최근 센서 기술의 발달로 지상에 대한 다양한 정보취득이 가능해지고 있다. 하지만, 이러한 정보들을 많은 응용연구에 적용시킬 경우 각 센서로부터 취득한 자료들은 완벽성, 정밀성 및 일관성이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 각 자료는 서로 다른 자료를 위한 보조자료로 활용되거나 서로 간의 융합을 필요로 한다. 본 연구에서는 LIDAR자료와 디지털 카메라 영상을 이용하여 3차원 정사영상을 생성하시 위한 실험을 수행하였으며 3차원 정사영상이 홍수 모니터링에 활용될 수 있었음을 보여주었다.
본 논문은 시각장애인 안내견이 부족한 상황 개선과 시각장애인에게 안전하고 자유로운 이동을 제공해주는 "시각장애인의 안전한 이동을 도와주는 지능형 카트"를 제안한다. 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 지문 인식 센서를 활용해 지문 등록 후 본인 인증을 하고 압력 센서를 활용해 카트 손잡이를 잡았을 경우에만 카트가 출발하도록 한다. 둘째, 라이다, 카메라를 이용하여 자율 주행 한다. 셋째, 음성인식 통해 목적지 설정, 속도 조절, 경고 알림 기능을 제공한다. 넷째, 짐칸을 설치하여 음성인식으로 여닫을 수 있도록 한다. 다섯째, 앱을 통해 카트 운전 모드를 변경할 수 있다.
여객의 안전운항을 위해, 선내 센서데이터 수집장치를 설치하여 선박의 항해/기관 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여 긴급상황레벨 결정 및 위기대응 가이던스를 제공한다. 선박에서 수집된 데이터는 S-100 라이브러리를 통해 육상의 Marine Cloud로 전송하고, 육상시스템에서 판별한 위기대응 가이던스도 S-100 라이브러리를 통해 선박으로 전송하는 시스템을 구현하였다.
실외 자율주행 청소 로봇을 위한 인공지능기반 자율주행 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 ROS(Robot Operationg System) 기반으로 이루어졌으며, 3D 라이다와, 초음파 센서를 활용하여 주변의 장애물을 감지하고 GPS와 영상을 활용하여 로봇의 위치 인식을 하여 자율 주행을 진행하였다. 자율주행 실험결과 영상과 RTK-GPS를 사용하여 정해진 경로를 ±20cm이내의 오차를 가지고 추종하면서 청소를 진행하였다.
항·포구내에서 주.야간에 걸쳐 미등록 선박을 검출하기 위해, 가시광 및 IR, 라이다 센서를 통해 선박 영상 및 거리정보를 획득하고, 딥러닝 기술을 적용하여 선박의 외관에 대한 특징 분석 및 선박에 표기된 문자열의 인식, 선박의 크기 측정을 통해 선박을 분류하고 특정하는 기술 개발
This paper presents an adaptive method to avoid obstacles in various environmental settings, using a two-dimensional (2D) LiDAR sensor for mobile robots. While the conventional reaction based smooth nearness diagram (SND) algorithms use a fixed safety distance criterion, the proposed algorithm autonomously changes the safety criterion considering the obstacle density around a robot. The fixed safety criterion for the whole SND obstacle avoidance process can induce inefficient motion controls in terms of the travel distance and action smoothness. We applied a multinomial logistic regression algorithm, softmax regression, to classify 2D LiDAR point clouds into seven obstacle structure classes. The trained model was used to recognize a current obstacle density situation using newly obtained 2D LiDAR data. Through the classification, the robot adaptively modifies the safety distance criterion according to the change in its environment. We experimentally verified that the motion controls generated by the proposed adaptive algorithm were smoother and more efficient compared to those of the conventional SND algorithms.
