화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다.
본 논문에서는 대학 캠퍼스 내 배달로봇 사용 시 환경적 특성에 의한 유해위험요인을 사전에 발굴하고 로봇의 출발지에서 목적지까지 발생할 수 있는 위험을 단계별로 추정·판단하여 위험을 감소에 대한 필요성에 관한 연구를 수행하였다. 캠퍼스 내 주행 구간별 유해위험요인을 파악 및 단계별 위험성 추정을 위하여 배달로봇을 사용하기 전 위험성을 사전에 확인할 수 있는 위험성평가의 필요성을 제시한다. 배달로봇 시장의 확대로 인한 사람과의 접촉 증가에 비하여 안전대책 연구가 미흡한 실정이며, 로봇의 기술적 진보와 사용자들의 정서적 수준에 뒤처지지 않는 적절한 안전대책을 마련해야 한다.
최근 로봇 기술은 전자공학, 컴퓨터, 기계공학 등의 비약적인 발전에 힘입어 다양한 용도에 사용되고 있다. 특히 로봇은 극한 환경에서 인간이 실천하기 어려운 작업을 수행할 수가 있으며, 인간과 함께 운용되거나 인간이 로봇을 무선으로 제어하여 현장을 확인을 할 수 있으며 이를 통하여 화재진압 및 인명구조를 수행할 수 있다. 이 때 무선 제어 로봇은 탐사 시 동체가 전복되더라도 지속적인 탐사가 가능해야 한다. 따라서 로봇의 동체보다 바퀴를 크게 하여 동체가 전복해도 동작이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 무선 조정 자동차를 사용 하여 차체의 전복에도 충분히 제어 및 탐사가 가능한지 실험하고, 초음파센서로 하여금 능동적으로 장애물 회피를 하는 것을 목적으로 한다.
Recently, the number of high-rise buildings has been on the rise, which has meant that maintenance cost has increased by two and three times, along with the increase in the construction cost. It is suggested that the use of an auto-cleaning robot could increase the productivity and safety of cleaning work, which is mostly done outside of a building. In particular, the guide rail on a high-rise building could be useful in this capacity, as it has the advantage of not being significantly influenced by factors of the external environment, including wind pressure. For this reason, this research is preliminary research into a cleaning automation for a high-rise building, and aims to draw up a scenario for the vertically moving robot.
재난구조 로봇은 각종 재난상황에 투입되는 로봇으로써 현재의 로봇에 탑재된 카메라 영상 정보만으로 로봇 주변의 환경을 인식하여 작업을 수행하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 카메라 영상에 의한 시각정보 이외에 현장의 로봇과 주변환경의 접촉에 의해 발생하는 반발력을 조작자에게 전달하여 실감형 환경인지가 가능하도록 하는 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 조작자에게 다양한 형태의 반발력을 전달할 수 있도록 인체 착용형 로봇인 외골격 로봇을 master 로봇으로 사용하였고, 14 자유도를 가지는 slave 로봇을 원격제어 하여 작업물 조작시의 힘 반향이 조작자에게 전달되도록 제어되고 있음을 확인하였다.
In this paper, design and integration of a newly developed double-tracked mobile robot called ROBHAZ-DT are introduced. It is designed to carry out military and civil missions in various hazardous environments such as the areas of fire, war, disaster and mine field etc. ROBHAZ-DT is configured with three mechanical bodies, namely front, rear and main body. By using its rotational passive adaptation mechanism equipped between the front and rear bodies, ROBHAZ-DT shows a good mobile capability on uneven terrain including stairs. The passive adaptation mechanism reduces energy consumption and offers simplicity in the design of the ROBHAZ-DT ...
For a practical mobile robot team such as carrying out a search and rescue mission in a disaster area, the localization have to be guaranteed even in an environment where the network infrastructure is destroyed or a global positioning system (GPS) is unavailable. The proposed architecture supports localizing robots seamlessly by finding their relative locations while moving from a global outdoor environment to a local indoor position. The proposed schemes use a cooperative positioning system (CPS) based on the two-way ranging (TWR) technique. In the proposed TWR-based CPS, each non-localized mobile robot act as tag, and finds its position using bilateral range measurements of all localized mobile robots. The localized mobile robots act as anchors, and support the localization of mobile robots in the GPS-shadow region such as an indoor environment. As a tag localizes its position with anchors, the position error of the anchor propagates to the tag, and the position error of the tag accumulates the position errors of the anchor. To minimize the effect of error propagation, this paper suggests the new scheme of full-mesh based CPS for improving the position accuracy. The proposed schemes assuring localization were validated through experiment results.
사물인터넷의 국내외 주요 서비스 사례를 통하여 알 수 있듯이 종래 재난, 재해 등 공공 분야와 공장 자동화 등 기업 중심의 사례가 이제는 개인에 직접적으로 영향을 미치는 B2C(Business to Consumer) 서비스가 확산되고 있다. 본 논문에서는 현재 시점에서 사물인터넷(IoT) 기반 원격 제어 및 모니터링이 가능한 탐사로봇 설계를 위한 플랫폼과 부품, 그리고 네트워크 구성 방안에 대하여 제시하였다.
본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
화학물질의 사용 증대와 더불어 위험물 및 독성가스 누출 사고가 빈번하게 일어나고 있다. 그 중에서도 위험물 저장설비 사고는 누출이 감지되었을 때 대응하기 위한 초동 조치가 가장 중요하지만, 전적으로 조업자에 의한 경험에 비중이 크기 때문에, 잘못된 판단으로 인한 더 큰 물적, 인적 피해가 발생할 가능성이 높다. 본 연구는 기존 고정식 감지기를 통한 알람 발생 후 수동적인 대응을 취하는 현 접근 방식에서 벗어나, 오픈소스기술을 적용하여 쉽게 제작이 가능한 로봇 플랫폼에서 작동하는 이동식 센서를 활용한 능동적인 누출원 추적 시스템을 설계하였다. 아울러 프로토타입 시스템의 검증을 통해 누출 초기의 정확한 현장 상황파악 및 조기대응을 바탕으로 사고의 확산 및 피해 최소화의 기틀을 마련하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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