기존의 자율주행 기술은 차량에 부착된 센서를 사용하여 환경을 감지하고 주행 계획을 수립하는 방식으로 개발되었으나, 악천후나 역광, 장애물로 인한 가려짐 등 특정 상황에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 인프라의 지원을 통해 자율주행 차량의 인지 범위를 확장하는 협력형 자율주행 기술이 주목받고 있으나, 단안 카메라에서는 국제 표준에서 요구하는 객체의 3D 중심점을 실시간으로 분석해내기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 도로 인프라의 고정된 화각과 사전에 측정된 기하학적 정보를 활용하여 객체를 검출하고 실시간으로 차량의 중심점을 추정하는 방법을 제안하였다. GPS 위치 측정 장비를 활용하여 객체의 중심점을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 방법은 차량 및 도로 인프라 간의 협력형 자율주행 기술에 적용 가능하여, 협력형 자율주행 인프라의 보급 및 확산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.
지능로봇에 관한 열기가 확산되면서 다양한 로봇이 연구, 개발되고 있다. 본 논문에서는 소리 인식, 변신 기능, 무게 중심 인식, 장애물 감지 및 4족 자율보행의 기능을 가지는 로봇의 설계 및 제작에 관하여 기술한다. 자기변신 로봇의 무게 중심이 아래로 향할 수 있도록 현재 상태를 파악한 후 중심 추를 이동시켜서 무게 중심을 변화시킨다. 이동 중 소리 인식과 장애물 인식 및 낭떠러지 인식으로 원활한 이동을 하기위해 다양한 센서들을 사용 한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유용성을 검증하고, 이를 실제 자기변신 로봇의 설계 및 제작에 적용하여 타당성을 입증한다.
기존 첨단안전차량의 개발시 실제 자동차를 활용하여 주행제어시스템을 개발을 하고 있다. 본 논문에서는 임베디드지능형자동차를 활용하여 자율주행제어시스템을 설계하고 테스트하여 개발에 소모되는 에너지와 비용을 절약할 수 있는 방식을 제안 한다. 본 논문에서 설계한 제어시스템은 임베디드 지능형 자동차에 설치되어 실제 도로와 유사한 환경으로 구축된 테스트베드에서 영상을 통해 감지한 차선정보와 적외선 거리 센서를 통한 장애물 정보를 통합하여 주변 상황을 판단, 적절한 주행 시나리오를 선택하는가를 테스트 하였다.
자율주행 드론을 이용하여 지적 재산 보호 시스템을 구현하는 것을 목표로 한다. 드론이 목표물 주변을 순찰하면서 카메라로 촬영하고, 이미지 처리 기술로 이상 징후를 감지하면 알림을 보내는 시스템이다. 이를 통해, 인력 부족 문제와 같은 보안 위협에 대한 대응력을 높일 수 있으며, 지적 재산의 안전성을 보장할 수 있다.
본 연구는 제한된 특정 환경 내에서 실시간으로 로봇이 장애물을 감지하고 충돌 없이 목적지에 도달 할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. CCTV를 이용하여, 로봇과 내비게이션 서버만으로는 해결 할 수 없는 장애물을 실시간으로 감지할 수 있도록, 내비게이션 서버와 로봇 간에 통신을 최적화하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 또한 내비게이션 서버는 어떤 로봇이 불특정 그리드에 먼저 도착해야 하는 지에 대한 데이터와 로봇의 상태를 나타내는 데이터, CCTV와의 상호작용을 통한 장애물 정보를 나타내는 장애물 맵을 유지함으로써 알고리즘의 완성도를 높였다. 이 연구는 제한된 특정 영역과 로봇의 최적화 배치 개수를 구하여 실제, 다양한 영역에서 사용할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 한다.
This study is devote to developing navigation filter for detecting sensor failure in multi-sensor navigation system. In multi-sensor navigation system, Kalman filter is generally used to fuse data of each sensors. Sensor failure is fatal in case that the sensor is used as external measurement of Kalman filter therefore detection and recovery of sensor failure is one the important feature of navigation filter. Generally each sensors have its specific feature in measuring navigational information. Fuzzy theory is proposed to detect external sensor failure and provide valid external measurement to Kalman filter avoiding filter divergence and instability. This idea is applied to Autonomous Underwater Vehicle(AUV) which has two navigation sensor i. e self contained inertial sensor and acoustic external sensor. 2 dimensional simulation result shows acceptable failure detection and recovery
본 논문에서는 자율주행을 통해 보도를 청소하는 동안 분실물을 인지할 수 있는 로봇 시스템을 개발하였다. 분실물의 종류는 딥러닝 모델에 의해 지정되고 학습되며 로봇은 이를 인식하여 저장한다. 보도 경계 및 장애물을 감지하기 위해 Image-Segmentation 기술을 사용하였으며, 물체 감지에 사용되는 depth 카메라(d435)를 사용하였다. 학습하기 위한 딥러닝 모델로 YOLOv5 를 사용하였으며, 그 결과 정해진 사물을 인식하는 데 평균 84%의 정확도를 보였다. 이 시스템을 로봇에 적용할 경우 예상되는 효과로는 정확한 보도 인식으로 로봇이 경로를 이탈하지 않도록 하는 것, 유실물품의 신속하고 안전한 인계 등이 있다.
본 논문에서는 YOLOv5m과 이미지 전처리 기법을 활용한 문 객체 감지 시스템을 제안한다. 이미지 전처리를 하지 않은 Original 이미지 그리고 이미지 전처리를 한 CLAHE 이미지, Bilateral 이미지 세 가지를 사용해서 가장 좋은 기법을 비교한다. mAP 진행 그래프 및 이미지 출력을 통해 결과를 검증한다. 본 논문의 목표는 인공지능이 문을 감지하는 알고리즘을 구현하여 배송 로봇이 목적지의 문을 찾아내는 것이다
해상 추락사고에 대응하는 해상 구조 로봇 프로젝트는 항만 근로자의 추락사고 감지와 피해자 구조에 초점을 둔다. 센서와 자율주행 기술을 접목하여 정확하고 효율적인 구조 작업을 가능케 하고, 자체 개발한 워터센서를 활용하여 신속한 구조를 지원한다. YOLO를 이용한 피해자 위치 파악, 블루투스 기반 관리자 어플리케이션, 해상 추락 감지 및 센서를 탑재한 구명 조끼, 자동 구조 작업 등의 기능을 통합하여 항만 근로자의 안전을 보장하며, 해수욕장 등 다양한 환경에서도 확장 가능한 창의적인 기술을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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