• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.6
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• pp.1029-1040
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• 2011

In this paper we propose an intelligent navigation algorithm for real world problem which can build a map without localization. Proposed algorithm operates online and furthermore does not require many memories for applying real world problem. After applying proposed algorithm to toy and huge data set, it does not require to calculate a whole eigenspace and need less memory compared to existing algorithm. Thus we can obtain that proposed algorithm is suitable for real world mobile navigation algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.437-438
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• 2019

본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)기반으로한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping : 동시적 위치 추적 지도 작성)기법으로 맵 정보를 습득하고, 저장하여 이를 기반으로 장애물과 건물의 실내 복도 안전하고 정확하게 순찰 할 수 있도록 하였다. 또한, 순찰 로봇(Robot)에 장착된 Raspberry카메라와 OpenCV 영상인식 기술을 이용하여 실시간 영상으로 실내 복도를 순찰하면서 사전에 설정된 특이사항이 있을 시 발견하고 기록하도록 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.153-154
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• 2021

본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)를 기반으로 한 로봇(Robot)에 LiDAR 센서를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술인 동시적 위치 추적 지도 작성 기법을 이용하여 실내 맵 정보를 습득하고, 이를 기반으로 장애물과 건물 실내를 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. 또한 로봇에 자바에서 제공하는 개발 툴킷 Swing 및 AWT 라이브러리를 이용하여 GUI(Graphical User Interface)를 구현하였고 터치스크린을 장착하여 사용자가 원하는 제품을 선택하고 선택한 제품의 목적지를 습득한 맵을 토대로 좌표 값을 설정하여 ROS에서 지원하는 이동 프로세스를 실행시켜 목적지까지 경로를 설정하고 자율 주행하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.424-427
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• 2008

최근 산업용 로봇에서부터 청소 로봇과 지능형 서비스 로봇에 이르기까지 주행 기능을 갖고 있지만, 제한된 상황에서의 단순한 주행 기능이 거의 대부분이다. 로봇이 복잡한 환경에서 자율 주행 하기 위해서는 로봇의 위치인식이 되어야 가능하다. 지금까지 많은 기술들이 나와 있지만 비교적 고가의 장비로 구현되어야 한다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 802.15.4a 기반에 CSS (Chirp Spread Spectrum) 방식의 RTLS를 로봇 위치추적에 사용함으로 낮은 가격에 로봇의 위치 추적이 가능한 방법을 제안한다. 이를 위해 RTLS 모듈을 제작하였고, 로봇의 위치제어에 사용하였다. RTLS를 적용한 로봇은 비용적인 측면에서 비교적 낮은 가격에 로봇의 현재 위치를 얻을 수 있는 장점을 가지며, 충돌감지 센서와 같은 센서를 통해 간편하게 지도를 작성할 수 있다는 장점이 있다. 또 앞으로 여러 대의 로봇을 동시에 사용하는 환경에서도 각각의 로봇이 위치를 인식하기 위해 드는 비용을 줄임으로 실제 저가의 로봇에 적용 가능할 것이다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.9
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• pp.595-602
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• 2013

WiFi fingerprinting is well known as an effective localization technique used for indoor environments. However, this technique requires a large amount of pre-built fingerprint maps over the entire space. Moreover, due to environmental changes, these maps have to be newly built or updated periodically by experts. As a way to avoid this problem, crowd-sourced fingerprint mapping attracts many interests from researchers. This approach supports many volunteer users to share their WiFi fingerprints collected at a specific environment. Therefore, crowd-sourced fingerprinting can automatically update fingerprint maps up-to-date. In most previous systems, however, individual users were asked to enter their positions manually to build their local fingerprint maps. Moreover, the systems do not have any principled mechanism to keep fingerprint maps clean by detecting and filtering out erroneous fingerprints collected from multiple users. In this paper, we present the design of a crowd-sourced fingerprint mapping and localization(CMAL) system. The proposed system can not only automatically build and/or update WiFi fingerprint maps from fingerprint collections provided by multiple smartphone users, but also simultaneously track their positions using the up-to-date maps. The CMAL system consists of multiple clients to work on individual smartphones to collect fingerprints and a central server to maintain a database of fingerprint maps. Each client contains a particle filter-based WiFi SLAM engine, tracking the smartphone user's position and building each local fingerprint map. The server of our system adopts a Gaussian interpolation-based error filtering algorithm to maintain the integrity of fingerprint maps. Through various experiments, we show the high performance of our system.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.4
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• pp.687-694
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• 2022

