최근 다양한 센서들의 성능 개선으로 실내측위가 가능해졌다. 하지만 Wi-Fi 라디오 맵을 이용한 실내 측위나 가속도 센서와 디지털 캠퍼스를 이용한 실내 측위는 아직 상당한 오차를 가지고 있어 지금까지의 연구는 실내 측위의 정확성을 높이는 측위 기술에 대해 많이 진행되었다. 하지만 좌표단위가 아닌 방 단위의 정확성을 가진 실내 맵 매칭이 가능하다면 Wi-Fi 라디오 맵, 가속도 센서 기반의 현재 실내측위기술로도 실내 서비스가 가능하다. 이에 본 연구는 방 단위의 정확성을 가지는 실내 맵 매칭을 위해, 실내 네트워크 맵 매칭에 대해 정의하고, 이를 수행하며 생기는 이슈들에 대해 살펴보고, 이를 해결하기 위해 은닉 마르코프 모델을 사용한 방안에 대해 제시한다.
최근 깊이센서가 컴퓨터비전 등의 영상처리 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 깊이센서에서 생성된 깊이맵의 해상도가 낮기 때문에 고해상도로 상향변환이 필요하다. 현재까지 저해상도의 깊이맵을 고해상도의 깊이맵으로 변환하는 방법들이 많이 제안되었다. 하지만 이러한 방법들은 객체의 에지 개선에만 국한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 객체의 에지 뿐만아니라, 객체의 내부를 개선하는 방법을 제안한다. 제안방법은 기존에서 활용되어 온 보간법들에 고주파 성분을 적용하여 개선된 고해상도 깊이맵을 얻는다.
기존 산업계에서 실용화되고 있는 대부분의 이동 로봇은 자계 센서나 적외선 센서를 이용하여 작업장 바닥의 유도선 또는 광학 테이프 등으로 이루어진 고정 궤도를 따라서 운행하고 있다. 그러나 로봇의 작업환경인 사무실이나 가정에서 고정 궤도의 설치는 불가능하므로 작업 환경에 대한 보다 높은 유연성을 가진 보행 로봇의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 초음파 센서로 맵빌딩을 하였으며 초음파센서의 오차값을 적외선 센서를 이용하여 보정해 주는 방식으로 장애물을 파악할 수 있도록 하였다.
최근 카메라와 디스플레이의 발전에 따라 고해상도 영상이 요구되고 있다. 하지만 깊이를 획득하는 깊이센서 장치는 색상 영상에 미치지 못하는 저해상도 깊이맵을 주로 제공한다. 이에 따라 저해상도의 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 상향변환이 필요하다. 하지만 대부분의 보간법들은 edge에서 blur가 발생하는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 distance transform(DT)를 이용하여 edge의 선명도를 향상시킨 고해상도 깊이맵 생성 방법을 제안한다.
주로 맵 빌딩 테스트는 불안정한 환경이 아닌 안정된 환경을 조성한 후에 이루어진다. 본 논문에서는 인위적인 안정된 환경이 아닌 불안정한 환경에서 맵 빌딩을 테스트한다. 맵 빌딩 테스트를 위하여 터틀봇3 버거를 사용한다. 터틀봇3의 라이더 센서를 이용하여 맵 빌딩을 진행한다. 터틀봇3는 라즈베리파이로 제어되며 맵 빌딩과 터틀봇3 제어를 위해서는 ROS를 사용한다. 터틀봇3는 우분투와 ROS가 설치된 컴퓨터와 네트워크 통신을 하며 맵 빌딩을 한다. 불안정한 환경에서 맵빌딩이 동작 및 오동작하는 모습을 확인하였으며, 향후 이를 보완하기 위한 방향을 제시한다.
로봇의 현재 위지 추적은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 환경맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 로봇위치 추적 알고리즘은 계산량이 감소하고 비용이 적게 들지만 센서오차율 및 환경장애에 따른 오류가 크다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 알고리즘 구현에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 로봇의 현재 위치를 추적하고 환경맵을 구성하여 자율이동이 가능한 시스템을 제안한다.
