독립된 자율로봇에서 머신비젼의 구동을 위해 본 논문에서는 DARS(Distributed Autonomous Robotic System)에 적용하기 위한 디지털 이미지 프로세싱을 연구하고, DARS의 개별 로봇에 이를 임베디드화하는 것을 연구한다. 따라서 로봇을 구동하기 위해 필요한 데이터를 CMOS 카메라로부터 수신하여 영상을 스캔한 후, 원영상을 신경망 알고리즘을 통해 클러스터링하여 필요한 데이터를 추출한다. 또 이를 사용자 컴퓨터 단말기 상에 디스플레이하고, 최종적으로 DARS의 자율 이동 로봇이 영상 데이터를 인지하여 특정한 선택 동작을 수행하도록 한다.
자율주행 시스템이 발전됨에 따라 더욱 효율적이고 안전성이 있는 실시간 제어와 알고리즘이 요구된다. 이러한 맥락에서, 본 논문은 유아용 전동차를 이용하여 다양한 상황 속 자율적이고 정교한 제어를 제시한다. 여러 센서에서 받아오는 정보를 가공하여 다음 행동에 대한 신호를 실시간으로 생성하여 안전하고 부드러운 자율주행 시스템 방법을 탐구한다.
자율주행 차량 기술이 점차 발전해 오면서 점차 산업 현장 및 사고 현장과 같이 인명하고가 많이 일어나는 분야에 자율주행 시스템을 도입한 로봇으로 대처를 많이 해 오고 있다. 이러한 이유로 자율주행시스템을 탑재한 무인이송장치는 사람의 접근이 어려운 유해환경 등에 많이 이용된다. 또한 자율주행 시스템의 도입은 산업현장과 같이 정신없이 움직이는 환경 속에서 일어나는 충돌 사고 및 인명피해를 줄이고, 효율성 있는 업무처리를 도와준다. 또한 자율주행 차량끼리 매인서버로 차량별 주변 환경을 전송하여 매인서버에서 이를 통재하면 더욱 넓은 지역에서 보다 안전하고 신속한 업무처리가 가능하다. 본 논문에서는 자율주행이 가능한 무인지게차 시스템에 대한 V2X 통신을 활용함으로써, 보다 넓은 지역의 지게차들을 통재하여 산업 업무량을 높이며, 인명피해와 재산피해를 줄일 수 있다.
본 논문은 제조설비 자율제어를 위한 상태 정의 및 진단 알고리즘을 소개한다. 사이버-물리 시스템 및 디지털 트윈기술을 통한 스마트 공장 시스템은 기존 제조 공장의 생산성 및 안정성을 높일 수 있어 최근 이슈가 되고 있다. 스마트 공장 시스템이 생산성을 향상시키고 작업자로 하여금 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 하며 정상적이지 않은 공정 흐름을 제어하기 위한 자율제어 시스템은 스마트 공장 시스템을 구성하는 중요한 기술 중 하나가 된다. 그러나 통합된 수많은 설비 데이터를 기반으로 자율제어 프로세스를 수행하는 것은 상당한 사전 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 제조설비 자율제어를 위한 추상화된 설비 상태를 정의하고 현재 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 통합된 설비 데이터가 아닌 설비 상태를 기반으로 자율제어를 실시하며 더 간단하게 자율제어 프로세스를 진행 할 수 있도록 한다.
현재 자율주행은 Stand Alone 으로 차량 자체적인 센서만을 이용해서 자율주행을 하고 있다. 이번 연구로 Stand Alone 하지 않은 서버 제어 방식의 자율주행 차량 개발이 가능해져 자율주행 차량의 센서와 연산장치가 줄어 차량의 가격이 줄어들며 이 시스템의 궁극적 목표인 자율주행 차량의 사고 감소에 큰 도움을 줄 것을 기대한다.
본 논문에서는 목표물 추적 및 목표물 명중을 위한 사격을 할 수 있는 자율이동로봇의 설계 및 제작에 관하여 기술한다. 여기서는 목표물의 이동을 추적할 수 있도록 팬-틸트(pan-tilt)를 제어한다. USB 웹갬(web cam)영상에서 대상체의 특징을 추출하고, 추출한 특징으로부터 시각구동장치의 이동 위치 및 방향을 결정하기 위한 퍼지논리시스템을 설계한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유용성을 검증하고, 이를 실제 자율이동로봇의 시각구동장치에 적용하여 타당성을 입증한다.
