리브레이션을 통해 알아낸 기하학적인 관계를 이용하여 3차원 정보를 카메라의 이미지 평면으로 역 사영 시켜서 Disparity 맵을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기존의 스트레오 카메라 기반으로 Disparity 맵을 생성하는 경우에 생기는 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분의 문제를 해결 할 수 있다는 것을 실험을 통하여 검증 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.111-116
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• 2014

투명 장애물이 포함된 환경에서 레이저 거리 측정기만을 사용하여 장애물을 인식하다는 것은 이동 로봇이 장애물과의 충돌로부터 자유로운 자율 주행을 보장할 수 없는 문제를 야기한다. 이를 해결하기 위해 레이저 거리 측정기를 사용하는 이동 로봇은 투명 장애물을 인식할 수 있는 초음파 센서와 같은 추가적인 센서를 사용해야 한다. 본 논문에서는 레이저 거리 측정기만을 이용하여 환경 내에 존재하는 투명 장애물을 인식할 수 있도록 하는 투명 장애물 인식 알고리즘을 제안한다. 투명 장애물 인식 알고리즘은 레이저 거리 측정기를 이용하여 투명 장애물을 인식하였을 경우, 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음(reflected noise)만을 추출하여 이를 처리함으로서 투명 장애물의 위치를 찾도록 하는 것이다. 이를 통해 이동 로봇은 투명 장애물 환경에서 레이저 거리 측정기만을 사용하더라도 장애물과의 충돌로부터 자유로운 자율 주행을 보장받을 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘의 유효성을 평가하기 위해 세 가지의 실험 환경에서 실제 이동 로봇 및 레이저 거리 측정기를 사용하여 측정하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.8-15
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• 2011

This paper proposes a real-time navigation algorithm which integrates the artificial potential field (APF) for an unmanned vehicle in the unknown environment. This approach uses repulsive potential function around the obstacles to force the vehicle away and an attractive potential function around the goal to attract the vehicle. In this research, laser range finder is used as range sensor. An obstacle detected by the sensor creates repulsive vector. Differential global positioning system (DGPS) and digital compass are used to measure the current vehicle position and orientation. The measured vehicle position is also used to create attractive vector. This paper proposes a new concept of potential field based navigation which controls unmanned vehicle's speed and steering. The magnitude of repulsive force based on the proposed algorithm is designed not to be over the magnitude of attractive force while the magnitude is increased linearly as being closer to obstacle. Consequently, the vehicle experiences a generalized force toward the negative gradient of the total potential. This force drives the vehicle downhill towards its goal configuration until the vehicle reaches minimum potential and it stops. The effectiveness of the proposed APF for unmanned vehicle is verified through simulation and experiment.