해상 물동량의 증가와 해양레저의 활성화로 국내 연안의 해양사고 위험은 더욱 증가하고 있다. 본 논문은 해상에서 이동하는 소형 선박을 기준으로 근접하는 여러 선박 또는 장애물에 대한 퍼지 로직을 이용한 충돌 위험도를 분석하는 방법을 제시하였다. 퍼지 집합으로는 탑승한 배의 속도, 반경 1km 이내 장애물 개수, 진행방향 좌우 $15^{\circ}$ 이내의 장애물 개수를 고려 대상으로 하였다.
현대 과학 기술이 발전함에 따라 인간은 편리함을 추구하게 되었고 사람이 기계를 제어 하지 않는 그런 시대가 도래 했다. 이러한 무인 이동체는 자동차, 항공, 선박 등 다양한 곳에서 사용되고 있고 또한 연구되고 있다. 그러나 무인 이동체는 중요한 장점이자 단점이 사람이 제어하지 않는 것이고, 이는 무인 이동체가 주행 중에 장애물과 충돌을 할 가능성이 높다는 것을 의미했다. 이 시스템에서는 퍼지 제어, 영상 기반 인식, 센서 인식을 통해 충돌 회피 시스템을 만들 것이며, 이 논문을 통해 충돌 회피에 있어 더 나아진 효과를 기대 한다.
본 논문에서는 모바일 디바이스의 카메라로부터 얻은 RGB이미지를 분석하여 장애물을 안정적으로 탐지할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 장애물을 안정적으로 찾기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 위험감지 시스템을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB영상으로부터 특징점(Feature point)을 추출하고, 특징점을 분석(Feature point analysis)하여 영상내의 평면을 감지한다. 복잡한 지형으로 인해 생성되는 다수의 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하고, 이로부터 특징점을 분류하기 위한 기준점을 계산한다. 모바일 디바이스의 위치와 회전 제약 없이 효과적으로 기준평면(Reference plane)을 탐색할 수 있고, 영상 내 특징점을 실시간으로 계산한다. 다양한 실험을 통해 기준평면과 장애물과의 거리를 파악하여 장애물을 효과적으로 분류하는 결과를 얻었다. 우리의 기법은 실세계에서의 위험요소를 감지하고 모바일 디바이스 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다.
본 논문에서는 장애물 객체의 회전 벡터를 이용하여 VR 환경에서의 효율적으로 음향 처리 및 합성하는 방법을 제안한다. 현실에서 소리와 장애물이 있을 때, 소리는 장애물의 형태에 따라 퍼지면서 전파되는 형태를 보여준다. 이 같은 특징을 가상현실 환경에 유사하게 음향 처리하고자 하며 이를 위해 장애물 객체의 위치와 소리의 근원지 위치를 입력으로 소리의 전파 형태를 근사한다. 이때 모서리 부근에서 표현되는 소리의 회전을 계산하기 위해 장애물의 회전벡터(Curl vector)를 기반으로 소리의 회전을 추출하였으며, 장애물 형태를 컨볼루션(Convolution)하여 소리가 바깥 방향으로 전파되는 형태를 모델링한다. 또한, 장애물과 소리 벡터 사이의 거리, 소리 근원지와 소리 벡터 사이의 거리를 계산하여 소리의 크기를 감쇠 시켜 주며, 최종적으로 장애물 주변으로 퍼지는 벡터 모양인 외부벡터를 합성하여 장애물로부터 외부로 퍼지는 벡터의 방향을 설정한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 장애물과의 거리와 형태를 고려하여 퍼지는 사운드 벡터 형태를 보여주며, 소리 위치에 따라 소리 감소 패턴이 변경되고, 장애물 모양에 따라 흐름이 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 소리가 장애물의 모양에 따라 나타나는 소리의 변화 및 패턴을 거의 유사하게 표현할 수 있다.
본 논문에서는 모바일 기반 AR 환경에서 RGB카메라로부터 얻은 영상 분석과 DB 기반의 특징점(Feature point) 매칭을 통하여 보다 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 RANSAC(Random sample consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 특징점을 추출하고 분석하여 영상에 존재하는 장애물을 감지한다. RGB카메라로 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징점 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨에 영향을 많이 받기 때문에 어둡거나 흐린 날씨에서는 장애물 검출이 어려워진다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징점 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 특징점 매칭을 이용하려면 우선 영상에서 특징점이 안정적으로 추출될 수 있는 환경인, 조명이나 자연광이 충분한 환경에서 감지된 장애물 정보를 데이터베이스화 하여 저장한다. 조명이 충분하지 않은 환경에서 사용자가 사전에 저장된 지역에 근접할 경우 특징점 분석이 아닌 DB 기반 특징점 매칭을 통해 위험 요소를 감지한다. 우리의 방법은 조명의 여부의 관계없이 효과적으로 위험을 감지할 수 있기 때문에 다양한 분야에 활용될 수 있다.
