• Title/Summary/Keyword: 자율주행과 이동

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A study on the autonomous mobile robot using wireless networks (무선통신망을 이용한 자율이동로봇에 관한연구)

  • Yoo, Min-Suck;Kim, Nam-Uook;Um, Tae-Min;Choi, Eun-Jin;Na, Yoo-Chung;Hong, Sun-Ki
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.131-132
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    • 2011
  • 현 시대는 로봇의 시대라 할 만큼 다채로운 로봇들이 개발되고 있으며, 인간의 기능들을 본 떠 만든 로봇 암(Robot arm: manipulator)과 워킹로봇(Walking robot: biped robot, quadruped robot, popping robot, etc.)물체인식 및 물체 추적 로봇(Tracking robot with image processing -. Domo robot, MIT.)이나 곤충과 동물 등의 생체 로봇에 대한 개발 또한 진행하고 있다. 지능형 이동로봇에서 가장중요하고 기본이 되는 기술인 무선통신망을 이용한 통신 기술과 지표면을 걷는 워킹로봇이 아닌 개활지나 밀폐된 공간에서 주행이 자유롭고 속도 및 주변 반응에 대해서 즉시 반응할 수 있는 장점을 가져 개발이용이한 바퀴를 이용한 2축 이동로봇에 관하여 연구하였다. 본 연구는 무선통신망을 이용하여 인터넷이 되는 곧 이면 어디서든 원격제어를 통하여 이동로봇을 전진, 후진, 좌회전. 우회전 및 속도제어 위치제어를 할 수 있고 GPS로 로봇의 위치와, 카메라를 이용하여 영상자료를 수집하고 센서를 이용하여 장애물 감지 및 자율주행 하는 등 여러 분야에 응용 할 수 있는 로봇을 연구하였다.

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Navigation of Unmanned Vehicle Using Relative Localization and Magnetic Guidance (상대위치인식과 자계안내를 이용한 무인주행차량의 주행기법)

  • Lee, Yong-Jun;Ryoo, Young-Jae
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.21 no.4
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    • pp.430-435
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    • 2011
  • In this paper, a navigation technology of an unmanned vehicle using relative localization and magnetic guidance is proposed. Magnetic guidance system had been developed as a robust autonomous driving technology as long as magnetic fields on the path are detected. Otherwise, if magnetic fields were not detected due to some reasons, the vehicle could not drive. Therefore, in order to overcome the drawback, we propose that relative localization would be combined to magnetic guidance system. To validate the usefulness of the proposed method, a robotic vehicle was set up with the magnetic guidance system and the relative localization. In addition, the unmanned driving test was realized on the road without the magnetic fields so that the proposed method is verified by the experiment.

A Study of Tram-Pedestrian Collision Prediction Method Using YOLOv5 and Motion Vector (YOLOv5와 모션벡터를 활용한 트램-보행자 충돌 예측 방법 연구)

  • Kim, Young-Min;An, Hyeon-Uk;Jeon, Hee-gyun;Kim, Jin-Pyeong;Jang, Gyu-Jin;Hwang, Hyeon-Chyeol
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.10 no.12
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    • pp.561-568
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    • 2021
  • In recent years, autonomous driving technologies have become a high-value-added technology that attracts attention in the fields of science and industry. For smooth Self-driving, it is necessary to accurately detect an object and estimate its movement speed in real time. CNN-based deep learning algorithms and conventional dense optical flows have a large consumption time, making it difficult to detect objects and estimate its movement speed in real time. In this paper, using a single camera image, fast object detection was performed using the YOLOv5 algorithm, a deep learning algorithm, and fast estimation of the speed of the object was performed by using a local dense optical flow modified from the existing dense optical flow based on the detected object. Based on this algorithm, we present a system that can predict the collision time and probability, and through this system, we intend to contribute to prevent tram accidents.

A Study on Image-Based Mobile Robot Driving on Ship Deck (선박 갑판에서 이미지 기반 이동로봇 주행에 관한 연구)

  • Seon-Deok Kim;Kyung-Min Park;Seung-Yeol Wang
    • Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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    • v.28 no.7
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    • pp.1216-1221
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    • 2022
  • Ships tend to be larger to increase the efficiency of cargo transportation. Larger ships lead to increased travel time for ship workers, increased work intensity, and reduced work efficiency. Problems such as increased work intensity are reducing the influx of young people into labor, along with the phenomenon of avoidance of high intensity labor by the younger generation. In addition, the rapid aging of the population and decrease in the young labor force aggravate the labor shortage problem in the maritime industry. To overcome this, the maritime industry has recently introduced technologies such as an intelligent production design platform and a smart production operation management system, and a smart autonomous logistics system in one of these technologies. The smart autonomous logistics system is a technology that delivers various goods using intelligent mobile robots, and enables the robot to drive itself by using sensors such as lidar and camera. Therefore, in this paper, it was checked whether the mobile robot could autonomously drive to the stop sign by detecting the passage way of the ship deck. The autonomous driving was performed by detecting the passage way of the ship deck through the camera mounted on the mobile robot based on the data learned through Nvidia's End-to-end learning. The mobile robot was stopped by checking the stop sign using SSD MobileNetV2. The experiment was repeated five times in which the mobile robot autonomously drives to the stop sign without deviation from the ship deck passage way at a distance of about 70m. As a result of the experiment, it was confirmed that the mobile robot was driven without deviation from passage way. If the smart autonomous logistics system to which this result is applied is used in the marine industry, it is thought that the stability, reduction of labor force, and work efficiency will be improved when workers work.

