이 논문은 적외선 영상을 이용하여 보행자를 검출하고 추적하는 방법에 관한 것이다. 영상기반 보행 검출 및 추적 처리 속도를 개선하기 위하여 병렬처리언어인 CUDA(Computer Unified Device Architecture)를 활용한다. 보행자 검출은 하르 유사 특징을 기반으로 Adaboost 알고리즘을 적용한다. Adaboost 분류는 적외선 영상으로 제작한 데이터셋을 이용하여 훈련한다. Adaboost 분류기로 보행자를 검출한 후, HSV 히스토그램을 특징점으로 파티클 필터를 이용하여 보행자를 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 검출 및 추적 방법을 Linux 환경에서 소프트웨어를 개발할 수 있는 NVIDIA의 Jetson TK1 개발보드 상에 구현하였다. 이 논문에서는 보행자 검출 및 추적을 CUDA 개발환경인 GPU를 이용하여 병렬처리한 결과를 나타내었다. GPU를 이용한 보행자 검출과 추적 처리 속도가 CPU 처리속도에 비하여 약 6 배 빠른 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 강화학습 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process) 알고리즘을 사용하여 자갈밭과 같은 비평탄 지형을 극복하는 4족 보행 지능로봇을 설계하고 딥러닝 기법을 사용하여 사람을 검출한다. 로봇의 임베디드 환경에서 1단계 검출 알고리즘인 YOLO-v7과 SSD의 기본 모델, 경량 또는 네트워크 교체 모델의 성능을 비교하고 선정된 SSD MobileNet-v2의 검출 속도를 개선하기 위해 TensorRT를 사용하여 최적화를 진행하였다
본 논문에서는 하지 보행 장애를 가진 환자가 사용하는 크러치에 로봇 기술이 적용된 새로운 타입의 착용식 족형 보행 재활 로봇에 대해 서술하였다. 개발된 로봇의 주된 특징은 크게 세 가지로 나뉜다. 첫 번째, 착용 방식의 특징으로서, 팔꿈치에 착용하여 환자를 보조하는 엘보 크러치와 달리 환자의 가슴부에 족형 로봇을 착용함으로써 보행 시 넓은 가슴 면적으로부터 하중을 분산시키고 팔에 작용하는 집중 하중을 제거하였으며, 팔과 손의 움직임을 자유롭게 하였다. 두 번째, 사용자의 보행 의지를 파악하는 방법으로서, 족형 로봇의 발에 부착된 3축 힘센서를 이용하여 지면 반발력의 크기와 방향으로부터 사용자의 보행의도를 추정하는 알고리즘을 제안하였고 이에 따라 가슴 착용형 로봇을 보행시켰다. 마지막으로, 계단 보행을 위한 근력 강화 방법으로서, 둔턱을 오르내리는 근력 훈련이 가능하도록 바닥 높낮이에 따라 상하 운동 궤적이 변화할 수 있는 둔턱 보행 기능을 구현하였다. 최종적으로 개발된 로봇이 보행 의도를 인지하고 로봇 다리로부터 보행 보조를 효과적으로 수행할 수 있다는 것을 실험을 통하여 확인하였고, 하지 근전도 측정을 통하여 보행 시 로봇이 하지 근력을 보조하는 성능을 정량적으로 검증하였다.
영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.
대부분의 한국인은 오랜 좌식생활 때문에 팔자 걸음이나 안짱 걸음을 걷는 경우가 많고, 오늘날에는 보행 중 스마트폰 사용으로 인하여 올바른 자세의 보행이 더욱 어려워지고 있다. 본 연구는 현대 한국인의 걸음 실태를 쉽게 분석하고 사용자로 하여금 이를 알 수 있도록 하는 간편한 시스템을 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구는 보행 유형을 분류하기 위하여 3축 가속도 센서와 족압 감지 시스템을 활용한 보행 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 걸을 때 발생하는 발의 압력(foot pressure)과, 상반신의 기울어진 정도를 각각 압력 센서(pressure sensor)와 3축 가속도계(3-axis accelerometer)를 통해 걷는 자세의 데이터를 취득할 수 있다. 이를 통해 몇 가지 보행 유형과 센서 데이터 간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 상체 자세 판별에는 통계적 모수인 제곱평균제곱근과 표준편차가, 보행 유행 판별에는 k-최근접 이웃 알고리즘이 적합하다는 사실을 확인하였다. 고안된 시스템은 저비용의 의학, 체육 분야에 응용될 수 있다.
본 연구는 자율주행 통합관제센터 및 운행 중인 자율주행자동차에게 보행자의 무단횡단 발생 시 실시간으로 무단횡단 이벤트를 전달하고 보행자에게는 보행신호등에 따른 경고 및 안내방송을 하는 보행자Care 시스템의 개선에 관한 연구로서 보행자Care 시스템의 객체검지방법에 대한 신뢰성 향상과 동일시간, 장소, 객체의 중복이벤트 제거를 통해 정확도 향상을 위한 시스템 알고리즘을 설계하였다. 자율주행실증단지의 수집된 실증데이터를 통해 도출된 개선사항에 제시사항을 적용하여 객체검지에 대한 정확성과 보행자 카운트, 미검지 발생의 개선과 Lidar센서 및 지능형CCTV를 통해 검지되는 각 이벤트 상호매칭을 통해 집계의 정확도가 향상될 수 있도록 제시하였다.
도심 내의 보행공간은 도시민의 다양한 활동이 이루어지는 공간이다. 상업가로는 그 중에서도 도시 활동이 가장 활발한 장소이지만 이용자가 원하는 물건을 찾기 위해서는 많은 시간과 비용을 지출하여야 하며 이는 도심의 경제적 활성화를 저해하는 요소로서 작용될 수 있다. 이에 상업가로를 이용하는 보행자에게 실시간으로 의미있는 경로를 제공하고 보행 이동을 보조할 수 있는 방법을 개발하고자 하였다. 우선 기존의 네트워크 표현기법을 고찰하였고 물리환경적 측면, 방향전환에 따른 보행자의 공간에 대한 인지도, 시야와 접근성의 제약에 의한 인지도 3가지 관점으로 보행자의 공간 인지를 구분하여 네트워크에 반영하고자 노력하였고 이를 시뮬레이션 하였다. 그 결과 다양한 인지요소들을 반영한 경로탐색이 가능하였으며 적절한 경로를 산출할 수 있는 방법을 제시하였다.
계단 보행 시 로봇의 최적 궤도 계산은 유전자 알고리즘과 계산 토크 컨트롤러를 사용하여 수행되었다. 첫째, 생식, 교배, 돌연변이로 이루어진 실시간 유전 알고리즘 (RCGA)을 사용하여 총 에너지 효율이 최소화되었다. 보폭의 시작과 끝, 그리고 조인트, 각도, 각속도 위치 어셈블리 관련 재현성 조건은 선형 제약이다. 다음은 고르지 못한 제약은 코너 스윙 다리와 계단의 외부와의 충돌을 막기 위한 조건, 운동 학적 특이성을 막기 위한 무릎 관절의 조건 및 진행 방향의 안전은 보장되지 않음 이란 조건을 따른다. 마지막으로, 각 관절의 각도 궤도는 염색체를 근사 계수를 가지는 4차 다항식에 의해 정의된다. 이것은 보통 도보를 의미한다. 이 연구에서는 최적의 궤도의 에너지 효율을 7개의 링크로 구성된 7자유도의 2족 로봇을 통한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분석했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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