Cooperative systems among various unmanned vehicles are widely used in various field and emerging. Unmanned vehicles are able to operate various missions without operator onboard and they are highly stable. Collaborative work of multiple unmanned vehicles is emphasized due to the difficulty of recent missions such as SEAD (Suppression of the Enemy Air Defenses), MUSIC (Manned Unmanned Systems Integration Capability), goldentime in the rescue mission. In this study, ROS and Pixhawk were proposed as a method of construction of a collaboration system and framework for an integrated simulation environment for heterogeneous unmanned vehicles is proposed. Totally 5 unmanned vehicles were set for the simulation for the observation of illegal fishing boats. This paper shows the feasibility of the cooperative system using ROS and Pixhawk through the simulation and the experiment.
물체컬러식별 임베디드시스템을 프로세서 기반으로 구현하고 물체를 식별 분류하는 무인물류관리 시스템을 제한한다. 임베디드시스템 구현은 초음파 센서를 이용하여 물체의 유무와 거리를 추출하고 USB CCD 카메라로부터 이진영상을 획득한다. 영상식별 알고리듬은 입력영상에 대해 컬러 검출한 패턴을 기준패턴과 비교 식별하여 지정된 랙에 이동 저장한다. 실험결과 무인화 창고관리 로봇기능으로 실용가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 상대위치인식과 자계기반 안내를 결합한 무인주행 차량의 주행기법을 제안한다. 자계기반 주행은 이동하는 경로에 자계가 항상 계측되면 안정적인 자율주행이 가능하다. 하지만 외부요인으로 인해 자계가 검출되지 않으면 예측 불가능한 상황이 발생하는 단점이 있다. 따라서 상대위치인식을 이용한 무인주행을 통해 자계가 검출되지 않는 구간을 극복하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 유용함을 검증하기 위하여 차량을 개발하고 자계기반 주행 실험하였다. 또한 자계가 없는 구간에서의 상대항법을 이용한 무인주행 실험을 실시하고 결과를 분석하여 문제점 극복의 가능성을 확인하였다.
본 논문은 360도 전방향을 찍을 수 있는 Omni Directional Lens를 장착한 카메라 로봇에 대해 소개한다. 이는 여러 대의 안드로이드 폰으로 원격에서 접속하여 360도 전방의 파노라마 영상을 받아볼 수 있으며, 마스터 권한을 가진 안드로이드 폰의 경우, 카메라 로봇을 원격으로 제어할 수 있다. 이 로봇은 원격에서 무인 감시 시스템 등 여러 가지 영역에서 활용될 수 있다.
본 논문은 진공흡착방식을 이용한 벽오르는 로봇에 탑재하기 위한 임베디드 시스템의 설계와 영상처리 알고리즘의 구현에 관한 연구이다. 벽로봇은 안정적인 부착과 이동성을 기반으로 벽면에서의 위험 요인 발견과 지능적인 처리를 위해 영상처리가 가능하고 원격의 스마트 단말기와 실시간 통신이 가능한 환경을 구축하였으며 이상 물질을 탐지하기 위해 색상성분을 정규화하고 특정객체를 탐지 후 영상을 전송하는 방법을 구현하였다. 이러한 기능은 무인로봇을 이용해 위험한 벽 환경에서의 균열이나 이상 원인을 지능적으로 탐색하는 분야에 응용 가능하다.
화재로 발생하는 산업시설의 인명·재산 피해를 줄이고 기존 소방 설비의 단점을 보완하는 소방 로봇을 제안한다. 소방 로봇은 무인 시스템으로 설계되었으며 6개의 핵심 기능인 화재 감지, 화재 진압, 현장 이동, 화재 알림, 소방서 신고, 현장 모니터링으로 구성된다. 로봇의 구성은 구동부, 제어부, 소화부로 이루어져 있으며, 각 구성 중 일부를 선정하고 테스트 통하여 화재 진압에 유효함을 증명하였다.
본 논문에서는 무인항공기의 자율 비행을 위한 전역 및 지역 경로 비행 시스템을 제안한다. 전체적인 시스템은 ROS 로봇 운영체제를 기반으로 구축하였다. 무인항공기에 탑재된 임베디드 컴퓨터는 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 실시간으로 VFH 기반의 지역 경로와 제안하는 Modified $RRT^*$-Smart 기반의 전역 경로를 생성한다. 또한, 무인항공기의 비행컨트롤러에 Mavros 통신 프로토콜을 이용하여 생성된 경로에 따른 이동 명령을 내린다. 지상국 컴퓨터는 장애물 정보를 수신하여 2-D SLAM 지도를 생성하고, 목적 지점을 임베디드 컴퓨터에 전달하며 무인항공기의 상태를 관장한다. 제안하는 무인항공기의 자율 비행 시스템을 3-D 공간 상의 시뮬레이터 및 실제 비행을 통해 검증하였다.
라인 트레이서의 기본적인 목표는 주어진 주행선을 센서로 검출하여 목적 위치까지 정확하고 빠르게 이동하는 것이다. 이를 응용하여 현재 무인 운송 차량, 레이저 절단기, 자율이동 및 주행이 가능한 무인 로봇 등 여러 분야에 활용되고 있고, 응용에 따라 많은 발전의 가능성을 가진 분야로 여러 대학교에서 매년 대회를 개최하고 있다. 하지만, 하드웨어적인 설계와 제어방식에 따라 주행 성능에 많은 차이가 생긴다. 본 논문에서는 라인트레이서의 특성을 향상시키고자 지적 PID를 적용한 제어기를 설계하여 시스템의 특성을 향상시키는 방안을 강구하고자 한다.
In the midst of disaster, such as an earthquake or a nuclear radiation exposure area, there are huge risks to send human crews. Many robotic researchers have studied to send UGVs in order to replace human crews at dangerous environments. So far, two-dimensional camera information has been widely used for teleoperation of UGVs. Recently, three-dimensional information based teleoperations are attempted to compensate the limitations of camera information based teleoperation. In this paper, the 3D map information of indoor and outdoor environments reconstructed in real-time is utilized in the UGV teleoperation. Further, we apply the LTE communication technology to endure the stability of the teleoperation even under the deteriorate environment. The proposed teleoperation system is performed at explosive disposal missions and their feasibilities could be verified through completion of that missions using the UGV with the Explosive Ordnance Disposal (EOD) team of Busan Port Security Corporation.
이 논문에서는 영상정보를 기반으로 한 무인 시스템의 자율 항법기술에 대한 동향을 요약한다. 영상기반 항법기술로는 비주얼 서보잉, 비주얼 오도메트리, 영상 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)이 있다. 비주얼 서보잉은 목표 이미지와 현재 이미지 사이의 피쳐 차이로부터 원하는 속도 입력을 계산하여 무인 로봇을 목표 자세로 유도하는 데 사용된다. 비주얼 오도메트리는 무인 시스템이 영상정보를 바탕으로 자신의 이동 궤적을 추정하는 기술로, 기존의 dead-reckoning 방식보다 정확성을 향상시킬 수 있다. 영상 기반 SLAM은 무인 시스템이 영상 정보를 활용하여 미지의 환경에 대한 지도를 구축함과 동시에 자신의 위치를 결정해 나가는 기술로, 정확히 알지 못하는 환경에서 무인차량이나 무인기를 운용하는데 필수적이다. 이러한 기술들이 적용된 해외의 연구 사례들을 살펴봄으로써 영상기반 항법기술의 동향을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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