본 논문은 MR(magneto-resistive)센서를 이용한 실외형 자율 이동 로봇의 퍼지 조향 제어기에 대한 연구이다. 2개의 MR 센서를 이용한 지구자기장의 제거방법을 제안하고, 각각의 센서에서 측정된 자기장 차이값(dBy, dBz)을 입력변수로 사용한 퍼지 조향 제어기를 설계하였다. 자율 이동 로봇 시뮬레이션 프로그램을 개발하기 위해 MR센서의 모델링, 이동로봇의 동적모델링, 좌표변환 등을 하였다. 컴퓨터 시뮬레이션은 퍼지 로직을 이용한 이동로봇 제어기의 주행성능을 검증하기 위해 사용되었고 그 시뮬레이션을 통하여 제안한 퍼지 조향제어기의 강인성을 검증하였다.
이족보행로봇을 실생활에 적용하기 위해서는 비평탄지형에서의 안정적인 자율보행 및 자세 안정화는 반드시 필요한 기능이다. 본 논문에서는 계단, 경사지형, 다양한 형태의 장애물에 대처가능한 이족보행로봇의 기구설계 및 원격제어 가능한 제어시스템 구현에 대하여 설명하고, 이러한 비평탄지형에서 발에 부착된 적외선센서 및 FSR센서, 머리에 장착될 카메라를 사용한 안정된 자율보행 알고리즘을 제안하였다. 또한 발바닥에 장착된 FSR센서를 사용하여 외부에서 들어오는 외력에 대처하는 자세안정화 알고리즘도 제안하였다. 제안한 자율보행 및 자세안정화 알고리즘들은 이족보행로봇을 제작하여 다양한 환경에서 실험으로 검증하였다.
본 논문에서는 자기저항 센서를 이용한 자계기반 자율주행 시스템의 자계특성을 분석한다. 자율주행 시스템에서 가장 중요한 핵심기술은 자기원으로 구성된 도로를 주행하는 차량의 현재위치 파악이다. 따라서 자계 도로위의 차량의 현재위치를 검출하기 위한 시스템의 선행조건으로 센서와 자기원 사이에 존재하는 자계의 특성을 분석하기 위한 실험 장치를 설계하고 구성하였다. 그리고 자기원의 설치간격 및 기울기에 따른 자계의 3축성분과 데이터를 획득한다. 획득한 데이터를 이용하여 3축 성분에 따른 거리정보와 방향에 따른 자계의 변화를 분석한다.
자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.
본 논문에서는 레이저 센서를 장착한 자율 이동 로봇을 이용하여 실내에서 장애물들을 검출한다. 데이터에서 나오는 패턴을 인식해 사람과 정적 장애물을 실시간으로 구분한 후 사람의 속도와 로봇의 속도를 각각 비교하여 따로 지정해준 안전거리를 유지하며 주행한다. 예상치 못한 상황이 발생될 것을 대비해 로봇의 전방에 범퍼 센서를 장착하여 안전성을 고려하였다. 로봇의 자기 위치 인식을 위해 StarGazer센서를 이용하였다. 패턴은 레이저 센서 데이터의 거리, 각 값을 이용하여 다리 패턴의 너비를 구하고 너비의 가운데 점을 중심점으로 지정해 추적하며 구동하는 알고리즘을 구현하였다.
센서들은 최대 관찰영역 확보, 신뢰성 있는 데이터 획득, 센서의 효율적 자원관리 등을 위하여 최적의 위치에 배치되어야 한다. 전통적인 고정형 무선 센서 네트워크에서는 미개발 지역, 군사 지역, 재난 지역 등의 경우에는 사람이 직접 센서를 배치하는 것이 불가능하다. 따라서 이러한 경우 각 센서가 이동 능력을 겸비하고 있다면 스스로 주변 센서들의 위치를 인식하고 그 정보를 활용하여 전체 영역을 관찰할 수 있다. 우리는 이전 연구를 통해 각 센서가 이웃의 위치 좌표를 통해 계산된 보로노이 다각형의 도심으로 이동하는 것이 높은 커버리지 확보에 효율적임을 보인 바 있다. 본 논문에서는 보로노이 다각형의 도심을 활용하는 방안과 전통적인 포텐셜 필드 방식에 의한 센서 움직임 방법을 접목하여 보다 향상된 자율 배치 방법을 제안한다. 또한, 시뮬레이션을 통하여 제안한 센서 자율 배치 방법이 단순하게 포텐셜 필드만을 활용하였을 때 보다 적은 이동으로 빠른 시간 안에 높은 커버리지를 확보함을 보인다.
자율주행 기술 개발에 있어서 드라이빙 시뮬레이터의 활용은 사고 환경에 대한 다양한 테스트를 단시간에 효과적으로 수행 가능하게 하여 개발 비용 및 노력을 획기적으로 줄일 수 있다. 그러나 드라이빙 시뮬레이터는 실제 환경과 차이가 존재한다는 심각한 단점이 존재하므로 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 개발된 자율주행 알고리즘이 실제 차량 시스템에 직접 적용시킬 때 큰 차이가 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제는 Sim2Real 문제로 정의되며, 시나리오, 센서 모델링, 차량 동역학 등으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 Sim2Real 문제 중에서 IMU센서에 대해서 Sim2Real 문제 해결 방안에 대한 연구를 수행한다. 실제 환경과 에뮬레이터된 가상 IMU 센서의 차이를 줄이기 위해서 IMU 센서의 정밀 오차 모델링을 통한 센서 에뮬레이터 기술에 대해 소개한다. Bias, Scale Factor, Misalignmnet, Random Walk에 따른 오차를 가상 IMU 센서 등급별로 모델링하고 이를 실제 IMU 센서의 등급에 따른 오차 지표와 비교함으로써 IMU 센서의 Sim2Real 문제를 완화한다.
본 고에서는 협력 자율 주행을 위한 V2X 통신 기술을 소개한다. 자동차는 IT 기술이 접목되어 편리하고 안전하며 지능화된 자동차로 발전하고 있으며 2020년에는 자율주행자동차가 출현할 것으로 전망하고 있다. V2X 통신 기술은 자동차 안전 지원 서비스를 제공하며 다양한 차량 센서와 융합되어 주행 제어가 이루어지는 협력 자율 주행 서비스도 제공할 수 있다. 본 고에서는 차량 안전 기술과 협력 자율 주행 기술의 개념과 V2X 통신 기술 개발 동향 및 표준화 동향, 그리고 향후 전망에 대하여 살펴 본다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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