SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 기하학적 맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 구성한 SLAM 시스템은 계산량이 간소하고 비용이 적게 들지만 센서의 오차나 비선형에 의해 정밀도가 조금 떨어진다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 스테레오 시스템 또한 고가이다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 SLAM을 구현하였다. 전방향의 PSD 센서로부터 일정 거리의 장애물을 감지하고 전면 카메라의 영상처리를 통해 장애물의 크기 및 특징을 감지한다. 위의 데이터를 통해 확률분포 SLAM을 구성하였고 실제 구현을 통해 성능검증을 하였다.
본 논문은 무선 센서 네트워크(wireless sensor network)에서 노드들의 위치 추정 문제를 다룬다. 위치 추정을 위한 기존의 기법들은 인접한 노드들 간의 거리를 이용하여 자신의 위치를 추정하는 LGB 기법과 멀리 떨어진 노드들 간의 거리를 추정하여 위치 추정에 이용하는 GGB 기법으로 분류할 수 있다. 그러나 LGB 기법의 경우 상대적으로 정확도가 낮은 거리 측정 기법 하에서는 적합하지 않은 면이 있고, 반면 GGB 기법의 경우 장애물이 있거나 혹은 노드들이 분포한 영역이 사각형이나 원형과 같은 정형이 아닌 경우에는 적용하기 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 두 가지 기법을 절충하여 부정확한 거리 측정 기법 하에서 장애물이 있거나 비정형의 영역 내에 분포한 노드들에 대해서도 위치 추정을 가능하게 하는 새로운 위치 추정 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해서 비교 분석한다.
이 논문에서는 다수의 IR 거리센서를 이용한 실내용 이동로봇의 자기위치 추정에 관한 새로운 방법을 제안한다. 각각의 IR 거리센서로부터 획득한 거리데이터를 이용하여 장애물과 벽면의 모서리를 검출한다. 각 센서에서 측정된 데이터를 병합하여 환경지도를 작성한다. 실험을 통하여 얻어진 환경지도와 실제 환경을 비교하고 그 성능을 평가하였다.
최근 자동차의 안전성을 한층 강조하는 ASV 개념의 도입이 보편화되면서 이를 구현하기 위한 여러가지 기능들이 고안되어 지고 있는데, 그 중에서도 추돌경보 및 회피기능, 야간보행자 검지기능, 후측방 장애물검지 기능, 차간거리 일정유지 제어기능 등에 있어서 공통적으로 주행중 거리계측이 필요하다. 본고에서는 ASV기술에서 필요하고 또한 중요한 핵심기술인 차량탑재용 거리계측기술에 대하여 현재 실용화되어 있거나 실용가능성이 있는 기술을 수단과 방식으로 나누어 각각의 원리와 특징에 대해 소개하였다. 수단으로서는 초음파, 레이저, 밀리파를 제시하였으며, 방식으로는 펄스시간차방식, 진폭변조 및 위상복조방식, 주파수변조방식을 소개하였다. 또한 비젼은 이들과는 계측원리와 신호처리가 매우 상이하고 본특집에서 별도로 상세히 소개될 것이기 때문에 간략히 소개하였다.
본 논문에서는 모빌 로봇에 확장하기 위한 시도로서 대기조건에 따른 오차를 보상한 맹인 안내용 mobile Robot의 ultrasonic ranging system을 설계하였다. 본 system에서는 MCS-80 microcomputer를 이용하여 주위환경에 대한 다량의 정보를 실시간으로 처리하였고, 다각적인 정보획득을 위하여 stepping motor로서 sensor를 회전시켰으며, 대기조건에 따른 오차보상을 위하여 기준거리 비교방법을 사용하였고, offset과 근접장애물로 인한 오인식을 방지하기 위하여 받아들여진 data를 선정할 수 있도록 A/D converter를 사용하였다. 또한 맹인 아내를 위한 audio tone generator에 대하여 연구하였으며, 그밖에 외부 system과의 I/O interface 등 이 system에 대한 hardware와 software에 관하여 논하였다. 본 System에서 거리측정 오차는 약 1cm 정도이고 측정가능거리는 $0.2{\sim}6m$이다.
본 논문에서는 시각 장애인들이 실외 보행 시 위험 요소로부터 보다 안전할 수 있도록 보행 보조기구를 구현하였다. 초음파 센서를 이용하여 장애물과의 거리가 전방 50cm 이내 및 전방 $52^{\circ}$ 이내 일 때 장애물 감지가 가능하며 조도 센서를 통해 25lux 이하가 되면 LED가 자동 점등되어 시각 장애인의 안전을 보장하고 주변 보행자들의 시야 확보에도 도움을 주는 시스템을 제작하였다. 색상 인식 센서는 감지 거리를 1cm로 하여 노란색의 인식률을 높이고 노란색을 감지하였을 때 진동이 울리도록 하였으며 평균 7.3m의 오차 범위를 가진 GPS를 활용하여 시각 장애인의 위치를 보호자가 확인할 수 있도록 하였다.
