This paper presents an autonomous mobile robot (AMR) system and operation algorithms for logistic and factory facilities without magnet-lines installation. Unlike widely used AMR systems, we propose an EKF-based loosely coupled fusion of LiDAR measurements and visual markers. Our method first constructs occupancy grid and visual marker map in the mapping process and utilizes prebuilt maps for precise localization. Also, we developed a waypoint-based navigation pipeline for robust autonomous operation in unconstrained environments. The proposed system estimates the robot pose using by updating the state with the fusion of visual marker and LiDAR measurements. Finally, we tested the proposed method in indoor environments and existing factory facilities for evaluation. In experimental results, this paper represents the performance of our system compared to the well-known LiDAR-based localization and navigation system.
Light detection and ranging (LiDAR) sensors have been most widely used in terrestrial robotic applications because they can provide dense and precise measurements of the surrounding environments. However, the reliability of LiDAR measurements can considerably vary due to the different reflectivities of laser beams to the reflecting surface materials. This study presents a robust LiDAR-based mapping method for the varying laser reflectivities in indoor environments using the framework of simultaneous localization and mapping (SLAM). The proposed method can minimize the performance degradations in the SLAM accuracy by checking and discarding potentially unreliable LiDAR measurements in the SLAM front-end process. The gaps in point-cloud maps created by the proposed approach are filled by a Gaussian process regression method. Experimental results with a mobile robot platform in an indoor environment are presented to validate the effectiveness of the proposed methodology.
기존의 지도 또는 길 찾기 기능을 사용 할 때 방향 정보를 직관적으로 제시해주는 네비게이션 구현을 목표로, 사용 지역을 캠퍼스 내로 국한시켜 증강현실을 이용한 네비게이션을 구현하였다. 본 애플리케이션 개발에는 Mapbox maps API, ARCore, Unity 3D Engine, Android studio를 사용하였다. 사용지역을 확대시켜 Mobile device 뿐만 아니라 자동차 앞 유리 디스플레이에 접목하여 보다 다양한 서비스 제공을 기대할 수 있다.
최근 무선 액세스 망의 범위가 증가하고 발전함에 따라 다양한 분야에서 u-GIS 서비스가 지원되고 있으며, 특히 모바일 환경에서의 u-GIS 서비스를 위해 시공간 데이터가 널리 활용되고 있다. 그러나 모바일 환경에서 활용되는 시공간 데이터에 대한 표준이 없으므로 서로 다른 시공간 데이터를 사용하는 모바일 u-GIS 서비스 간의 상호운용성을 위한 효율적인 시공간 데이터 처리 기술이 필요하다. 또한 모바일 장치의 저용량과 낮은 성능을 고려한 시공간 데이터의 수집, 저장, 관리 시스템이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 데이터의 효율적인 관리를 위해 GML 기반의 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. GML 기반 시공간 질의 처리 시스템은 GML 문서의 특성인 상호운용성을 유지하고 저장 효율성을 높이기 위해 GML 스키마와 저장 테이블을 매핑하는 구조형 저장 방식과 Fast Infoset 기법을 이용한 바이너리 XML 저장 방식을 제공한다. 그리고 저장된 GML 문서의 시공간 데이터에 대한 신속한 질의 처리를 위하여 시공간 연산자를 제공한다. 마지막으로 본 논문에서 개발한 시스템을 가상 시나리오에 적용하여 본 시스템이 u-GIS 서비스를 위한 시스템으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
This paper proposes a novel mapping algorithm in Omni-directional Vision SLAM based on an obstacle's feature extraction using Lucas-Kanade Optical Flow motion detection and images obtained through fish-eye lenses mounted on robots. Omni-directional image sensors have distortion problems because they use a fish-eye lens or mirror, but it is possible in real time image processing for mobile robots because it measured all information around the robot at one time. In previous Omni-Directional Vision SLAM research, feature points in corrected fisheye images were used but the proposed algorithm corrected only the feature point of the obstacle. We obtained faster processing than previous systems through this process. The core of the proposed algorithm may be summarized as follows: First, we capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot through fish-eye lenses which are mounted in the bottom direction. Second, we remove the feature points of the floor surface using a histogram filter, and label the candidates of the obstacle extracted. Third, we estimate the location of obstacles based on motion vectors using LKOF. Finally, it estimates the robot position using an Extended Kalman Filter based on the obstacle position obtained by LKOF and creates a map. We will confirm the reliability of the mapping algorithm using motion estimation based on fisheye images through the comparison between maps obtained using the proposed algorithm and real maps.
본 논문에서는 운전자의 주의산만을 유발하는 운전자, 탑승자의 동작을 분석하고 핸드폰과 관련된 운전자의 행동 10가지를 인식하였다. 먼저 주의산만을 유발하는 동작을 환경 및 요인으로 분류하고 관련 최근 논문을 분석하였다. 분석된 논문을 기반으로 주의산만을 유발하는 주요 원인인 핸드폰과 관련된 10가지 운전자의 행동을 인식하였다. 약 10만 개의 이미지 데이터를 기반으로 실험을 진행하였다. SURF를 통해 특징을 추출하고 3가지 모델(CNN, ResNet-101, 개선된 ResNet-101)로 실험하였다. 개선된 ResNet-101 모델은 CNN보다 학습 오류와 검증 오류가 8.2배, 44.6배가량 줄어들었으며 평균적인 정밀도와 f1-score는 0.98로 높은 수준을 유지하였다. 또한 CAM(class activation maps)을 활용하여 딥러닝 모델이 운전자의 주의 분산 행동을 판단할 때, 핸드폰 객체와 위치를 결정적 원인으로 활용했는지 검토하였다.
