본 논문은 이동로봇의 다양한 작업들 중에 선행하는 물체를 안정하게 추종하는 동작중 예기치 못한 움직이는 장애물의 효과적인 회피 방법을 고려한다. 센서 기반의 이동로보트에서는 이동물체 추종과 충돌회피를 센서정보에 의존해서 해결해야 하는데 동일한 센서 정보로 추종물체와 충돌물체를 구분하는 것이 쉽지 않은 문제이다. 또한 명확히 규정되지 않은 환경에서 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이와 같이 명확히 규정되지 않은 환경에서 선행물체의 안정한 추종과 추종 중에 마주치는 이동 장애물에 대한 충돌회피를 위하여 이동로봇의 상태 판단에 따라 구분된 행동 선택 모드를 제안하고 실험적으로 확인한다.
본 논문에서는 거리센서기반의 차륜형 로봇의 물체추적과 추종에 대한 로봇의 구동제어방법을 제안한다. 물체 추종을 위해 1개의 초음파 송신부와 2개의 초음파 수신부를 사용하여 추종하고자 하는 물체로부터 2개의 거리데이터를 생성한다. 생성된 거리데이터를 기반으로 로봇의 물체까지의 직진오차와, 회전오차를 산출한 뒤, 물체 추종을 위해 PID제어기 기반의 조작량을 계산하여 로봇의 동작제어에 사용한다. 제안된 방법의 특징을 확인하기 위해 3가지 경우에서 실험을 수행하였으며 PID게인이 로봇의 움직임에 미치는 영향과 직진오차게인과 회전오차게인이 로봇의 움직임에 미치는 영향을 각각 확인해 보았다. 제안된 방법은 항상 추종물체를 로봇에 대하여 일정위치에 존재하도록 하는 기법으로 물체추종 어플리케이션 이외에도, 여러 대의 로봇이 특정한 대형을 이루어 움직이게 하는 군집형 제어 문제에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 수중로봇에 쓰일 수 있는 카메라 영상을 기반으로 하는 인공표식물의 인식 및 추종 기법을 제안한다. 문제를 풀기 위해 제안된 방법은 인식과 추종의 두 개의 단계로 이루어져 있으며 인식단계에서는 물체의 외형에 관한 특징을 분석한 후 비선형 최적화 알고리즘을 통하여 알맞은 목표물로 분류한다. 이 후 추종 단계에서는 분류된 목표물에서 색깔 히스토그램을 추출한 후 meanshift 추종 법을 이용하여 지속적으로 추종하는 방법을 택하였다. 히스토그램 매칭 시에는 Bhattacharyya 거리를 계산하는 방법을 이용하였다. 결과적으로 제안하는 접근법은 수중로봇의 영상처리 분야에 다음과 같은 공헌을 할 것으로 기대한다. 1) 제안하는 방법은 카메라의 움직임으로 생기는 물체의 자세변화나 크기 변화에도 강인하게 대처할 수 있으며 2) 카메라 센서를 통한 방법이므로 초음파 센서 등의 기기들에 비하여 가격 경쟁력이 우수하다. 3) 또한 본 논문에서는 일반적으로 많이 쓰이는 특징 점을 기반으로 한 방법이 탁도 변화에서는 형태를 기반으로 한 방법보다 열등할 수 있음을 실험을 통하여 보였다. 4) 마지막으로 제안된 방법의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 수치적으로 검증해 보았다.
컴퓨터 비전을 이용한 이진 영상 데이터 처리는 사용자가 원하는 객체를 배경과 분리하여 추출하는 데에 유용하며 객체 위치 검출에는 테두리 검출(edge detection), 센트로이드 검출 (centroid detection) 등 다양한 기법들이 사용되어 왔다. 연속해서 움직이는 객체의 위치를 테두리 검출 기법을 이용하여 추종 시, 조명과 환경 잡음에 민감한 영상 데이터의 특성상 객체의 테두리 부분은 매 프레임마다 조금씩 차이가 있어 위치를 검출하는 데에 오차가 발생하기 쉽다. 그러나 센트로이드 기법으로 구할 경우 많은 픽셀의 무게중심을 구하는 것이므로 그 오차를 줄여 빠르고 정확한 위치 검출에 유용하다. 본 논문에서는 LabVIEW를 이용하여 진자운동 하는 물체의 센트로이드 점을 구하여 실시간 위치 검출을 구현한다.