Obstacle Detection and Avoidance System (장애물감지 및 회피시스템)

  • Park, Jae-Chul;Kim, Ji-Eun;Jeon, Euy-Sik
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2009.12a
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    • pp.707-710
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    • 2009
  • 최근 다양한 센서를 이용한 자율 주행 장치의 개발이 이루어지고 있으며 전방에 있는 물체를 감지하여 회피한 후 다시 원래의 차선으로 돌아올 수 있는 시스템은 자율주행자동차를 위한 기본적인 알고리즘이다. 본 논문에서는 이동로봇에 장착된 초음파 센서를 이용하여 전방에 있는 장애물을 능동적으로 피해갈 수 있는 시스템을 구축하였다. 많은 초음파센서를 부착할수록 정밀도는 높아질 수 있지만 시스템의 가격상승이 불가피하기 때문에 본 연구에서는 하나의 초음파센서를 이용하여 알고리즘을 개발하였다. 연구 내용으로는 주행로 확보를 위하여 라인트레이서를 이용한 방식을 채용하였고 장애물을 감지 시 회피 후 복귀를 위한 알고리즘을 개발하였다. 또한 실 주행 시험을 통해 시스템의 장애물 감지 및 회피 성능을 확인할 수 있었다.

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Navigation of the mobile robot and Estimation of Robot Pose Using Beacon (모바일로봇의 실내 네비게이션 및 비콘을 활용한 위치추정)

  • Yu, Hye-jun;Park, Jong-in;Sim, Joon-hyuk;Kim, Gi-Hyeon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.75-76
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    • 2015
  • 본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로는 경로 계획, 장애물 회피, 위치 추정에 대해서 설명한다. 위의 기능들은 작성된 지도 정보와 Encoder, IMU, 초음파센서, 비콘 등 여러 센서 데이터를 토대로 구현되었다. 경로계획에는 A* 알고리즘을 활용하여 최단거리 경로를 구했으며, 장애물 회피에는 초음파센서를 활용한 자체 알고리즘을 적용하였다. 또한 비콘을 활용한 삼변 측량법을 활용하여 위치 추정을 하였다. 이러한 방법들을 통합하여 실내 네비게이션 방법을 실제로 구현하여 실험하였으며, 실험을 통하여, 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.

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Scaling attack for Camera-Lidar calibration model (카메라-라이다 정합 모델에 대한 스케일링 공격)

  • Yi-JI IM;Dae-Seon Choi
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.298-300
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    • 2023
  • 자율주행 및 robot navigation 시스템에서 물체 인식 성능향상을 위해 대부분 MSF(Multi-Sensor Fusion) 기반 설계를 한다. 따라서 각 센서로부터 들어온 정보를 정합하는 것은 정확한 MSF 알고리즘을 위한 필요조건이다. 다양한 선행 연구에서 2D 데이터에 대한 공격을 진행했다. 자율주행에서는 3D 데이터를 다루어야 하므로 선행 연구에서 하지 않았던 3D 데이터 공격을 진행했다. 본 연구에서는 스케일링 공격 기반 카메라-라이다 센서 간 정합 모델의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트 클라우드에 스케일링 공격을 적용하여 다운스케일링 단계에서 공격하고자 한다. 실험 결과, 입력 데이터에 공격하였을 때 공격 전보다 평균제곱 이동오류는 56% 이상, 평균 사원수 각도 오류는 98% 이상 증가했음을 보였다. 다운스케일링 크기 별, 알고리즘별 공격을 적용했을 때, 10×20 크기로 다운스케일링 하고 lanczos4 알고리즘을 적용했을 때 가장 효과적으로 공격할 수 있음을 확인했다.

Autonomous Driving System in Library using 6 Dof Manipulator based on Deeplearning (딥러닝, 로봇팔을 이용한 도서관 자율주행 시스템)

  • Chang-Min Lee;Yu-Seok Shin;Do-Hyeon Kim;Hyeon-Min Jo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.809-810
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    • 2023
  • 도서관 자동화 시스템 개발로 이용자가 책을 직접 찾지 않고, 대출하고자 하는 책을 PC에 입력하면 자율주행으로 책이 있는 서가로 이동, 딥러닝 기반의 로봇팔로 책을 잡고 기존 위치로 복귀하여 자동으로 대출과 운반이 가능한 로봇의 시스템을 제안한다.

A Study on Port Autonomous Driving System (항만 자율주행 시스템에 대한 연구)

  • Dong-Jeong Kim;Mi-So Choi;Hyo-Jeong Lee;Eun-Hye Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.1070-1071
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    • 2023
  • 대량의 화물이 이동하는 항만에서 지연 및 혼잡의 문제 발생으로 인한 작업 효율성과 시간 관리의 어려움이 대두되고 있다. 자율주행 기술과 4차 산업혁명에 따른 빅데이터 분석, IoT 기술 등이 개발됨에 따라 해당 기술을 해운 항만에 접목한 '스마트 자동화 항만'이라는 말이 떠오르고 있다. 이에 따라 스마트 항만의 개념과 동향, 적용 방안에 대해 살펴보고자 한다.