본 논문에서는 초음파 센서를 이용한 저비용 장애물 인식 장치를 개발한다. 개발된 장애물 인식 장치는 시각 장애인들이 보행시 장애물을 인식하는 데 쓰일 수 있도록 한다. 장애물의 인식 여부는 내장된 모터의 진동을 통하여 시각 장애인들에게 인식이 가능하도록 한다. 뿐만 아니라 장애물의 거리에 따라 대상자에게 장애물 인식 유무에 대해 시간차를 두고 고지하여 대상자가 장애물에 대해 적절한 반응을 수행할 수 있도록 한다. 마이크로 컨트롤러 제어를 통한 펄스 신호를 이용하여 장애물에 대한 반사파를 통해 장애물의 존재 유무와 거리를 탐지하며 펄스 신호를 이용한 반사파 탐지는 반복 수행을 통해 인식률을 높인다. 개발된 장애물 인식 장치는 $30^{\circ}$ 내외의 전방 탐지각을 나타내고, 2cm-30cm의 탐지거리를 가지며 일상적인 보행 조건에서 동작이 가능함을 실험을 통해 입증하였다.
투명 장애물이 포함된 환경에서 레이저 거리 측정기만을 사용하여 장애물을 인식하다는 것은 이동 로봇이 장애물과의 충돌로부터 자유로운 자율 주행을 보장할 수 없는 문제를 야기한다. 이를 해결하기 위해 레이저 거리 측정기를 사용하는 이동 로봇은 투명 장애물을 인식할 수 있는 초음파 센서와 같은 추가적인 센서를 사용해야 한다. 본 논문에서는 레이저 거리 측정기만을 이용하여 환경 내에 존재하는 투명 장애물을 인식할 수 있도록 하는 투명 장애물 인식 알고리즘을 제안한다. 투명 장애물 인식 알고리즘은 레이저 거리 측정기를 이용하여 투명 장애물을 인식하였을 경우, 투명 장애물에 의해 발생되는 반사 잡음(reflected noise)만을 추출하여 이를 처리함으로서 투명 장애물의 위치를 찾도록 하는 것이다. 이를 통해 이동 로봇은 투명 장애물 환경에서 레이저 거리 측정기만을 사용하더라도 장애물과의 충돌로부터 자유로운 자율 주행을 보장받을 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘의 유효성을 평가하기 위해 세 가지의 실험 환경에서 실제 이동 로봇 및 레이저 거리 측정기를 사용하여 측정하였다.
본 논문은 카메라와 적외선 센서를 이용하여 수직 벽면을 이동하는 로봇에 최적화 된 장애물 인식방법을 제안한다. 장애물을 인식 하는 순서는 적외선 센서를 통해 앞에 장애물이 있는지 확인하고 카메라를 이용하여 앞의 장애물의 유형을 판단한다. 장애물의 유형은 크게 작은 장애물과 직선 장애물 그리고 곡선 장애물이 있다. 곡선 장애물과 작은 장애물의 경우에는 회피를 하고 직선 장애물인 경우 장애물을 넘어간다. 장애물과 로봇은 수평으로 맞추어야 안정적으로 장애물을 건널 수 있으므로 넘어가야 하는 장애물이라면 수평인지 판단하고 수평이 아니라면 회전을 통해서 수평을 맞춘다. 수평이 맞추어 지면 장애물을 넘어간다.
본 논문에서는 시선인식을 이용한 지능형 휠체어 시스템에 대해 설명한다. 지능형 휠체어는 초음파센서를 이용하여 전동휠체어가 장애물을 감지하여 회피할 수 있게 하고, 조이스틱을 움직이기 힘든 중증 장애인을 위해 시선인식 및 추적을 이용하여 전동휠체어를 움직일 수 있게 하는 인터페이스를 제안한다. 지능형 휠체어는 시선인식 및 추적 모듈, 사용자 인터페이스, 장애물 회피 모듈, 모터 제어 모듈, 초음파 센서 모듈로 구성된다. 시선인식 및 추적 모듈은 적외선 카메라와 두개의 광원으로 사용자 눈의 각막 표면에 두 개의 반사점을 생성하고, 중심점을 구한 뒤, 동공의 중심점과 두 반사점의 중심을 이용하여 시선 추적을 한다. 시선이 응시하는 곳의 명령어를 사용자 인터페이스를 통해서 하달 받고, 모터 제어 모듈은 하달된 명령과 센서들에 의해 반환된 장애물과의 거리 정보로 모터제어보드에 연결되어 있는 두 개의 좌우 모터들을 조종한다. 센서 모듈은 전등휠체어가 움직이는 동안에 주기적으로 센서들로부터 거리 값을 반환 받아 벽 또는 장애물을 감지하여 장애물 회피 모듈에 의해 장애물을 우회 하도록 움직인다. 제안된 방법의 인터페이스는 실험을 통해 시선을 이용하여 지능형 휠체어에 명령을 하달하고 지능형 휠체어가 임의로 설치된 장애물을 효과적으로 감지하고 보다 정확하게 장애물을 회피 할 수 있음을 보였다.
