무인 차량 기술의 주된 초점은 차량이 목적지에 도달할 때까지 운전자의 개입 없이 다양한 센서에서 얻은 정보로 차량의 방향과 속도를 제어하는 것이다. 본 논문에서는 물류창고 혹은 공장과 같이 차량의 이동 범위가 제한된 환경 내에서 저비용 센서들을 활용한 무인 운반 시스템을 개발하는 데 초점을 둔다. 또한, 실내 위치 정보를 나타내는 수단으로 RFID 시스템을 채택하였으며, 경로 수정 및 확장 가능한 자동 운송 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 무인 운송에 사용되는 차량의 수와 동시에 이동하는 차량 간의 충돌이나 교착 상태가 없도록 차량의 효율적인 제어 메커니즘을 포함하고 있으며, 프로토타입 시스템을 구현하여 제안된 시스템의 효율성과 기능을 성공적으로 검증한다.
가사도우미 로봇과 같은 서비스 로봇은 가사구성물이 내제된 가정 내 가사 구성물 환경을 인식해야한다. 기존에는 홈서비스 로봇 등은 CCD, 초음파 등의 센서로 가정 내 구성물 및 실내 지형을 인식하였다. 실내지형 지도를 작성 할 경우 가사 구성물에는 헝겊 등이 있는바, 음파 등을 흡수하여 정확한 지형 지도가 만들어지지 못한다. 또한 CCD 카메라를 쓸 경우 pixel에 따라 거리 측정 정도가 달라지는 문제가 발생하고 가격이 고가이다. 본 논문은 이동로봇을 위한 위치 및 물체인식용 지능형 센서 제어 시스템에 대해 기술한다. 개발된 센서제어시스템은 저가의 광 PSD(Position sensitive detector)를 사용하였다. PSD센서의 스위칭 노이즈 및 광 산란에 의한 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 로봇의 주행 중 센서 스캔 시 간 등을 고려하여 heuristic software filter를 제안하였다. 또한 개발된 시스템은 초음파 센서에 의한 지형작성 비교와 본 논문에서 개발한 시스템을 비교하였으며, 복잡한 실내지 형을 대상으로 실험 지형지도 작성 실험을 통해 우수성을 입증하였다.
흙채움 마대는 현장의 재료를 사용하여 간편하게 사면 및 제방의 복구나 보강에 사용되고 있다. 이런 흙채움 마대의 전단저항력을 증가시키기 위해 흙채움 마대 상 하면에 벨크로(Velcro)를 부착한 흙채움 마대가 개발되었으며, 벨크로를 부착한 흙채움 마대의 역학적 특성을 분석하기 위해 대형직접전단실험과 원호파괴를 가정한 실내모형실험이 수행되었다. 실제 벨크로가 부착된 마대를 이용해 사면을 설계하기 위해 흙-토목섬유 요소실험을 실시하여 강도정수를 파악하였다. 그리고 사면형성 시 벨크로와 흙채움 마대가 혼재하고 있기 때문에 정확한 파괴면을 알 수 없다. 따라서 실내모형실험을 통해 내적파괴에 대한 거동을 분석하고, 역해석을 통해 설계강도정수를 제안하였다. 흙-토목섬유의 요소실험결과, 벨크로의 부착으로 인해 흙채움 마대 상호간의 전단저항 정수인 내부마찰각과 점착력의 증가가 나타났으며, 특히 내부마찰각보다는 점착력의 뚜렷한 증가가 나타난 것으로 분석되었다. 또한, 실내모형실험 결과, 지지력이 20%이상 증가해 대형장비의 주행성 증가와 시공속도의 증대를 가져올 것으로 판단된다.
본 논문에서는 하나의 영상에서 모서리의 유형을 이용하여 실내 환경을 주행하는 로봇의 자기위치 검출방법을 제안한다. 먼저 실내공간이 가지는 기하학적 특징을 이용하여 영상 내의 평면과 벽면이 이루는 모서리의 유형과 위치와 2-D 지도 내의 코너들과의 상응관계를 분석한다. 입력된 영상에서 수직선 특징을 찾기 위한 알고리즘을 이용하여 모서리의 위치를 찾고 모서리 점의 가지를 검출하여 모서리 유형을 추정하고, 발견적 방법에 의해 영상에 나타난 모서리와 2-D 지도의 코너와의 상응관계를 찾는다. 상응된 점들로부터 원근 변환과 최소 좌승법으로 유도된 비선형 방정식의 해를 풀어서 카메라의 자기위치를 추정한다. 실험에서는 제안한 방법을 실제 복도공간을 대상으로 모서리 유형을 이용한 자기위치 검출 방법을 적용한 결과를 분석하여 제안한 방법의 유용성을 보인다.