자율운항선박이 상용화되어 연안을 항해하기 위해서는 해상의 장애물을 탐지할 수 있어야 한다. 연안에서 가장 많이 볼 수 있는 장애물 중의 하나는 양식장의 부표이다. 이에 본 연구에서는 YOLO 알고리즘을 이용하여 해상의 부표를 탐지하고, 카메라 영상의 기하학적 해석을 통해 선박으로부터 떨어진 부표의 거리와 방위를 계산하여 장애물을 시각화하는 해상물체탐지시스템을 개발하였다. 1,224장의 양식장 부표 사진으로 해양물체탐지모델을 훈련시킨 결과, 모델의 Precision은 89.0 %, Recall은 95.0 % 그리고 F1-score는 92.0 %이었다. 얻어진 영상좌표를 이용하여 카메라로부터 떨어진 물체의 거리와 방위를 계산하기 위해 카메라 캘리브레이션을 실시하고 해상물체탐지시스템의 성능을 검증하기 위해 Experiment A, B를 설계하였다. 해상물체탐지시스템의 성능을 검증한 결과 해상물체탐지시스템이 레이더보다 근거리 탐지 능력이 뛰어나서 레이더와 더불어 항행보조장비로 사용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 알고 리즘을 제안하고자 한다. 시스템의 구성은 로봇에 탑재된 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF 무선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되는 지역을 회피하도록 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하고 호스트는 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 피해 나가도록 하며 로봇이 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가도록 한다. 먼저 로봇으로부터 전송되어진 영상은 호스트PC에서 다음과 같은 영상처리과정을 거치도록 한다. 먼저 Original영상을 입력받아서 3X3 mask Sobel 연산자를 사용한다. 그리하면 윤곽선이 추출된다. 여기서 추출된 윤곽정보는 처리가 용이하도록 NOR Converter를 거치도록 한다 마지막으로 이 영상의 경계값을 찾는다. 처음에 획득한 영상은 깨끗한 환경에서 얻어진 것이 아니라 주변에 여러 가지 기구나 명암대비가 뚜렷하지 못한 조건들로 되어 있다. 어떤 장애물이라도 가까이서 획득한 영상으로 보게 되면 색상이 단일한 색상으로 나타난다. 즉, 멀리 있는 영상정보나 장애물이 없는 영상 정보 쪽에 히스토그램이 넓게 분포되기 마련이다. 이런 이유로 마지막에 Convert를 처리한 영상의 경계치를 229로 둔다. 그러면 거의 흰색에 가까우면서도 약간의 그레이 레벨만 가진다 하더라도 흑백 대비를 뚜렷하게 만들어 준다. 즉, 불순 성분을 받아들이기 위하여 경계값을 높이는 것이다. 다음으로 처리된 영상의 좌표를 (0, 0)에서 (0, 197)까지의 히스토그램 분포를 스캔한다. 그러면 장애물이 있는 부분의 히스토그램의 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 이용하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다
최근에는 크기 및 비용의 관점에서 많은 장점을 갖는 초소형 해양로봇(Micro Marine Robot : MMR)의 개발 및 적용에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 국내에서는 그 기반이 매우 부족한 상황이다. 다행히도 초소형 수상로봇(Micro Surface Robot : MSR)의 장애물회피와 관련해서는 크기와 성능의 관점에서 최적화되어 4방향 탐지가 가능한 장애물회피소나(Obstacle Avoidance Sonar : OAS)가 개발되었으나, 제한된 빔폭(beam width) 및 탐지거리를 갖는 고정 소나빔의 사용으로 인하여 장애물의 형상에 따라 탐지성능이 저하되는 문제점이 존재했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 평기어(spur gear) 및 서보모터를 활용하여 회전 소나빔을 구현한 MSR의 메커니즘을 제안하였다. 제안된 메커니즘의 검증을 위해 다각 평면 장애물에 대한 MSR의 벽면 추적(wall-tracking) 문제를 고려하였고, 탐지성능 및 구동명령 측면에서 기존의 고정 소나빔 적용 시와 비교 및 분석을 수행하였다. 실험결과는 제안된 메커니즘의 타당성을 보여준다.
본 논문에서는 위치 불확실성이 최소화되도록 중첩 초음파 센서 링을 최적 설계하는 방법과 이를 향상된 해상도의 장애물 탐지에 응용하는 방안에 대해 기술하도록 한다. 기본적으로 일군의 초음파 센서들이 일정 간격으로 상호 빔 폭이 중첩되도록 원형으로 배치된다고 가정한다. 첫째, 빔 폭 중첩 상태를 활용함으로써 초음파 센서 고유의 위치 불확실성을 현저히 감소시킬 수 있음을 보인다. 둘째, 반경이 영인 이상적인 중첩 초음파 센서 링에 대해, 위치 불확실성을 나타낼 수 있도록 유효 빔 폭의 개념을 도입하고, 유효 빔 폭을 최소화하기 위해 필요한 초음파 센서의 최적 개수를 구한다. 셋째, 일정 반경의 실제 중첩 초음파 센서 링을 대상으로, 위치 불확실성 정도를 표현하는 설계 지수를 정의하고, 상용 저지향성 초음파 센서를 구성되는 중첩 초음파 센서 링의 최적 설계 예를 제시한다. 넷째, 초음파 센서의 측정 거리로부터 이동로봇 중심 기준 장애물의 위치를 산정하기 위한 기하학적 방법을 기술한다. 마지막으로, 한 쪽이 열린 평면 장애물 탐지 실험을 통해, 자체 제작된 초음파 센서 링의 장애물 탐지 해상도가 향상됨을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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