• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.58-65
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• 2003

기존의 횡 방향제어 알고리즘은 도로에서 발생할 수 있는 변수를 고려하여 알고리즘을 작성해야 했다. 이러한 제어 알고리즘을 작성하기 위해서는 주행해야 하는 도로에 따라 파라미터를 재조정해야 하는 문제와 대량의 계산이 요구되는 모델링 문제가 있었다. 본 논문에서는 지능적 횡 방향제어가 가능한 학습알고리즘에 관해 연구하였다. 학습알고리즘은 인공지능 알고리즘 중 자기구성 알고리즘을 사용하였으며 학습데이터는 도로의 특징점을 이용하였다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 결과 본 논문의 학습알고리즘에 의한 조향제어가 가능한 것을 알 수 있었고 실제로 주행이 가능한 자율이동로봇에 적용하여 학습에 의한 횡 방향제어가 가능한 것을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제45권5호
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• pp.847-861
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• 2023

Dynamic object detection is essential for ensuring safe and reliable autonomous driving. Recently, light detection and ranging (LiDAR)-based object detection has been introduced and shown excellent performance on various benchmarks. Although LiDAR sensors have excellent accuracy in estimating distance, they lack texture or color information and have a lower resolution than conventional cameras. In addition, performance degradation occurs when a LiDAR-based object detection model is applied to different driving environments or when sensors from different LiDAR manufacturers are utilized owing to the domain gap phenomenon. To address these issues, a sensor-fusion-based object detection and classification method is proposed. The proposed method operates in real time, making it suitable for integration into autonomous vehicles. It performs well on our custom dataset and on publicly available datasets, demonstrating its effectiveness in real-world road environments. In addition, we will make available a novel three-dimensional moving object detection dataset called ETRI 3D MOD.

• 터널과지하공간
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• 제32권3호
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• pp.231-242
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• 2022

본 연구에서는 지하광산에서 로봇의 위치를 추정하고, 여러 경유지를 거쳐 주행한 후 원위치로 복귀하는 ROS (Robot Operating System) 기반의 자율주행 로봇을 개발하였다. 자율주행 로봇은 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 기술을 활용하여 주행 경로에 대한 전역 지도를 사전에 생성한다. 이후, 라이다 센서를 통해 측정되는 벽면의 형태와 전역 지도를 매칭하고 AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) 기법을 통해 데이터들을 융합하여 로봇의 위치를 보정한다. 또한, 라이다 센서를 통해 전방 주행환경을 인지하고, 장애물을 회피한다. 개발된 자율주행 로봇을 활용하여 지하광산 현장을 모사한 실내 실험장을 대상으로 주행 실험을 수행하였다. 그 결과, 자율주행 로봇은 다중 지점의 경유지에 대해 순차적으로 주행하고 장애물을 회피하며 안정적으로 복귀하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.249-257
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• 2023

This paper discusses the increasing need for autonomous delivery robots due to the current growth in the delivery market, rising delivery fees, high costs of hiring delivery personnel, and the need for contactless services. Additionally, the cost of hardware and complex software systems required to build and operate autonomous delivery robots is high. To provide a low-cost alternative to this, this paper proposes a autonomous delivery robot platform using a low-cost sensor combination of 2D LIDAR, depth camera and tracking camera to replace the existing expensive 3D LIDAR. The proposed robot was developed using the RTAB-Map SLAM open source package for 2D mapping and overcomes the limitations of low-cost sensors by using the convex hull algorithm. The paper details the hardware and software configuration of the robot and presents the results of driving experiments. The proposed platform has significant potential for various industries, including the delivery and other industries.