In this paper, we proposed an autonomous vehicle platform that delivers goods to a designated destination based on the SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) map generated indoors by applying the Visual SLAM technology. To generate a SLAM map indoors, a depth camera for SLAM map generation was installed on the top of a small autonomous vehicle platform, and a tracking camera was installed for accurate location estimation in the SLAM map. In addition, a convolutional neural network (CNN) was used to recognize the label of the destination, and the driving algorithm was applied to accurately arrive at the destination. A prototype of an indoor delivery autonomous vehicle was manufactured, and the accuracy of the SLAM map was verified and a destination label recognition experiment was performed through CNN. As a result, the suitability of the autonomous driving vehicle implemented by increasing the label recognition success rate for indoor delivery purposes was verified.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.481-482
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• 2022

본 논문에서는 손동작으로 제어 가능한 운송 로봇을 제안한다. 제안한 시스템에서 로봇은 MediaPipe를 이용하여 실시간으로 사람의 손동작을 인식한다. 또한, 동시적 위치 추적 지도 작성 기법인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술을 이용하여 로봇이 실내 공간에서 길을 찾고 자율적으로 이동할 수 있게 한다. 개발된 로봇실험을 통하여 로봇이 실시간으로 손동작을 인식하고 동작을 제어하는 것을 확인하였다. 또한, 사전에 작성된 지도를 바탕으로 실내에서 로봇이 자율주행을 하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.323-324
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• 2022

본 논문에서는 사람의 개입 없이 실내 환경에서 마스크 미 착용자를 스스로 발견한 후 방역수칙위반 사실에 대한 경고와 함께 마스크 착용을 권고하는 인공지능 기반의 자율주행 서비스 로봇을 개발한다. 제안한 시스템에서 로봇은 동시적 위치 추적 지도 작성 기법인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기술을 이용하여 지도를 작성한 후 사용자가 제공한 웨이포인트(Waypoint)를 기반으로 자율주행한다. 또한, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 이용한 실시간 객체 인식 기술을 활용하여 보행자의 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통해 사전에 작성된 지도에 지정된 웨이포인트를 따라 로봇이 자율주행하는 것을 확인하였다. 또한, 충전소로 이동할 경우, 영상 처리 기법을 활용하여 충전소에 부착된 표식에 근접하도록 이동하여 충전이 진행됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.321-322
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• 2022

본 논문에서는 ROS(Robot Operating System) 기반으로 한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기법으로 지도 정보를 습득 및 저장하고, 이를 기반으로 맵핑된 환경과 환경 내 장애물을 회피하여 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. ROS는 하드웨어 추상화, 장치 드라이버, 시각화 도구, 패키지 관리 등 로봇 애플리케이션을 개발할 수 있도록 라이브러리와 도구를 제공한다. 또한 로봇 동작에 사용되는 프로세스 간 TCP-IP 통신을 통해 연동할 수 있도록 한다[1]. Ubuntu 18.04 버전의 OS에 ROS Melodic 버전을 설치해서 앱으로 선택된 목적지로 이동하는 물류 이송 로봇을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.289-290
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• 2020

본 논문에서는 Turtlebot burger3와 라즈베리파이의 OpenCV, OpenCR보드를 이용하여 ROS상에서 SLAM알고리즘을 구현하여 자율 주행 순찰이 가능한 로봇을 개발한다. 특히, 라즈베리파이 카메라에 OpenCV를 이용하여 사람 얼굴 인식이 가능하게 하여 순찰 시 카메라로 순찰 정보를 제공 할 수 있게 한다. 또한, 로봇에 탑재된 LiDAR는 SLAM 알고리즘을 이용하여 주변의 환경을 매핑하여 장애물을 회피할 수 있는 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 개발 기술들을 통하여 사람 대신에 로봇이 경비 구역의 침입자 촬영을 하고, 원격제어가 가능한 시스템으로 다양한 분야에 로봇 제어 기술에 활용하고자 한다.