실외 자율주행 청소 로봇을 위한 인공지능기반 자율주행 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 ROS(Robot Operationg System) 기반으로 이루어졌으며, 3D 라이다와, 초음파 센서를 활용하여 주변의 장애물을 감지하고 GPS와 영상을 활용하여 로봇의 위치 인식을 하여 자율 주행을 진행하였다. 자율주행 실험결과 영상과 RTK-GPS를 사용하여 정해진 경로를 ±20cm이내의 오차를 가지고 추종하면서 청소를 진행하였다.
지하철과 같은 지하공간에서 재난이 발생할 경우, 신속하게 안전한 대피 경로로 승객을 유도하여 인명피해를 최소화 하여야 한다. 이를 위해서 빠르게 재난을 감지하고 중앙관리센터에서 신속한 대응이 이루어지지 않는 경우에 자율적으로 의사결정을 할 수 있는 분산형 방재 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 분산 자율형 방재 시스템과 재난전조 감지에 관한 개념적인 연구를 수행하였다.
프로그램된 정보를 사용하는 자율 가상 캐릭터는 항상 반복된 패턴 행동을 하기 때문에 사용자가 흥미를 잃는 경우가 많고 현실성도 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 자율 가상캐릭터가 자율적으로 인지한 정보를 저장하고 저장한 정보를 활용하여 상황에 맞는 행동을 수행할 수 있는 메모리 체계를 제안한다. 본 논문은 자율 가상 캐릭터가 시각 주목으로 인지한 정보를 저장하고 관리하는 메모리 체계의 모델을 제시한다. 메모리 용량을 효율적으로 사용할 수 있도록 게임 환경에 적합한 빠른 시각 주목 알고리즘을 연구하여 중요하고 눈에 띄는 정보만 저장한다. 자율 가상 캐릭터의 인지 메모리를 크게 시각 기억와 공간 관계 기억 구조로 구성한다. 시각 기억은 쿼드그래프로 구현된 저장 구조에 인지한 정보를 저장한다. 공간 관계 기억은 공간 관계 그래프 이론을 기반으로 객체들간의 방향과 거리 정보를 저장한다. 본 논문의 제안 방법을 가상 환경에서 실험한 결과, 자율 가상 캐릭터는 시각 주목 기능으로 3차원 가상 환경의 동적 객체까지 감지하여 자율적으로 정보를 주목하여 저장하고 있음을 확인했다. 자율 가상캐릭터는 메모리 정보를 활용하여 목표 객체를 빠르게 탐색하며 길찾기에 필요한 경로 계획을 수립한다. 성능면에서는 주목맵만들기 위한 특징맵으로 가장 주목할 수 있는 특징들로 구성하여 처리속도가 1.6배 이상 향상됨을 확인했다.
본 연구의 목적은 DGPS와 자이로 센서를 장착하여 무인으로 콤바인을 직선주행, 선회 및 곡선주행, 직진주행 중 1 m 오프셋(offset) 주행시켰을 때, 무인 자율주행의 성능을 분석하고 개선하는데 있다. 콤바인의 무인자율주행 시스템은 콤바인의 현재위치를 인식하고, 주행하고 있는 콤바인의 주행방향을 감지하여 미리 설정된 경로를 따라 자율적으로 주행하며, 주행 중에 장애물이 검출되면 정지할 수 있도록 개발하였다. 콤바인의 무인 자율주행시스템은 DGPS의 입력 신호로부터 콤바인의 현재위치를 결정하고, 자이로 센서의 입력신호로부터 주행방향을 알 수 있다. 또한 장애물의 감지를 위한 초음파 센서, 콤바인의 주행방향을 조정하는 유압 작동부, 좌.우의 조향레버를 조정하는 서보모터 시스템, 마이크로 컴퓨터로 구성된 제어기와 입출력 인터페이스로 구성되어 있다. 콤바인 자율주행시스템의 프로그램은 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 수신하는 수신 프로그램, DGPS 신호등으로부터 관련 변수들을 분석하여 콤바인의 조향수준을 결정하고, 유압실린더 등을 제어하는 제어 프로그램과 콤바인의 이동경로를 저장하는 저장 프로그램으로 구성되어 있다. 콤바인의 무인주행 실험결과 RMS 오차는 50 m 직선주행에서 7.52 cm, 20 m 직선주행 후 1 m 오프셋 된 30 m의 직선주행에서 21.85 cm, 20 m 직선주행 후 90$^{\circ}$선회하여 25 m 직선주행에서 7.55 cm, 반지름 23 m의 원주 사분면 곡선주행에서는 25.98 cm로 각각 나타났다. 