• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2408-2410
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• 2003

본 논문에서는 여러 대의 모바일 로봇을 이용해 미지의 환경에 대한 맵핑을 보다 빠르고 효율적으로 행할 수 있는 방법을 제시한다. 각각의 모바일 로봇은 충돌 회피, 경로 설정 등의 기능 이외에 서버와의 통신 및 로봇간의 통신을 통해 맵핑에 관한 정보를 공유해 빠른 시간이내에 신뢰할만한 맵핑을 행할 수 있고 서버에서의 명령을 통해 부가적인 기능을 수행할 수 있다. 여러 대의 모바일 로봇을 이용한 맵핑에서 가장 중요한 것은 신뢰할만한 Navigation 이다. 이를 위해 엔코더와 ONS(Optical Navigation System)을 이용해 정확한 Localization을 행하였으며, 초음파 센서를 이용해 장애물의 위치 및 거리를 파악해 미지의 영역에 대한 맵핑을 수행하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 시뮬레이션을 행하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1775-1776
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• 2007

본 논문에서는 이동로봇에 장착된 초음파센서 모듈을 이용하여 실내 환경에 대한 기본적인 지도를 작성하고, 작성된 지도를 바탕으로 이동로봇의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 이동로봇은 실내 주행 중에 초음파센서로부터 얻어진 일반적인 거리정보를 가지고 격자지도를 작성한다. 작성된 지도를 바탕으로 다양한 형태와 불확실한 장애물을 표현하기에 적합한 확률적 표현을 이용한 몬테카를로 위치측정 기법을 사용하여 이동로봇의 위치를 측정한다. 제시된 방법을 이용하여 실내환경에서의 실험을 통하여 이동로봇의 위치를 측정하여 효율성을 평가한다.

• 로봇학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.122-129
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• 2021

For the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem, a different path results in different SLAM results. Usually, SLAM follows a trail of input data. Active SLAM, which determines where to sense for the next step, can suggest a better path for a better SLAM result during the data acquisition step. In this paper, we will use reinforcement learning to find where to perceive. By assigning entire target area coverage to a goal and uncertainty as a negative reward, the reinforcement learning network finds an optimal path to minimize trajectory uncertainty and maximize map coverage. However, most active SLAM researches are performed in indoor or aerial environments where robots can move in every direction. In the urban environment, vehicles only can move following road structure and traffic rules. Graph structure can efficiently express road environment, considering crossroads and streets as nodes and edges, respectively. In this paper, we propose a novel method to find optimal SLAM path using graph structure and reinforcement learning technique.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.387-394
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• 2005

본 논문은 구동경로에 미리 부착된 컬러 오각형 이정표로부터 상대적인 위치를 산출하는 무인자동차의 자기위치 인식에 관한 연구이다. 오각형의 기하학적 특징들이 패턴에 따른 모바일 로봇의 상대적 위치를 설정하는데 사용되었다. 이러한 이정표를 이용한 비젼 기반의 위치 인식은 단순하며 유통성을 가지고 있다. 이 방법은 오각형의 불변 특징량과 컬러를 이용하여 시스템이 패턴의 절대적 위치를 찾을 수 있도록 하는 방법이다. 본 논문의 알고리즘은 부착된 이정표와 저장된 시퀀스사이의 상호대응 관계를 결정하고 이를 이용하여 관찰자의 절대적 위치를 계산하고, 오각형의 5개 꼭지점을 이용하여 상대적인 위치를 결정하게 된다. 구현된 알고리즘은 실험을 통하여 위치오차 5cm를 가지며 처리속도는 0.3초미만이다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권1호
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• pp.64-73
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• 2012

본 논문에서는 heave 추정 알고리즘 기반의 레이저 거리측정기를 이용한 새로운 선행지형예측시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 선행지형예측시스템은 자율주행 차량이 앞으로 주행할 지면의 형상 정보를 얻기 위한 시스템이다. 이러한 선행지형예측시스템을 구현하기 위하여 측정 범위가 넓고 다양한 환경 조건에서 강인한 레이저 거리 측정기가 일반적으로 이용된다. 이 때 전방 지형을 생성하기 위해 차량의 현재 위치를 알아야 하는데 기존 선행지형예측시스템에서는 heave 움직임을 측정하기 위해 IMU나 가속도계와 같은 가속도 기반 센서들이 주로 이용된다. 하지만 이들 센서는 이동 로봇과 같은 저비용 차량에 사용하기에 고가이며 급 가감속이 발생하는 모바일 로봇에서 측정 오차가 증가하는 문제를 가진다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 주행계와 이전 측정된 지형 정보를 이용한 heave 추정 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이터와 실제 시스템을 이용한 다양한 지형에서 실험을 수행하고 그 결과를 확인해 봄으로써 제안된 heave 추정 알고리즘에 기반한 선행지형예측시스템을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.449-456
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• 2019

본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 이러한 임베디드 환경에 적합하고 기계학습에 기반한 벽면 균열 자동 검출 알고리즘의 성능 비교에 관한 연구이다. 임베디드 시스템 환경에서 객체 학습을 위해 YOLO 등 최근에 시도된 학습 방법들을 적용하여 성능을 비교, 검토하였으며 기존의 에지 검출 알고리즘들과도 성능을 비교하였다. 결국, 본 연구에서는 균열검출을 잘하며 임베디드 환경에도 적합한 최적의 기계학습방법을 선택하고 기존 방법과 성능을 비교하여 우수성을 제시하였다. 또한, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하여 균열에 대한 정보를 관리자 기기로 전송하는 지능적인 문제해결 기능을 구축하였다.