알려지지 않은 실내에서 인간형 로봇의 이동경로 생성을 위해서는 주변 장애물의 형태를 정확히 인식하여 이에 적합한 로봇 움직임을 만들어야 한다. 이 때, 인식된 장애물의 형태에 따라 로봇이 접촉없이 통과할 수 있고, 발과 접촉하여 통과할 수도 있으며, 회피할 수도 있다. 이를 위해 장애물이 어떤 형태를 갖고 있는지를 분류하여 로봇의 이동경로를 생성할 때 활용 가능한 장애물 인식 및 분류 방법을 제안한다. 특히 장애물 형태를 정확히 인식하기 위한 기존 알고리즘은 많은 계산량으로 실시간 활용에 어려움이 있으며, 불필요한 장애물도 함께 추출하기 때문에 연산자원의 낭비가 불가피하다. 본 연구에서는 장애물 인식의 계산량을 줄이기 위해 장애물의 영역을 분류한 후 정확한 형상이 필요한 장애물에 한해 크기 및 형태를 추출하도록 알고리즘의 적용 범위를 제한하여 계산량을 줄이는 방법을 제안한다.
영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.
본 논문은 실내형 이동로봇에 적용하기 위한 위치인식과 장애물 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현하기 위해 레이저 스캐너가 사용되었으며 로봇이 운행되는 공간의 지도정보를 미리 알고 있다고 가정한다. 레이저 스캐너의 측정치를 지도정보와 매칭해가며 Sequential Monte Carlo (SMC)방법을 이용하여 로봇의 위치를 파악하고 파악된 위치에서 주변 장애물의 위치를 인식하고 다중 물체 추적 알고리즘을 이용함으로써 장애물과의 충돌 위험성 등을 미리 파악할 수 있다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법을 실험을 통해 검증한다.
본 연구에서는 지체 부자유자들이 가장 많이 사용하는 전동형 휠체어를 이용하여, 조이스틱과 음성인식 모듈을 전동 휠체어에 부착하고 여기에 인공지능 기법을 적용하여 조이스틱과 음성인식 의해 휠체어를 제어하였으며, 각 휠체어의 각 부분을 모듈별로 구성하여 제작하였다. 그리고 조이스틱으로 휠체어를 제어하지 않고 음성인식으로 만 휠체어를 제어 동작했을 경우에 휠체어가 주행중에 장애물이 주행 경로 상에 갑자기 나타났을 때 장애물에 대해 즉시 정지하거나 회피하지 못할 경우가 발생하게 된다. 그래서 전동휠체어의 앞면과 됫면에 초음파 센서를 부착하여 갑자기 장애물이 나타났을 때 전동휠체어가 장애물에 대해 지능적으로 정지하거나 회피 할 수 있도록 퍼지이론을 적용하여 장애물에 대해서 지능적인 동작이 가능하도록 하였다.
본 실험에서는 운전자의 시인성을 측정하였다. 운전자의 시인성은 전압패턴에 따라 피험자의 장애물 인식 반응시간을 측정하여 분석하였고, 남녀 성별 간의 장애물 인식 반응시간의 차이를 분석하였다. 또한 전조등의 전압변동에 의한 밝기 비율에 따라서 피험자의 장애물 인식 반응속도를 분석하였고, 전압변동이 없을 때의 장애물 인식 반응시간을 기준으로 상대적인 장애물 인식 지연시간을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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