소 구획의 포장에서 벼는 가로 방향으로 25~30 cm, 세로 방향으로 15~20 cm의 간격으로 심어져 있다. DGPS 신호에 의한 위치 결정을 할 때 자체 오차 10 cm를 고려하여도 콤바인이 직선구간 및 선회구간을 주행하며 수확작업이 가능함을 알 수 있었다. 그러나 곡선구간에서는 최대오차가 65.5 cm로 매우 크게 나타나, 콤바인을 무인 자율주행으로 수확하기에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실제 포장은 이론적인 완전한 직선보다는 작은 굴곡이 있는 곡선의 형태가 이루어져 있으므로 주행 오차를 감소하기 위해서는 기계시각을 이용하면 보다 정밀한 조향을 이룰 수 있을 것으로 예상된다. 포장에서 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 이용한 콤바인의 무인주행 장치는 무인 수확작업을 위한 가능성을 보여주었고, 일부의 센서의 기능을 개선하면 만족한 성능을 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 시선 인식을 이용하여 사용자의 명령을 전달받고, 거리 센서들에 의해 감지된 거리 정보를 통해 주행 중에 장애물을 회피할 수 있는 지능형 휠체어 시스템을 제안한다. 사용자의 명령은 적외선 필터가 장착된 카메라를 통해 검출된 눈의 동공 중심과 반사점을 이용하여 시선에 의해 인식되고, 이는 사용자 인터페이스를 통해 휠체어를 조종한다. 이때 10개의 초음파 센서를 이용하여 장애물을 감지하고, 목표지점까지 장애물과의 충돌을 피하도록 도와준다. 제안된 지능형 휠체어 시스템은 시선 인식기, 자율 주행 모듈, 센서 제어 보드, 모터제어 보드로 구성된다. 시선 인식기는 사용자의 명령을 인식하고, 이를 모터 제어보드를 통해 휠체어를 조종한다. 그 후에 초음파 센서들에 의해 감지된 장애물 정보는 센서 제어 보드로 전달되고, 센서 제어 보드는 이 정보를 자율 주행 모듈로 전달한다. 자율 주행 모듈은 장애물을 감지하고 이를 피하기 위해 모터 제어 보드로 명령을 전달한다. 모터제어보드는 자율 주행 모듈에서 받은 명령어를 지능형 휠체어에 전달하고 지능형 휠체어는 이 명령에 따라 움직인다. 실험에서 제안된 시스템은 사용자의 편의와 안전을 위해 효과적으로 시선을 인식하고 장애물 회피할 수 있음을 보인다.
본 논문은 EMG(Electromyogram) 신호 기반의 웨어러블 기기를 이용하여 화재 감지 자율 주행 로봇을 제어하는 시스템을 제안하였다. 사용자의 EMG 신호를 읽어내기 위한 기기로는 Myo armband를 이용하였다. EMG 신호의 데이터를 블루투스 통신을 이용하여 컴퓨터로 전송한 후 동작을 분류하였다. 그 후 다시 블루투스를 이용하여 분류한 데이터 값을 uBrain 로봇으로 전송해 로봇이 움직일 수 있도록 구현하였다. 로봇을 조종 가능한 명령으로는 직진, 우회전, 좌회전, 정지를 구성하였다. 또한 로봇이 사용자로부터의 블루투스 신호를 받아오지 못하거나 사용자가 주행모드 변경의 명령을 내리면 로봇이 자율 주행을 하도록 하였다. 로봇이 주변을 돌아다니면서 적외선 센서로 화재를 감지하면 LED를 깜빡여 로봇 주변의 상황을 확인할 수 있도록 하였다.
ITU-R Study Group Working Party 5B에서는 해상에서 자율운항선을 안전하게 운항하기 위해 자율운항선을 통한 제어센터-VTS, 제어센터-유인선 간의 정보교환이 이루어 질 수 있도록 Vessel traffic control voice relay의 기능을 제시하였다. 이에 자율운항선을 통해 제어센터-VTS, 제어센터-유인선 간의 원활한 정보교환이 가능하도록 사용자 기능 요구사항, 사용자 비기능 요구사항, 인터페이스 요구사항으로 분석함으로써 통신중계시스템 설계 및 각 운용 기기별 정보교환 체계를 구축하였다. 하지만 자율운항선-타 선박간의 충돌 위험성을 감지할 경우 충돌회피를 위한 흐름 및 통신중계시템을 활용한 메시지 처리과정은 설계되지 아니한 실정이다. 이에 본 연구에서는 액티비티, 제어흐름, 작업 흐름 등의 표현이 가능한 UML(unified modeling language)을 활용함으로써 항해단계 중 발생할 수 있는 상황별 시나리오를 제어 흐름 형태로 표현한 정보교환 메시지 처리 알고리즘을 제안하고자 한다.