Path-planning, a critical component of mobile robot navigation, comprises both local and global planning. Previous studies primarily focused on enhancing the individual performance of these planners, avoiding obstacles, and computing an optimal global path from a starting position to a target position. In this study, we introduce a practical path-planning framework that employs a target planner to bridge the local and global planners; this enables mobile robots to navigate seamlessly and efficiently toward a global target position. The proposed target planner assesses the visibility of waypoints along the global path, and it selects a reachable navigation target, which can then be used to generate efficient control commands for the local planners. A visibility-based target planner can handle situations, wherein the current, target waypoint is occupied by unknown obstacles. Real-world experiments demonstrated that the proposed pathplanning framework with the visibility-based target planner allowed the robot to navigate to the final target position along a more efficient path than the framework without a target planner.
본 연구에서는 서로 다른 환원제를 사용하여 라이다 센서에 인식 가능한 검은색 중 공구조 물질을 합성하고 라이다 인식률을 비교하였다. 먼저, 실리카/티타니아 코어/쉘(WST) 물질을 졸-겔법을 통해 제조한 후 아스코르브산(AA)과 수소화붕소나트륨(SB)을 사용하여 환원하였다. 이후, 실리카 코어를 제거하여 두 가지의 다른 검은색 중공구조(AA-BHT 및 SB-BHT) 물질을 제조하였다. AA-BHT의 명도(L*)와 NIR 반사율(R%)은 각각 약 19.1과 34.5 R%로 측정되었고, SB-BHT는 약 11.5와 31.8 R%로 검출되었다. AA-BHT는 SB-BHT에 비해 NIR 반사율이 높았으나 색상은 명도가 높은 검은색으로 나타났다. AA-BHT와 SB-BHT는 중공구조로 제조되어 코어/쉘 물질 대비 높은 근적외선 반사율을 나타냈으며, 이는 공기와 검은색 티타니아의 계면 사이에서 발생하는 프레넬의 반사 원리에 기인하였다. 본 연구 결과를 통해 두 물질 모두 다양한 환원법을 통해 성공적으로 검은색으로 제조되었으며, 상용화된 라이다 센서에 효과적으로 인지되어 미래의 자율주행차량용 검은색 물질로의 적합성을 나타내었다.
본 논문에서는 멀티 센서 기반의 사용자 이동 상태 인식 서비스에 대해 제안 한다. 이 서비스는 스마트폰 단말의 가속도 센서, 방향센서, GPS 모듈의 정보를 퍼지 규칙 기반 알고리즘을 이용하여 각각의 클라이언트들의 현재 위치 및 이동 상황을 인식 하게 된다. 사용자 이동 상태 인식 알고리즘은 가속도 센서와 방향 센서를 이용하여 신체의 운동량과 방향을 측정 한다. 측정된 정보는 GPS모듈을 통하여 얻은 실제 이동속도를 계산하여 규칙 기반 퍼지 추론을 통하여 사용자의 이동 상태를 인식 하였다. 이동상태 인식 서비스의 신뢰도를 측정하기 위해 동일 구간에서 차량, 도보(걷기, 뛰기, 느리게 걷기 등)를 이용하여 신뢰도를 측정 하였다.
무인기에 대한 관심이 급증하면서 무인기 충돌회피에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 충돌회피를 위해서는 무인기 주변에 대한 상황인식이 이루어져야하며 이를 위해 라이더, 영상 카메라, 레이저 센서, 그리고 초음파센서 등이 활용되고 있다. 본 논문에서는 MB 1230 초음파 센서를 이용하여 초음파 센서의 특성을 분석하였다. 또한, 동시에 다수 초음파 센서를 사용할 경우 센서간의 간섭영향으로 정확한 거리 측정값을 획득하지 못함을 확인하였다. 이러한 초음파 센서 신호 간섭을 해결하기 위해 다수의 초음파 센서를 동시에 작동시키는 것이 아니라 초음파 센서의 Enable 신호 입력단을 이용하여 각 초음파 센서를 순차적으로 활성화시킴으로써 초음파 센서간의 간섭을 해결하는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 제안한 방안의 효과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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