• 제목/요약/키워드: 야외 주행

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Support Vector Machine 기반 지형분류 기법 (Terrain Cover Classification Technique Based on Support Vector Machine)

  • 성기열;박준성;유준
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제45권6호
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    • pp.55-59
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    • 2008
  • 야외 환경에서 무인차량의 자율주행에 있어서 효과적인 기동제어를 위해서는 장애물 탐지나 지형의 기하학적인 형상 정보외에 탐지된 장애물 및 지형 표면에 대한 재질 유형의 인식 및 분류 또한 중요한 요소이다. 영상 기반의 지표면 분류 알고리듬은 입력 영상에 대한 전처리, 특징추출, 분류 및 후처리의 절차로 수행된다. 본 논문에서는 컬러 CCD 카메라로부터 획득된 야외 지형영상에 대해 색상 및 질감 정보를 이용한 지형분류 기법을 제시한다. 전처리 단계에서 색공간 변환을 수행하고, 색상과 질감 정보를 이용하기 위해 웨이블릿 변환 특징을 사용하였으며, 분류기로서는 SVM(support vector machine)을 적용하였다. 야외 환경에서 획득된 실영상에 대한 실험을 통하여 제시된 알고리듬의 분류 성능을 평가하였으며, 제시된 알고리듬에 의한 효과적인 야지 지형분류의 가능성을 확인하였다.

스테레오 카메라를 장착한 주행 로봇의 야외 탐사 (Terrain Exploration Using a Mobile Robot with Stereo Cameras)

  • 윤석준;박성기;김수현;곽윤근
    • 대한기계학회:학술대회논문집
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    • 대한기계학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.766-771
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    • 2004
  • In this paper, new exploration mobile robot is presented. This mobile robot, called Robhaz-6W, is able to overcome hazardous terrains, recognize three dimensional terrain information and generate a path toward the destination by itself. We develop the passive four bar linkage mechanism adoptable to such terrain without any active control and the real time stereo vision system for obstacle avoidance, a remote control and a path planning method. And the geometrical information is transmitted to the operator in the remote site via wireless LAN equipment. And finally, experimental results for the passive mechanism, the real time stereo vision system, the path planning are reported, which show the versatility of the proposed mobile robot system to carry out some tasks.

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얼굴 및 손동작 인식 활용한 자율주행 선풍기 개발 (Development of self-driving fan using face and hand gesture recognition)

  • 김소정;조형국;김우혁;배재준;김창우;고석환;정영석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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    • pp.261-262
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    • 2023
  • 거동이 불편한 사람의 경우 직접적인 제어보다 손동작으로 간접적인 제어를 함으로써 생활에 어려움이 줄고 편리한 사용이 가능하다. 사람을 인식 후 판단하고 제어가 가능할 뿐만 아니라 손동작 인식이 가능한 선풍기가 사람들에게 더 편하게 활용되고, 간단한 동작으로 제어할 수 있다. 본 논문에서는 Mediapipe를 활용하여 간단한 손동작을 바탕으로 실시간으로 풍속을 제어하고 사람을 인식하는 기능을 제공한다. 야외나 에어컨이 없는 장소의 경우 SLAM을 활용해 주행이 가능한 이동식 선풍기를 개발했다. 기존의 선풍기의 직접적인 조작 제어가 불편한 것이 누구나 쉽게 간단한 손동작을 통해 먼 거리에서의 인식을 통한 제어와 이동 기능이 기존 기능에 비해 향상됨을 기대할 수 있다.

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야외 순찰로봇을 위한 단일 레이저거리센서 기반 충돌 회피 주행 제어기법 개발 (Motion Control of an Outdoor Patrol Robot using a Single Laser Range Finder)

  • 홍승범;신유진;정우진
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.361-367
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    • 2010
  • This paper reports the development of a mobile robot for patrol using a single laser range finder. A Laser range finder is useful for outdoor environment regardless of illumination change or various weather conditions. In this paper we combined the motion control of the mobile robot and the algorithm for detecting the outdoor environment. For obstacle avoidance, we adopted the Vector Field Histogram algorithm. A laser range finder is mounted on the mobile robot and looking down the road with a small tilt angle. We propose an algorithm for detecting the surface of the road. The outdoor patrol robot platform is equipped with a DGPS system, a gyro-compass sensor, and a laser range finder. The proposed obstacle avoidance and road detection algorithms were experimentally tested in success.

드론을 활용한 방문객 길 안내 시스템 (Navigation System Using Drone for Visitors)

  • 서예지;진영서;박태정
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.109-114
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    • 2017
  • 드론 기술은 점점 더 고도화되고 있는 카메라 및 센서 등의 감지 능력과 신속한 비행을 기반으로 하는 이동 능력 덕분에 다양한 분야에서 활용되고 있으며 그 기대도 점점 더 높아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 응용의 하나로 MIT Senseable City Lab에서 소개한 Skycall과 유사한 프로토타입을 직접 구현하고 실제 상황에서의 장점과 한계를 논의하고자 한다. 이러한 목표를 위해 안드로이드 스마트폰을 기반으로 드론을 기반으로 한 보행자 길 안내 시스템 프로토타입 구현하였다. 제안하는 시스템은 대학 캠퍼스나 공단 지역 같이 여러 건물들이 밀집해 있는 공간 상에서 방문객들의 길 안내는 물론 인증되지 않은 방문객의 시설 접근을 차단하는 보안 기능도 구현한다. 마지막으로 프로토타입 제작 중 발견한 문제점에 대한 논의와 제안을 제시한다.

Compressed Extended Kalman 필터를 이용한 야외 환경에서 주행 로봇의 위치 추정 및 지도 작성 (Simultaneous Localization & Map-building of Mobile Robot in the Outdoor Environments by Vision-based Compressed Extended Kalman Filter)

  • 윤석준;최현도;박성기;김수현;곽윤근
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.585-593
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    • 2006
  • In this paper, we propose a vision-based simultaneous localization and map-building (SLAM) algorithm. SLAM problem asks the location of mobile robot in the unknown environments. Therefore, this problem is one of the most important processes of mobile robots in the outdoor operation. To solve this problem, Extended Kalman filter (EKF) is widely used. However, this filter requires computational power (${\sim}O(N)$, N is the dimension of state vector). To reduce the computational complexity, we applied compressed extended Kalman filter (CEKF) to stereo image sequence. Moreover, because the mobile robots operate in the outdoor environments, we should estimate full d.o.f.s of mobile robot. To evaluate proposed SLAM algorithm, we performed the outdoor experiments. The experiment was performed by using new wheeled type mobile robot, Robhaz-6W. The performance results of CEKF SLAM are presented.