지능형 로봇은 자율적으로 이동할 수 있어야 한다는 것이 PC와 기본적으로 다른 점이다. 이동 로봇이 자율 주행할 때 꼭 필요한 기술이 위치 인식 기술과 장애물 감지 기술이다. 장애물 감지 기술은 이동 로봇이 다른 물체와 충돌하지 않도록 하기 위해 필요한 기술이지만 위치 인식 기술은 로봇이 현재 위치를 알고 목적지로 주행하기 위해 매우 중요한 기술이다. 지능형 로봇의 자율 주행 측면에서 위치 인식 기술은 필수적 핵심 기술이다. 위치 인식 센서는 로봇의 절대 위치 및 방향각 정보를 획득하여 실시간으로 관련 데이터를 지능형 로봇에 전달한다. 이로써 지능형 로봇의 이동 경로와 방향 제어가 가능해지고, 로봇을 보다 안정적으로 제어할 수 있다. 즉 로봇이 자기 위치를 인식한 후에야 안정적이고 지속적인 자율 주행이 가능해진다. (주)나인티시스템은 네트워크 기반 위치 파악용 indoor GPS 개념으로 로봇 위치 파악 센서 iGS를 개발하여 공급하고 있다. (주)나인티시스템이 개발한 iGS는 지능형 로봇의 거리, 위치, 방향을 파악하기 위해 초음파 송/수신부 및 RF 모듈로 Handware가 구성되어 있고 위치 추정 알고리즘, 장애물에 강건한 알고리즘 등이 Firmware를 구성하고 있다. 로봇 시장의 잠재적 성장 가능성을 고려할 때 로봇의 자율 운용에 필수적인 위치 파악 요소 기술을 선개발하여 상업화하는 것은 경제적으로도 큰 의미를 갖는다. 뿐만 아니라 위치 파악 요소 기술의 선도적 개발에 의해 미래 지능형 로봇시장을 주도할 수 있는 계기도 기대할 수 있다. Robot에 적정 가격대의 위치 인식 기술이 접목되면 Robot 산업의 활성화가 가능하다. 현재 청소용 Robot은 충돌 방지정도의 인식을 하고 있지만 위치 인식 기술이 접목되면 청소용 Robot이 더 많은 Service를 제공할 수 있다. 더 많은 Service의 실행으로 Robot 산업이 활성화되면 관련 요소기술 산업이 활성화된다. Robot 산업과 부품 산업이 활성화되면 Robot 관련 산업의 수익 Model이 다양해 진다. 위치 인식 기술은 Robot 산업뿐 아니라 산업 전반의 활성화에도 크게 기여할 것이다. 위치 인식 기술은 지능형 Robot의 자율 주행뿐 아니라 다양한 분야에 응용이 가능하다. 또한 위치 인식 기술을 국산화하면 기존 수입품을 대체할 뿐아니라 수출 시장의 진출에도 크게 기여할 수 있다.
자율 주행은 이동 로봇의 핵심적 기술로써, 측정된 센서 정보를 토대로 불확실한 위치 정보를 이용한 지도 작성 및 수정 기능과, 불확실한 지도 및 센서 정보를 이용한 로봇의 위치 인식 기능으로 구성된다. 자율주행은 이러한 주행 위치의 불확실성에 기반한 확률론적 방법론과 함께 주행 시 장애물의 감지 및 회피 경로의 생성, 반복적 주행 패턴에 따른 경로 관리 기능이 필수적 요소이다. 거리 기반의 스캐너를 통해 관측된 센서 입력은, 지도 구성에 사용된 벽과 같은 정적 물체와 주행 시의 사람처럼 움직이는 동적 물체와의 구별이 필요하기 ?문에 장애물 감지에 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 자율 주행 환경에서 기존의 정적, 동적 개체의 판별 방식과 비교하여, 장애물 회피를 위한 저해상도 격자 공간의 생성 및 강화학습을 이용한 경로 생성을 다루고자 한다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법론의 실효성을 검증하고자 한다.
현재 전 세계적으로 ICT 스마트시티의 일환으로 도시교통 문제해결을 위한 차세대 지능형 교통시스템인 C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport Systems) 구축을 추진하고 있다. C-ITS와 함께 자율주행 서비스를 실현하기 위해서는 첨단 도로 인프라의 역할이 중요하다. 그리고 중장기적인 C-ITS, 자율주행서비스의 연구와 함께 단기적으로 도로 교통안전을 위한 보다 현실적인 솔루션 제시가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 IoT 가드 레일을 기반으로 C-ITS의 필수 요구정보인 교통흐름과 사고위험 정보를 감지·분석하여, 도로 현장에 즉각적인 경보와 원격 모니터링을 제공할 수 있는 고속도로 사고감지 및 경보 시스템을 제안한다. 지능형 IoT 가드 레일은 장기적으로 C-ITS와 자율주행 서비스에서 요구하는 실제 도로 현장에서의 데이터를 제공하는 지능적 첨단 도로 인프라로서 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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