일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 어떤 다른 시스템의 정보를 이용하여 주변을 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 시스템은 초소형 비행체를 이용하여 주위 환경과 자율 이동로봇의 위치 정보를 탐색할 수 있도록 시스템을 구성하였다 이러한 시스템의 성능은 로봇이 위치하고 있는 주위의 불완전한 정보로부터 적절한 결론을 유도해 낼 수 있어야 한다. 그러한 비선형적인 문제는 현재까지도 문제 해결을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자율이동로봇의 행동 환경을 공간상의 제약을 받지 않는 비선형 시스템인 초소형 비행체에 극초단파(UHF16채널) 영상장치를 이용하여 호스트 PC로 전송하고 호스트 PC는 로봇의 현재 위치, 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 등을 분석한다. 분석된 결과 파라메타는 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하고, 로봇은 그 데이터를 분석하여 동작하게 된다. 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할 때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 생성하거나 장애물을 회피 할 새로운 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 초소형 비행체에서 탐지한 불완전한 영상정보에서도 비교적 신뢰도 놀은 결과를 보이는 A* 알고리즘을 사용하였다 적용한 알고리즘은 실험을 통하여 실시간으로 정보를 처리할 수 있었으며, 자율 이동로봇의 충돌회피나 최단 경로 생성과 같은 문제를 실험을 통하여 그 성능과 타당성을 검토하였다.delta}textitH]$를 도출하였다.rc}C$에서 30 ㎫의 압력으로 1시간동안 행하였다 소결한 시편들은 직사각형 형태로 가공하였으며 표면은 0.5$\mu\textrm{m}$의 다이아몬드 입자로 연마하였다. XRD, SEM 및 TEM을 이용하여 상분석 및 미세조직관찰을 행하였다. 파괴강도는 3중점 굽힘 법으로 (3-point bending test) 측정하였다. 이때 시편 하부의 지지 점간의 거리는 30mm, cross-head 속도는 0.5 mm/min으로 하였고 5개의 시편을 측정하여 평균값을 구하였다.ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 3은 0.123$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.017$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 4는 0.055$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.016$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 5는 0.031$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.015$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 6은 0.111$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.020$\ell/\textrm{cm}^3$로 나타났다. 3. 단일재료의 악취흡착성능 실험결과 암모니아는 코코넛, 소나무수피, 왕겨에서 흡착능력이 우수하게 나타났으며, 황화수소는 펄라이트, 왕겨, 소나무수피에서 다른 재료에 비하여 상대적으로
본 논문에서 계산구현 방법이 간단하고, 물체에 대한 정보 획득 측면에서 효율성을 기할 수 있는 스테레오 비전 알고리즘이 제시된다. 이는 공간을 미리 계획된 다단 평면상에 놓이는 물체점들을 역투시 변환에 의한 영상의 재투영 과정과 영상면 상관법에 의해서 평면상의 정보를 순차적으로 구한다. 제안된 알고리즘은 이동로보트의 장애물 감지작업에 적용하여 그 효율성을 보인다.
위성통신은 상공에 있는 인공위성으로 통신하는 방식으로 고속 대용량 전송이 가능하며, 통신 구역이 넓다는 장점이 있는 반면 정보의 보안성이 없다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 AES 암호화를 CTR과 CBC 모드를 적용하였다. 또한, 송신기와 수신기 사이에 나무나 건물 등의 장애물로 인해 발생하는 영향을 알아보기 위해 Markov chain을 이용하여 Blockage channel을 Urban과 Open 환경으로 구성하였다. 위성통신 고속링크 기반의 시뮬레이션을 통해 성능을 분석해 본 결과, 암호화를 적용한 경우 보안성은 보완되나 BER의 성능이 악화됨을 보였고, 장애물이 적은 Open 환경에서 장애물이 많은 Urban 환경보다 BER 성능이 향상됨을 확인하였다.