화력발전용 순환유동층 보일러는 환경오염의 주요인인 질소산화물(NOx)과 황산화물(SOx)의 배출량이 적은 친환경 화력발전용 보일러로 화력발전 업계에서 각광받고 있는 추세이다. 그러나 순환유동층 보일러의 연료인 유동매체는 미분탄과 같이 작지만 단단한 고체이므로 유동매체의 타격으로 인해 워터월(waterwall) 튜브의 마모는 물론 누설까지 야기할 수 있다. 순환유동층 보일러 튜브에서 누설된 증기는 보일러 내부에 클링커(Clinker)를 발생시키고 이는 순환유동층 보일러 튜브 표면에 응고되어 열전도율을 감소시킬 뿐만 아니라 보일러 운전정지의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 음향방출 센서를 이용하여 화력발전용 순환유동층 보일러 튜브의 누설 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 매질의 분자단위 이동에 의해 발생되는 탄성파를 감지할 수 있는 음향방출 센서를 이용하고, 보일러 워터월 튜브의 멤브레인 용접부와 비용접부(seamless)의 감쇠율을 고려한 위치별 센서 감도 추정 알고리즘을 통해 워터월 튜브의 위치별 진폭 크기를 히트맵으로 표현할 수 있다.
본 논문에서는 초음파와 전자나침반, 엔코더, 자이로센서를 복합적으로 구성하여 로봇의 SLAM 방법을 제시하였다. 일반적으로 전자 나침반과 엔코더, 자이로를 이용한 로봇의 위치측정은 작업공간에서의 상대위치만을 알 수 있다. 실제 로봇이 작업공간에서 작업을 하기 위해서는 로봇의 절대위치 정보를 알아야만 하며, 이는 SLAM으로 얻을 수 있다. 본 논문에서는SLAM 구현을 위하여 로봇의 작업공간을 초음파 센서를 이용하여 구조적 맵 생성 기법을 통해 맵을 생성한 후, 이를 특정 맵으로 변환하였다. 생성된 특정 맵과 맵 매핑을 활용하여 맵 상의 절대위치를 구한다. 실험은 직접 설계 및 제작한 로봇을 이용하였고, 실험 방법은 초기 좌표를 모르는 로봇을 임의의 장소에 위치 시키고 제안한 SLAM 알고리즘을 이용하여 로봇의 전역 좌표를 찾도록 하였다. 실험 결과, 제안한 SLAM 알고리즘을 이용하여 맵 상의 절대위치를 모두 찾음을 확인하였다.
스마트미디어가 보편화되면서 고화질의 3차원 영상과 깊이맵에 대한 필요성이 대두되고 있지만, 현재 기술로는 완벽한 깊이맵을 직접 획득하는 것이 불가능하다. 스테레오 정합으로 획득된 깊이맵은 모호한 텍스처를 갖는 영역에서 낮은 정확도를 가지며, 깊이 카메라를 통해 직접 깊이맵을 획득한 경우에는 센서 잡음이나 낮은 해상도 등의 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미 획득된 깊이맵의 화질을 향상시키거나 고해상도로 변환하는 기술 동향을 살펴본다. 초기에 개발된 깊이맵만을 이용한 기술부터 대응되는 색상 영상 정보를 함께 이용한 기술을 소개하고, 최근 활발히 연구되고 있는 복합형 카메라를 이용하여 깊이맵 화질을 향상시키는 기술을 자세히 살펴본다.
This paper describes map building for the path planning to avoid obstacles with vision sensor and ultrasonic sensor. We get the 2 dimensional information from the processed images of CCD sensor and 1 dimensional range information from ultrasonic sensor. I proposed a way to generate the map which contains these two kinds of information in the program. And we made the biped robot which have 20 DOF with these sensors and get good experimental result to prove the validity of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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