본 논문은 SURF(Speeded Up Robust Features)를 기반으로 한 대상 물체 인식 알고리즘과 GP(Genetic Programming)를 기반으로 한 직진, 회전, 정지, 후진 걸음새(gait) 자동 생성을 각각 구현한다. 그리고 이를 결합 하여, 대상을 인식하고 자율적으로 접근 및 추종할 수 있는 인식 기반 지능적인 보행 기법을 제안한다. 4족 보행 로봇의 걸음새는 GP를 사용하여 각 관절의 궤적에 대한 회귀분석으로 생성한다. 고속의 특징점 검출에 적합한 SURF를 사용해서 물체의 위치와 크기를 인식하고, 물체까지의 거리를 계산한다. 4족 보행로봇의 물체 인식 및 이를 통한 자율접근 보행 실험은 ODE(Open Dynamics Engine) 기반의 Webots 시뮬레이션과 실제 로봇에 대해서 수행된다.
본 논문은 탁도의 영향으로 사용이 제한적인 수중 광학 카메라의 대안으로 수중 영상 소나(imaging sonar)를 사용하여 수중 물체를 인식하여 추종하는 구조를 제안한다. Part 1에서, 영상 소나의 현실적인 성능을 고려한 2차원 인공 표식의 설계 방법과 인식 방법을 제안한다. 특히 영상 소나와 초음파의 특성을 분석하여 피인식성을 극대화 할 수 있는 재료를 선택하였으며, 물체의 모델링이 쉬운 무지향성이며 단순한 외형을 채택하고, 표식으로 사용이 가능한 영역 기반 특징 요소를 포함한 내부 형태를 제안하였다. 또한 제안한 인공 표식을 실시간으로 인식할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 외곽선 추출, 허프-원-검출기에 의한 유사도 및 위치 추정, 형상 행렬의 비교에 의한 표식의 분류하는 알고리즘을 포함하고 있다. 제안한 인공 표식과 인식 알고리즘의 유용함을 DIDSON (영상 소나)를 사용한 수조 실험으로 검증하였다.
반경이 작은 곡선이 종종 존재하는 도시 내에서 운행되는 도시형자기부상열차는 전자석과 레일 사이에 기계적 접촉 없이 곡선주행을 할 수 있어야 한다. 특히, 안내제어가 없는 자기부상열차에 있어서는 승차감을 확보하면서 곡선추종성능을 향상시키기 위하여 차간 댐퍼의 설치가 고려된다. 자기부상 차량용 차간 댐퍼는 곡선 진출입시 차량에 발생하는 요(Yaw) 방향의 진동을 최소화할 수 있어야 함과 동시에, 부상 전자석이 레일과 접촉이 없도록 해야 한다. 본 논문에서는 곡선주행에서의 차간 댐퍼의 승차감과 곡선추종성에의 영향을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 부상제어, 차량, 대차 및 궤도가 포함된 동역학 모델을 이용한 동특성 시뮬레이션이 수행된다. 시뮬레이션을 통하여 차간 댐퍼의 효과가 분석되고 시험 선로에서의 주행시험을 실시하여 해석 결과의 신뢰성에 대한 검증이 이루어졌다.
고주파 유도 가열 시스템에서 철과 같은 물체를 가열하게 되면, 가열된 금속이 큐리점 부근에서 전기적인 임피던스가 급격하게 변화하는 특징을 가지는 시변 시스템이 된다. 또한 부하 임피던스가 변화함에 따라 시스템의 부하 공진 주파수가 달라지므로 해서 시스템의 효율이 감소하는 문제점이 있었다. 그리고, 피가열 물체의 용융이나 삽입 상태에 따른 시스템의 단락 현상으로 인해 시스템이 파괴되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위한 방법으로 PLL에 의한 부하 공진 주파수를 추종하면서 스위칭 손실을 줄이고, 시변 부하에 대한 유도 가열시 큐리점 부근의 급격한 부하 임피던스 변화에도 안정된 정전력 제어가 가능할 뿐 아니라 대전력용에 적합하고, 단락현상으로부터 시스템을 보호하는 병렬 공진형 인버터 시스템에 적용되는 퍼지논리 제어기를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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