무인잠수정의 자율 운항기술을 연구함에 있어 가장 근본적인 기술 중의 하나가 소나를 이용해 실시간으로 획득되는 해저지형이나 장애물에 대한 정보를 이용하여 임무수행을 위한 3차원 경로계획을 수립하는 것이라 할 수 있다. 무인잠수정의 3차원 경로계획은 장애물 회피 제어기술을 기반으로 유도제어, 동역학 모델, 해양환경 및 탐지소나 모델 등이 다양하게 고려되기 때문에, 경로계획을 연구 개발함에 있어 알고리즘을 검증하기 위한 시뮬레이션 시스템이 필요하다. 본 논문에서 개발한 시뮬레이션 시스템은 다양한 해양환경을 설정할 수 있고, 설정된 장애물들을 회피하여 경유지를 지나 목적지까지 이동하는 무인잠수정을 C++와 OpenGL을 이용하여 가시화함으로써 3차원 경로계획 알고리즘을 검증할 수 있다. 또한 어떠한 개발환경에서 연구된 무인잠수정의 경로계획 알고리즘도 검증할 수 있는 범용성을 제공한다.
본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류 한 후 VFH를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 배경 분류기, 점유 그리드맵 생성기와 VFH기반의 선정기로 구성된다. 배경 분류기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경파 장애물 영역을 분류한다. 점유 그리드맵 생성기는 이를 바탕으로 위험도에 따라 10개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.
본 논문에서는 초고속 광대역 서비스를 제공하기에 적합한 주파수 대역인 60GHz 밀리미터파대역의 전파특성을 파악하기 위하여 직접 파를 제외한 반사파 및 투과파에 대한 신호세기를 측정하여 평균 전력 및 표준 편차를 분석하였다. 먼저, 장애물 투과에 의한 수신 신호 세기를 분석 한 결과, 철문, 동판 등은 약 40dB이상의 투과 손실치를 나타내어 투과가 거의 발생하지 않았으며, 고무, 스티로폼 및 유리등이 약 3dB의 투과 손실치로 가장 적게 나타났다. 입사각이 60도 인 경우 장애물에 의한 반사파 수신신호세기는 파티션에서의 손실치가 약 22dB로서 크게 나타났으며, 벽면 반사 손실치가 약 6dB로 가장 적게 나타났다. 이상의 결과는 반사파와 투과파가 서비스 영역 결정에 영향을 미치는 WPAN과 같은 피코셀 이동통신망의 설계에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA등 진화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 게산 복잡도가 높아져 시간 지연등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.
자율주행에서의 경로 계획을 위해서는 costmap을 활용할 수 있다. Costmap은 map 정보와 센서 데이터를 토대로 해당 지역을 통과할 때의 위험도를 cost로 할당한다. 그러나 local costmap에는 센서로 인식한 장애물만이 고려되며, 차선 정보를 경로 계획에 포함하기 위해서는 별도의 정보 처리가 필요하다. 본 연구에서는 카메라로 인식한 차선 정보를 costmap에 포함함으로써 통합적인 판단 방법론을 탐색하고, 위치 추정 및 경로 계획에서의 활용 가능성을 제시한다.
본 논문에서는 실제 공장환경에서 상용화되고 있는 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정을 위한 스테레오 카메라 시스템 기반의 지능형 시각 시스템을 제안하였다. 즉, 평행식 스테레오 카메라를 이용하여 좌, 우 입력 영상간의 시차지도와 깊이정보를 검출하고, AGV 시스템과 장애물간의 거리와 위치좌표인 2차원 경로좌표를 산출하여 장애물과 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하였다. 산출된 2차원 경로좌표를 토대로 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정에 따라 자율적으로 주행하게 된다. 실 시간적으로 입력되는 스테레오 영상을 사용하여 실험한 결과 AGV 시스템과 전방에 존재하는 장애물까지의 거리 오차가 평균 2% 이하로 유지됨으로써 AGV 시스템의 실제 상용화 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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