본 연구에서는 모바일 레이저 스캐닝 데이터로부터 철도 선로탐지 및 선로모델 추출을 위한 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫째, 레이저 포인트로부터 잠재적인 철도 선로지역을 탐지하고, 초기 철도 선로궤적 방향을 추정한다. 둘째, 철도 선로에 관한 선 지식을 이용하여 첫번째 스트립에서 초기 선로위치를 결정한다. 여기서, 스트립은 국부 탐색공간을 나타내며 철도 선로궤적에 수직인 방향으로 정의된다. 마지막으로, 초기 선로위치에서 GMM-EM기반 분류방법을 통해 선로 포인트들을 탐지한 후 초기 선로 모델을 생성하고 스트립을 데이터 처리 기본단위로 하여 tracking by detection관점에서 연속적으로 선로모델을 생성하였다. 제안된 방법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 이전 스트립에서 생성된 선로 모델을 가이드 라인으로 다음 스트립에 전파되어 국부 탐색영역을 예측하여 선로 포인트를 탐지하는 하는데 있어서 처리 복잡성을 줄일 수 있었다. 둘째, 선로 포인트 탐지와 선로 모델링을 동시에 진행 함으로써 데이터 처리 시간을 최소화 할 수 있었다. 개발된 알고리즘은 C++ 프로그램 언어로 구현되었고 도시지역에서 MMS 측량을 통해 취득된 LiDAR 데이터(경부선 일부 구간)를 이용하여 성능 테스트를 진행하였다.
Surface quality of a micro-processed sample with laser has been investigated by using of scanning confocal microscope(SCM) and atomic force microscope(AFM). Samples are bump electrodes and ITO glass of LCD module used in a mobile phone and a wafer surface scribed by UV laser. A image of $140\times120{\mu}m^2$ is obtained within 1 second by SCM because scan speed of a x-axis and y-axis are 1kHz and 1Hz, respectively. AFM is able to measure correctly hight and width of ITO and scribing depth and width of a wafer with a resolution less than 300 . However, the scan speed is slow and it is difficult to distinguish a surface composed of different nm kinds of materials. Results show that SCM is preferable to obtain a image of a sample composed of different kinds of material than AFM because the intensity of a reflected light from surface is different from each material.
Surface qualities of a micro-processed sample with a pulse laser have been investigated by making use of scanning confocal microscope(SCM) and atomic force microscope(AFM). Samples are bump electrodes and ITO glass of LCD module used in a mobile phone and a wafer surface scribed by UV laser. A image of $140{\times}120{\mu}m^2$ is obtained within 1 second by SCM because scan speed of a x-axis and y-axis are 1kHz and 1Hz, respectively. AFM is able to correctly measure the hight and width of ITO, and scribing depth and width of a wafer with a resolution less than 300nm. However, the scan speed is slow and it is difficult to distinguish a surface composed of different kinds of materials. Results show that SCM is preferable to obtain a image of a sample composed of different kinds of material than AFM because the intensity of a reflected light from the surface is different for each material.
본 연구는 MLS 데이터로부터 자동으로 철도 시설물들을 인식하여 시설물 간의 기하학적인 공간정보를 추출하는데 기여 하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 9개 주요 철도 시설물(노반, 레일, 철로, 수목, 플렛폼, 방음벽, 철주, 절연체, 고압선)들의 분류를 목적으로 하고 있다. 이를 위해 제안된 방법은 크게 두 단계로 나뉘어 진행된다. 첫 번째 단계에서는 포인트, 라인, 체적과 수직 프로파일 레벨에서 데이터의 맥락 특징(contextual feature)들이 추출된다. 두 번째 단계에서는 CRF(Conditional Random Field)가 맥락 분류자(contextual classifier)로 사용되어 각 데이터 포인트에 객체 정보가 할당되고 철도 시설물들이 분류된다. 사용된 CRF 모델은 다른 맥락 분류자 와는 달리 로컬지역에서 데이터들의 분류정보가 일관성을 유지하게 하는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 commission과 omission 오류분석을 통해 입증되었다.