자율운항선박 원격제어시스템의 실습선 한나라호를 이용한 실험을 수행하기 위한 하드웨어부분과 소프트웨어 부분의 환경조성이 필요하다. 본 연구에서는 이를 진행하기 위한 육상제어센터(SRC)와 실습선의 실험환경 구축현황을 제시하였다. 현재 SRC에는 육상측의 육상제어콘솔, 선박제어모사장치, 메시지교환서버, 네트워크 장치를 설치완료하였으며, 선박측에는 선박제어모사장치, 메시지교환서버, 네트워크장치, 선박시뮬레이터를 설치완료하였다. 자율운항선박의 원격제어에 필요한 테스트베드 설치가 진행중이며, 향후 이에 대한 통합운용시스템 구축을 통해 핵심모듈정상작동여부를 판단하여 저해요인을 식별하고 이를 제거 및 방지하기 위한 방법에 대해 제안하고자 한다.
해양수산부와 산업통산자원부가 공동으로 추진하고 있는 자율운항선박 기술개발 프로젝트의 핵심기술은 지능항해시스템, 기관자동화시스템, 성능실증센터 및 실증기술, 운용기술 및 표준화로 나누어지며, 대한민국은 2025년까지 자율운항수준을 대양에서는 IMO Level 3, 연안에서는 IMO Level 2까지 달성하는 것을 목표로 하고 있다. 한편, 삼면이 바다로 둘러싸인 대한민국은 세계물류 이동의 거점임과 동시에 어선 등록 척수가 매년 6만 5년여 척이 넘는 어업이 활성화된 나라이며, 주요 어업 해역인 남해안은 대표적 무역항인 부산항, 광양항 등으로 통하는 항로와 중첩되기 때문에 자율운항선박의 원활한 운항을 위해서는 어업이라는 변수가 반드시 고려되어야 한다. 이 연구에서는 핵심기술 중 지능항해시스템 기술개발과 관련, 어업이 지능항해에 미칠 수 있는 영향을 어구, 어법, 어선으로 분류하여 고찰하였고, 발생 가능한 변수를 줄이기 위한 연구 방향을 제시하였다.
본 연구는 우리나라에서 2020년부터 산업통상자원부와 해양수산부가 공동으로 추진중인 '자율운항선박 기술개발' '사업의 Ship2Ship2Shore 데이터 교환 및 통신기술 개발 과제의 연구현황과 향후 연구계획을 소개한다. 본 연구의 최종 기술개발 목표는 국제 해상업무용으로 운용되는 VDES 통신시스템 개발, 해상 광대역 통신시스템을 위한 요소기술 개발, 자율운항선박 통신기술의 국제표준화, Ship2Ship2Shore 통신시스템 검증 시나리오 개발이며, 2021년부터 연구에 착수하였으며, 2025년까지 기술개발을 진행할 예정이다.
자율운항선박 도입에 관한 논의가 국제해사기구에서 본격적으로 시작됨에 따라 자율운항선박 관련 기술개발이 세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 통신, 보안, 고장진단, 유지보수 등의 기술개발이 아직 미흡하여, 자율운항선박의 상용화까지는 많은 시간이 소요될 것으로 예상된다. 이러한 기술들은 문제가 발생할 경우 선박에 막대한 피해를 발생시킬 수 있으며, 특히, 연안을 항해하는 선박보다는 대양을 항해하는 선박에 더 치명적이기 때문이다. 본 연구에서는 대양항해 시 자율운항선박에 발생할 수 있는 문제들을 극복하기 위한 방안으로 여러 척의 선박을 하나의 그룹으로 묶어 항해하는 그룹항법시스템을 제안한다. 하나의 그룹은 한 척의 유인선박인 리더선박과 여러 척의 무인선박인 추종선박으로 구성되어 있으며, 항해하는 동안 일직선 형태를 유지한다. 리더선박은 출발지에서 목적지까지 미리 설정된 변침점을 따라 항해하며, 추종선박은 리더선박의 경로를 추종하여 항해한다. 선박의 침로를 제어하기 위한 타각 제어기는 선박에서 주로 사용되는 PD 제어기를 구현하여 사용하였다. 그룹항법시스템을 검증하기 위해 선박해양플랜트연구소에서 공개한 KVLCC2의 축소 모형인 L-7 모델을 사용하여 시뮬레이션을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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