• 한국측량학회지
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• 제27권5호
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• pp.555-563
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• 2009

모바일 매핑 시스템 또는 로봇이 GPS (Global Positioning System)와 다중 스테레오 카메라만 탑재 할 경우, V-SLAM(Vision based Simultaneous Localization And Mapping)에 의한 카메라 외부표정과 3차원 데이터를 GIS데이터와 연계 또는 카메라 외부표정의 누적에러를 제거하기 위해 극부 카메라 좌표계에서 GPS (Global Positioning System) 좌표계로 변환이 필요로 한다. 이 요구사항을 만족시키기 위해, 본 논문은 GPS와 V-SLAM에 의한 3쌍의 카메라의 위치를 이용하여 GPS좌표계에서 카메라 자세를 계산하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 간단한 4단계로 구성되어 있다; 1)각 3개의 카메라 위치에 기반한 두 평면 법선벡터가 병렬이되도록 하는 사원수 (quaternion)를 계산한다, 2) 계산된 사원수를 통하여 V-SLAM에 의한 3개의 카메라 위치를 변환한다, 3) 변환된 위치에서 두번째 또는 세번째 점이 GPS에 의한 점과 일치하도록 하는 두번째 사원수를 계산한다, 4)두 사원수의 곱을 통하여 최종 사원수 결정한다. 최종 사원수는 극부 카메라 좌표계에서 GPS좌표계로 변환할 수 있다. 추가적으로, 촬영된 물체 위치에서 카메라를 보는 시야각을 기반으로 물체의 3차원좌표 갱신방법을 제안하였다. 본 논문은 제안한 방법을 시뮬레이션과 실험을 통하여 증명하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1226-1232
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• 2010

A door can serve as a feature for place classification and localization for navigation of a mobile robot in indoor environments. This paper proposes a door detection method based on the recognition of various door handles using the general Hough transform (GHT) and support vector machine (SVM). The contour and color histogram of a door handle extracted from the database are used in GHT and SVM, respectively. The door recognition scheme consists of four steps. The first step determines the region of interest (ROI) images defined by the color information and the environment around the door handle for stable recognition. In the second step, the door handle is recognized using the GHT method from the ROI image and the image patches are extracted from the position of the recognized door handle. In the third step, the extracted patch is classified whether it is the image patch of a door handle or not using the SVM classifier. The door position is probabilistically determined by the recognized door handle. Experimental results show that the proposed method can recognize various door handles and detect doors in a robust manner.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.668-672
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• 2005

본 논문에서는 이동로봇의 저가형 위치인식센서로 적합한 PSD(Position Sensitive Detector)센서를 이용하여 거리계측시스템을 개발하였다. PSD 센서는 거리-전압 출력이 비선형적인 단점을 가지고 있어 센서의 특성실험을 통해 선형화가 가능한 변환함수를 제안하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 거리계측시스템의 하드웨어 및 소프트웨어를 구성하였다 또 피측정체의 색상 및 재질에 따른 출력특성을 실험하고 거리-전압 데이터를 측정하였다. 실측한 데이터를 바탕으로 제안한 선형화함수의 계수를 추출하였다. 마지막으로 제안한 함수에 의한 거리와 실제거리를 비교하여 시스템의 성능 및 정확성을 검증하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권2호
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• pp.121-130
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• 2011

The localization of vehicle is an important part of an unmanned vehicle control problem. Pseudolite ultrasonic system(PUS) is the method to find an absolute position with a high accuracy by using ultrasonic sensor. And Gyro is the inertial sensor to measure yaw angle of vehicle. PUS can be able to estimate the position of mobile robot precisely, in which errors are not accumulated. And Gyro is a more faster measure method than PUS. In this paper, we suggest a more accuracy method of calculating PUS which is numerical analysis approach named Newtonian method. And also propose the fusion method to increase the accuracy of estimated angle on moving vehicle by using PUS and Gyro integrated system by Kalman filtering. To control the 4WS unmanned vehicle, the trajectory following algorithm is suggested. And the new concept arbitration of goal controller is suggested. This method considers the desirability function of vehicle state. Finally, the performances of Newtonian method and designed controller were verified from the experimental results with the 4WS vehicle scaled 1/10.