In recent years, the construction industry is getting bigger and more complex, so it is becoming difficult to acquire point cloud data for construction equipments and workers. Point cloud data is measured using a drone and MMS(Mobile Mapping System), and the collected point cloud data is used to create a 3D digital map. In particular, the construction site is located at outdoors and there are many irregular terrains, making it difficult to collect point cloud data. For these reasons, adopting a noise reduction algorithm suitable for the characteristics of the construction industry can affect the improvement of the analysis accuracy of digital maps. This is related to various environments and variables of the construction site. Therefore, this study reviewed and analyzed the existing research and techniques on the noise reduction algorithm. And based on the results of literature review, performance evaluation of major noise reduction algorithms was conducted for digital maps of construction sites. As a result of the performance evaluation in this study, the voxel grid algorithm showed relatively less execution time than the statistical outlier removal algorithm. In addition, analysis results in slope, space, and earth walls of the construction site digital map showed that the voxel grid algorithm was relatively superior to the statistical outlier removal algorithm and that the noise removal performance of voxel grid algorithm was superior and the object preservation ability was also superior. In the future, based on the results reviewed through the performance evaluation of the noise reduction algorithm of this study, we will develop a noise reduction algorithm for 3D point cloud data that reflects the characteristics of the construction site.
본 연구는 역상 액체 크로마토그래피에서 25가지 페롤류를 분리-분석하기 위한 용매의 최적 조건을 결정하고, 미량의 페놀류를 농축-분리하는데 그 목적을 두었다. 페놀류를 클로로 페놀, 메틸 페놀과 니트로 페놀로 분류하고 각각을 사성분 혼합 용매 시스템을 도입하여 최적 분리조건을 결정하였다. 분리 최적화는 통계적인 심플렉스 방법으로 overlapping resolution maps(ORM)를 사용하여 최적 용매조성을 결정하였으며, pH와 온도의 최적화 효과도 알아보았다. 또한 분리도를 향상시키고 분석시간을 줄이기 위해서 ORM-Prism 방법을 사용한 등선택성 다성분 기울기 용리 시스템을 도입하였다. 환경 오염수로부터 미량의 페놀류를 농축-분리하기 위해서 비극성 흡착제인 XAD-2와 강음이온교환 수지인 Dowex 1-X8로 구성되는 직렬 컬럼을 사용하여 그 농축-분리 성능을 평가하였다. 농축 효율을 평가하기 위해서 시료용액의 부피를 1L까지 증가시켰을 때 페놀을 제외한 모든 페놀류는 90% 이상의 회수율을 나타내었고, 검출 한계는 5ppb이었다. 한편 시판의 C18 카트리지법과 비교한 결과 XAD-2/Dowex 1-X8 법의 농축 효율과 선택성이 좋음을 알았다.
최근 자율주행 자동차 기술의 발전으로 정밀도로지도에 대한 중요성이 증가하고 있다. 정밀도로지도는 차선 정보, 규제 안전 정보, 각종 도로 시설물 등이 표현된 디지털 지도로 MMS(Mobile Mapping System) 기반으로 시험 제작되어 왔지만 이 방법은 고가의 도입비용으로 크게 활성화되지 못하고 있다. 하지만 무인항공기의 경우 적용 분야가 지속적으로 늘어나고 있으며, 이에 대한 연구도 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 무인항공기 영상의 처리를 통해 자율주행에 필요한 차선, 시설물 등의 정보를 추출하고자 하였다. 자율주행 자동차 시험도로를 연구대상지로 선정하고, 무인항공기를 이용하여 고해상도 정사영상을 제작하였다. 기존의 수치지형도와 정밀도로지도의 속성비교를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 차선, 중앙분리대, 제어기 등의 추출 항목을 선정하였다. 또한 영상분류를 통해 차선, 중앙분리대, 제어기 등 정밀도로지도 구축을 위한 데이터를 효과적으로 추출함으로써 고해상도 정사영상의 활용성을 제시하였다. 추가적인 실험과 검증을 통해 무인항공기 영상의 이용 분야를 확대할 수 있을 것이며, 구축된 데이터를 자동차 제작사 및 관련 민 관 기관, 벤처 기업 등에 제공한다면 국내 자율주행차 기술 발전에 기여할 것이다.
본 연구의 목적은 경주 양동마을의 지속가능발전을 주제로 탐구기반 야외조사활동 프로그램을 개발하고 현장적용 연구를 통해 프로그램을 평가하는 것이다. 효과적인 탐구기반 야외조사활동의 설계를 위해서는 탐구질문, 조사대상 지역, 모바일 테크놀로지의 역할, 학습활동 및 산출물 설계, 교사의 역할에 대한 이해가 중요하다. 양동마을은 2010년 세계문화유산으로 지정된 이후 급격한 변화를 겪고 있으며, 학생들은 양동마을에서 가옥의 변화를 조사하고, 주민들을 인터뷰하고, 마을에서 변해야 하는 것과 변하지 말아야 하는 것을 조사한다. 학생들의 야외 데이터 수집을 지원하기 위해 모바일 테크놀로지(예, Collector for ArcGIS)가 활용되었다. 프로그램은 2016년 2월 고등학교 답사동아리 학생들(N=21)이 참여해 현장적용 연구가 진행되었다. 학생들의 사전-사후활동, 야외에서의 데이터 수집활동이 관찰되었으며, 학생들이 수집한 데이터와 제작한 산출물을 분석하였다. 프로그램 참여를 통해 학생들은 양동마을에 대한 지식과 가치가 높아졌을 뿐 아니라 과정에 대해서도 만족과 즐거움을 표시했다. 모바일 테크놀로지의 활용은 탐구기반 야외조사활동에서 학습활동의 실제성을 높여주고, 학생들 간 협력을 원활하게 하며, 공유가 가능한 디지털 형태의 산출물 생산을 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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