One of the goals in the field of mobile robotics is the development of personal service robots for the elderly which behave in populated environments. In this paper, we describe a security robot system and ongoing research results that minimize the risk of the elderly and the infirm to access an area to enter restricted areas with high potential for falls, such as stairs, steps, and wet floors. The proposed robot system surveys a potential falling area with an equipped laser scanner sensor. When it detects walking in elderly or infirm patients who in restricted areas, the robot calculates the velocity vector, plans its own path to forestall the patient in order to prevent them from heading to the restricted area and starts to move along the estimated trajectory. The walking human is assumed to be a point-object and projected onto a scanning plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the human based on the kinematics of the mobile robot. While moving, the robot continues these processes in order to adapt to the changing situation. After arriving at an opposite position to the human's walking direction, the robot advises them to change course. The simulation and experimental results of estimating and tracking of the human in the wrong direction with the mobile robot are presented.
An efficient outdoor local localization method is suggested using multi-sensor fusion with MU-EKF (Multi-Update Extended Kalman Filter) for car-like mobile robots. In outdoor environments, where mobile robots are used for explorations or military services, accurate localization with multiple sensors is indispensable. In this paper, multi-sensor fusion outdoor local localization algorithm is proposed, which fuses sensor data from LRF (Laser Range Finder), Encoder, and GPS. First, encoder data is used for the prediction stage of MU-EKF. Then the LRF data obtained by scanning the environment is used to extract objects, and estimates the robot position and orientation by mapping with map objects, as the first update stage of MU-EKF. This estimation is finally fused with GPS as the second update stage of MU-EKF. This MU-EKF algorithm can also fuse more than three sensor data efficiently even with different sensor data sampling periods, and ensures high accuracy in localization. The validity of the proposed algorithm is revealed via experiments.
현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.
The metal front case of a mobile phone is manufactured by press forming and welding of thin metal sheets. Twisting of the frame after the forming process is one of main obstacle for the assembly with reinforcement by welding. This study introduces a method preventing twisting of the metal front case frame in press forming. The spring-back after forming produces twisting of the frame, which leads to a low structural stiffness. To reduce twisting, connectors are required to reinforce the structural stiffness of the frame. In this study, the twisting profile is evaluated using a finite element(FE) analysis for various connector shapes. The actual connector shape is determined by minimization of the frame twisting within the tolerance of the FE-analysis. To verify the validity of the proposed blank shape, a forming experiment is performed and the twisting profile is measured using a 3D laser scanning method. The dimensional accuracy is found to be within the tolerance and in good agreement with the FE-analysis.
When a mobile robot moves around autonomously without man-made corrupted bye landmarks, it is essential to recognize the placement of surrounding objects especially for self localization, obstacle avoidance, and target classification and localization. To recognize the environment we use many Kinds of sensors, such as ultrasonic sensors, laser range finder, CCD camera, and so on. Among the sensors, ultra sonic sensors(sonar)are unexpensive and easy to use. In this paper, we analyze the sonar data and propose a method to recognize features of indoor environment. It is supposed that the environments are consisted of features of planes, edges, and corners, For the analysis, sonar data of plane, edge, and corner are accumulated for several given ranges. The data are filtered to eliminate some noise using the Kalman filter algorithm. Then, the data for each feature are compared each other to extract the character is ties of each feature. We demonstrate the applicability of the proposed method using the sonar data obtained form a sonar transducer rotating and scanning the range information around a indoor environment.
본 논문에서는 자율 이동 로봇의 장애물에 대한 실시간 충돌 회피 동작의 문제에 대하여, 로봇이 장애물과 충돌하지 않는 안정적인 회피 동작과 유연한 궤적 생성, 그리고 효과적인 최적의 조향 동작을 계획할 수 있게 하기 위하여 레이저 스케닝 센서를 이용한 지역 장애물 회피 방법을 제안한다. 레이저 센서를 이용한 로봇의 안전한 방향 탐색은 자율 이동 로봇이 검출할 수 있는 최대의 검출 영역에서부터 로봇의 중심점을 향해 순차적으로 임계치를 줄여가는 동안 나타나는 무충돌 안전 구간과 충돌 구간을 정의함으로서 구성된다. 제안한 안전 방향 구간 탐색에 의한 로봇의 장애물 회피 동작의 성능 실험은 최적 방향의 탐색 성능을 평가하며, 실제의 이동 로봇을 이용하여 실험한 결과에 대하여 고찰하고 결론을 내린다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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