본 논문은 그루빙(grooving),타이닝(tinning),텍스쳐(texture) 등의 포장 도로의 표면 상태를 고성능의 레이저 변위센서를 사용하여 정밀하게 측정하고, 측정한 표면 상태를 객관적으로 평가하는 장비 개발에 관한 논문이다. 본 논문에서는 실제 평가 장비 차량을 만들기에 앞서 전체 시스템을 설계하고, 실내에서 차량과 도로의 모사 장비를 만들어 실험하였다. 본 실험에서는 오실로스코프와 DAQ (Data Aquisition) 보드를 사용하였다. LabView로 선호처리 프로그래밍을 하여 컴퓨터 화면에 GUI 형태로 나타내었다. 측정 데이터는 컴퓨터의 저장 공간에 저장하여 후처리를 가능하게 하였다. 또한, 실제 평가 장비 차량에 장착하게 될, GPS(Global Positioning System) 시스템으로 부터 실시간으로 평가 장비 차량의 이동거리 데이터를 얻었다. 실험 결과 차량이 80km/h로 주행할 때 도로 표면 타이닝의 폭과 깊이가 평균 9.67% 오차를 보였으며, 이동거리는 0.03% 이내의 오차를 보여 만족할 만한 결과를 얻었다.
This paper deals with the indoor localization problem for a SSMR (Skid Steering Mobile Robot) subjected to wheel-ground friction and with one LRF (Laser Range Finder). In order to compensate for some friction effect, a friction related coefficient is estimated by the recursive least square algorithm and appended to the maneuvering command. Also to reduce odometric information based localization errors, the lines are extracted with scan points of LRF and matched with the ones of the corresponding map built in advance. The present friction compensation and scan map matching schemes have been applied to a laboratory SSMR, and experimental results are given to validate the localization performance along an indoor corridor.
일반적인 상용차에서 사용되고 있는 기계식 에어컨 시스템은 엔진의 가동(주행 또는 공회전)에 의해 발생되는 에너지를 이용해 차량 실내온도를 유지시켜준다. 이러한 기계식 에어컨 시스템의 작동은 엔진 구동력의 일부를 사용하기 때문에 상용차의 연비와 큰 관련성 있다. 상용차량은 경우 하절기 작업대기, 차량 내 야간취침 등이 빈번해 운전자의 운행습관에 따라 연료 소비량이 증가하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하고자 대형 상용차량이 정차중인 무시동 기간에도 일정 온도의 유지가 가능한 전동식 압축기 구동용 Cascaded Push-Pull 컨버터를 제안하였다.
For localization, it is very important for an autonomous mobile robot to be able to recognize indoor environment and match an object it detect to an object within a map developed either online or offline. Given the map defining the locations of geometric beacons like wall and comer existing in the robot operation environment, this paper presents a stereo ultrasonic sensor based method that can be conveniently used in recognizing the geometric beacons. The stereo ultrasonic sensor used in the experiment consists of an ultrasonic transmitter and two ultrasonic receivers placed symmetrically about the transmitter. Experiment shows that the proposed method is more efficient in recognizing wall and coner than the conventional method of using multiple number of transmitter-receiver pairs.
실내의 완벽 주행이 주요 목적인 청소로봇은 자기 위치를 인식 할 수 있어야한다. 자기 위치를 제대로 인식하지 못하게 된다면 청소할 방을 모두 돌지 못하고 방 청소를 마치게 된다. 청소로봇이 상용화 되기 위해서는 저렴한 가격의 보드를 선호한다. 이것은 현재 나온 복잡한 계산을 요구하는 알고리즘을 사용하지 못하거나 사용하여도 속도가 느린 문제를 가진다. 영상 프레임 처리 속도가 느릴 경우 처리되는 동안 로봇이 움직이지 못하여 부드러운 움직임을 불가능하게 한다. 본 논문은 저사양의 하드웨어에서 자기 인식을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 자기 인식을 하기 위해 처리 되어야 하는 전처리 과정과 전처리를 거친 데이터를 이용하여 자기 위치를 인식하도록 이동거리와 회전각을 계산하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 방법들을 이용하여 실제 이동 값과 비교, 분석한다.
The objective of this paper is to get excitation forces of the engine at each of the brackets for the prediction of the vehicle interior noise by the powertrain. A powertrain geometry model is produced by CATIA and its FE model is made by MSC/Patran. A vibration mode analysis and a running mode analysis are experimentally implemented. After getting a satisfied MAC value by doing a correlation about a measured mode analysis value and analyzed value through MSC/Nastran software, all components are assembled through MSC/ADAMS software which is a dynamic analysis tool. We can predict the vibration of brackets which is the last points to occur the force of the engine combustion by analyzing the combustion force produced by engine mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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