• 로봇학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.110-119
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• 2010

This paper aims to add the autonomous driving capability to the inverted pendulum system which maintains the inverted pendulum upright stably. For the autonomous driving from the starting position to the goal position, the motion control algorithm is proposed based on the dynamics of the inverted pendulum robot. To derive the dynamic model of the inverted pendulum robot, a three dimensional robot coordinate is defined and the velocity jacobian is newly derived. With the analysis of the wheel rolling motion, the dynamics of inverted pendulum robot are derived and used for the motion control algorithm. To maintain the balance of the inverted pendulum, the autonomous driving strategy is derived step by step considering the acceleration, constant velocity and deceleration states simultaneously. The driving experiments of inverted pendulum robot are performed while maintaining the balance of the inverted pendulum. For reading the positions of the inverted pendulum and wheels, only the encoders are utilized to make the system cheap and reliable. Even though the derived dynamics works for the slanted surface, the experiments are carried out in the standardized flat ground using the inverted pendulum robot in this paper. The experimental data for the wheel rolling and inverted pendulum motions are demonstrated for the straight line motion from a start position to the goal position.

• 터널과지하공간
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• 제30권1호
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• pp.76-86
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• 2020

본 연구에서는 라이다 센서를 활용한 지하광산용 소형 자율주행 로봇을 개발하였다. 개발된 로봇은 라이다 센서를 사용하여 좌, 우 벽면까지의 거리를 측정하고, 지하광산 갱도의 중앙선을 따라 이동하도록 조향을 자동 제어한다. 개발된 로봇의 주행성능을 테스트하기 위해 지하 자수정광산에서 현장실험 수행하였다. 5번의 반복 실험에서 로봇은 전체적으로 안정적인 주행성능을 보여주었다. 광산 갱도 벽면과의 충돌 사고도 발생하지 않았다.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.51-56
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• 2022

This paper presents an Ground Segmentation algorithm to eliminate unnecessary Lidar Point Cloud Data (PCD) in an autonomous driving system. We consider Random Sample Consensus (Ransac) Algorithm to process lidar ground data. Ransac designates inlier and outlier to erase ground point cloud and classified PCD into two parts. Test results show removal of PCD from ground area by distinguishing inlier and outlier. The paper validates ground rejection algorithm in real time calculating the number of objects recognized by ground data compared to lidar raw data and ground segmented data based on the z-axis. Ground Segmentation is simulated by Robot Operating System (ROS) and an analysis of autonomous driving data is constructed by Matlab. The proposed algorithm can enhance performance of autonomous driving as misrecognizing circumstances are reduced.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.107-114
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• 2022

본 논문은 자율주행 학습이 가능한 택배 로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 지상 주차시설이 없는 공원형 아파트에서 활용 가능하도록 설계되었으며 지상 및 지하 경로가 복잡한 기존 아파트에 비해 공원형 아파트는 이동 경로가 정형화되어 있어 로봇의 안정적인 주행이 가능하여 학생들의 초기 교육 환경으로 적합하다. 택배 로봇은 경로학습을 위한 머신러닝 기술과 카메라와 라이다 센서를 이용한 자율주행을 통하여 택배 운반이 가능하도록 구성하였다. 또한, 수준별 학습이 가능하도록 제어 MCU를 3개로 분리하여 설계하였으며 자율주행, 장애물 인식 등의 동작 테스트를 통하여 학습용 택배 로봇으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 정밀한 실내 위치정보 인식 기술과 아파트의 공공기술 플랫폼과 연동하여 다양한 배송 서비스를 위한 교육용 배송 로봇으로 발전시키고자 한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.345-346
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• 2010

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권4호
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• pp.389-395
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• 2022

In order to ensure reliability the high-level automated driving such as Advanced Driver Assistance System (ADAS) and universal robot taxi provided by autonomous driving systems, the operation with high integrity must be generated within the defined Operation Design Domain (ODD). For this, the position and posture accuracy requirements of autonomous driving systems based on the safety driving requirements for autonomous vehicles and domestic road geometry standard are necessarily demanded. This paper presents localization requirements for safe road driving of autonomous ground vehicles based on the requirements of the positioning system installed on autonomous vehicle systems, the domestic road geometry standard and the dimensions of the vehicle to be designed. Based on this, 4 Protection Levels (PLs) such as longitudinal, lateral, vertical PLs, and attitude PL are calculated. The calculated results reveal that the PLs are more strict to urban roads than highways. The defined requirements can be used as a basis for guaranteeing the minimum reliability of the designed autonomous driving system on roads.