송전선은 항공사고를 야기하는 대표적인 장애물로써 인지되며, 비행 중 충돌회피를 위해 송전선의 실시간 탐지는 아주 중요하다. 최근 들어 이러한 비행장애물 회피를 위해 기상조건에 영향을 덜 받으며 주야에 관계없이 데이터 획득이 가능한 라이다의 활용이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터를 이용하여 비행장애물 회피를 위해 송전선을 고속으로 탐지하는 방법을 개발하였다. 제안된 방법은 먼저 지표면에서 반사된 점을 필터링 과정을 통해 제거하여 비지면점을 추출하고, 이중에서 분산 행렬의 고유값 비율을 이용하여 선형적으로 분포하는 점들을 추출하고, 마지막으로 송전탑(기둥)이나 굴뚝같이 수직방향으로 선형적으로 분포하는 점들이나 길이가 작은 선형점들을 제거한다. 구현된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 송전선이 포함된 영역에서 취득된 실측 및 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 탐지성능은 약 80%정도로 분석되었고, 처리시간은 평균 0.2초가 소요되었다. 향후 제시된 방법을 다양한 시험환경에 대해 실험을 수행하여 개선한다면, 비행장애물 회피용 시스템에 효과적으로 활용될 것을 판단된다.
최근에는, 초소형 AUV(Autonomous Underwater Vehicle)의 개발에 대한 요구가 증가하고 있으므로 그 요소 기술의 확보가 시급하다. 요소 기술의 하나로서 국부경로제어의 기존 연구에서는 주로 전방감시소나(Forward Looking Sonar : FLS)의 정보를 활용하고 있는데, FLS의 크기는 초소형 AUV에 적합하지 않으므로 장애물회피소나(Obstacle Avoidance Sonar : OAS)를 이용하는 것이 바람직하다. 요약하면, 초소형 AUV를 위한 OAS 기반의 국부경로제어 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, OAS는 낮은 방위(bearing) 분해능 및 지역적인 거리(range) 정보를 제공하며, 임무시간을 증대하기 위해서 에너지 소비가 적은 시스템을 필요로 한다. 나아가, 구조 및 파라메터 관점에서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 OAS 빔 모델링을 기반으로 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 국부경로제어 기법이 제안되었다. 제안된 기법의 성능을 검증하고 특성을 분석하기 위해서 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 수평면 침로(course) 제어가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 기법에 있어서 실제 적용의 가능성과 추가 연구의 필요성을 보여준다.
본 논문에서는 날씨와 같은 외부 환경요인에도 강건하게 동작할 수 있는 장애물 감지 기법을 제안한다. 특히, DB 기반의 특징 매칭과 RANSAC(RANdom SAample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 통해 증강현실(Augmented Reality, AR)에서 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 장애물 감지 시스템을 제안한다. RGB카메라로부터 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨의 영향을 받기 때문에 장애물 검출이 어려워진다. 또한, 복잡한 지형에서 생성되는 다수의 평면은 장애물을 감지하는데 있어서 오차가 커지는 원인이 된다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 또한, 다중 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하여 특징점을 분류하기 위한 기준을 새롭게 계산한다. 결과적으로 제안하는 방법은 조명, 자연광, 날씨에 관계없이 효율적으로 장애물을 감지할 수 있고, 높낮이나 다른 지형에서도 안정적으로 표면을 감지할 수 있기 때문에 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스에서 실험한 결과가 대부분 안정적으로 실내/외의 장애물들을 인지하였다.
The autonomous robot has the ability of obstacle avoidance and target tracking with some manufactured information. In this paper, it is shown that autonomous mobile robot can avoid fixed obstacles using the map made before and the fuzzy controller is adopted with the global path planing and the local path planing when the robot navigates. With that map sensor, information will be used when an autonomous robot navigates. This paper proves that robot can navigate through optimized route and keep the stable condition.
In this paper, ultrasonic range finding module for the self-contained robot, INHAE-1, is presented. This system is processed, using Z-80 microprocessor, a much of information on the surrounding condition in real time and is realted a sensor for many side data acqusition with a stepping motor. Also this system can obtain the more correct edge of the obstacle using the standard deviation of the least-square method. In this experiment, it gives more correct information to mobile robot of the blind guidance and improves the orientation of the robot path.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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