차량의 접근 가능한 구역에 대한 판단과 경로 계획은 무인 차량의 자율 주행에 있어서 필수적이다 차량의 접근 가능한 구역과 경로계획을 위한 정보는 3차원 지형형상을 분석하여 얻을 수 있다. 이 논문에서는 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서(2D LRF)를 융합하여 모바일 로봇의 휠 인코더를 통해 복원한 3차원 지형형상과, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리 센서로 복원한 3차원 지형형상을 적은 데이터로 표현하는 방법을 제시하였다. 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 위해 카메라의 좌표계와 LRF의 좌표계 사이의 기하학적인 관계를 격자무의 평면을 이용하여 구하였다. 카메라와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 통한 3차원 지형형상 복원은 모바일 로봇을 이용하여 실내에서 실험하였고, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리센서를 통한 3차원 지형형상 복원은 차량을 이용하여 실외에서 실험하였다. 이런 시스템에서 복원한 3차원 지형형상은 점군 기반으로 되어있고, 이는 매우 많은 양의 정보를 필요로 한다. 정보의 양을 줄이기 위해 점군 기반을 대신하여 입방형 격자 기반의 지형형상으로 복원하였다.
도로표지는 운전자에게 안전하고 편안하게 목적지까지 안내를 목적으로 하는 교통시설이다. 도로표지는 신규노선이나 노선의 변경 그리고 도로표지의 노후화 등에 의해 지속적으로 현지조사와 이를 데이터베이스화하는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 도로표지의 현지조사와 데이터베이스 구축을 효율적으로 수행할 수 있는 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 현지조사를 위한 모바일 매핑시스템을 설계하였다. 설계된 모바일매핑 시스템은 도로표지 영상정보를 획득할 수 있는 3대의 카메라, 차량의 위치와 자세를 알 수 있는 GPS/IMU/DMI, 그리고 도로표지 지점위치와 노선정보를 획득할 수 있는 레이저스캐너로 구성하였다. 또한 도로표지 영상에서 자동으로 도로표지 영역을 검출하고 이로부터 문자인식을 수행하는 절차를 제시하였다.
최근, 빔 프로젝트는 어디서든 쉽게 발견된다. 이는 강연 시나 토론 시 청중의 이해를 돕는데 아주 강력한 기능을 발휘하기 때문이다. 그러나 이것을 사용하는데 몇 가지 불편한 점이 있다. 빔 프로젝트는 모니터와 같은 출력 장치이다. 물론 입력부 없이 단독으로 기능을 발휘할 수 없다. 따라서 우리는 이를 이용할 때 컴퓨터나 노트북등을 이용한다. 하지만 이점은 사용자를 가끔 불편하게 만든다. 사용자는 발표 도중에 발표 자료를 조정하기 위해 컴퓨터로 이동해야 하고 이는 청중에게 혼돈 감을 줄 뿐 아니라 집중력을 흐트러트리는 요소가 될 수 있다. 이러한 불편함을 줄이기 위해 휴대폰과 레이저 포인터를 이용한 영상처리를 통해 프레젠테이션 시스템을 설계하고 구현하였다.
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.
본 논문에서는 친환경 스마트가전 응용시스템을 위한 모바일 로봇 플랫폼인 Ecobot을 개발하였다. Ecobot은 Zigbee 네트워크로 홈 네트워크를 구성한 친환경 스마트 가전 응용시스템에서 쾌적 환경 감시 및 안내의 역할을 수행한다. 쾌적 환경을 위해 환경 감시 센서가 탑재되어 있으며, Zigbee 네트워크를 통해 스마트 가전기기와 연동하여 스마트 가전기기를 제어하여 쾌적 환경을 유지시킨다. 또한 URG-04LX 레이저 거리 센서를 이용하여 자율주행 및 충돌 회피를 통해 실내 환경을 감시하게 된다.
Lane marking detection is one of important issues in the field of autonomous mobile robot. Especially, in urban environment, like pavement roads of downtown or tour tracks of Science Park, which have continuous patterns on the surface of the road, the lane marking detection becomes more important ability. Although there were many researches about lane detection and lane tracing, many of them used vision sensors mainly to detect lane marking. In this paper, we obtain 2 dimensional library data of 'Intensity' and 'Distance' using one laser rangefinder only. We design a simple classifier and filtering algorithm for the lane detection which uses only one LRF (Laser Range Finder). Allowing extended usage of LRF, this research provides more functionality not only in range finding but also in lane detecting to mobile robots. This work will be technically helpful for robot developers to design more simple and efficient autonomous driving system using LRF.
현재 전 세계적으로 환경보전이나 석탄자원 고갈 등의 문제로 인해 친환경 자동차의 개발이 매우 중요한 이슈로 대두되고 있으며, 이에 따라 고정밀 3차원 도로 지도제작에 많은 관심을 기울이고 있는 추세이다. 이와 같은 목적의 달성을 위해 현재까지 MMS을 이용한 데이터 획득 방법이 가장 효과적인 것으로 보고되고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 항공 레이저 측량 데이터에 대한 처리를 목적으로 개발된 기본적인 RTF 필터 알고리즘을 MMS에 적합하도록 수정하여 적용하였다. 실험을 통해 도출된 정량적 분석 결과 지면은 99.71%, 비지면은 99.95%의 매우 높은 제작자 정확도를 나타내고 있으며, 도로 내에 존재하는 자동차, 가로수, 중앙분리대 등의 도로 장애물이 효과적으로 제거된 결과가 도출되었다. 이를 통해 실무 작업에 효과적인 적용 및 작업 효율성 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 스마트폰, 태블릿 PC 및 전자기기 등의 사용이 증가함에 따라 커버글라스의 수요가 증가하고 있는 추세이다. 모바일 기기의 디스플레이가 대형화되면서 접촉이나 낙하 등과 같이 외부에서 힘을 받게 되는 환경에서 높은 강도를 유지하는 것이 요구되고 있다. 커버글라스 제작 공정에서 연마공정은 커버글라스의 표면거칠기 및 충분한 강도를 제공하는 중요한 공정이다. 기존 연삭 숫돌에 의한 가공방법은 커버글라스 가공표면에 스크레치, 칩핑, 노칭 및 마이크로 크랙 등의 가공 문제점이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 모바일 커버글라스의 연마를 위해 연마필름을 이용한 폴리싱 시스템을 개발하였다. 구조적 안정성을 평가하기 위해 연마 필름 폴리싱 시스템에 대한 유한요소모델을 생성하였고 다물체 동역학 해석을 수행하였다. 연마 필름 폴리싱 시스템에 대한 응력 및 변위 해석을 통해 특성을 분석하였고 레이저 변위 센서를 이용해 제작된 시스템에 대한 변위를 측정하여 구조적 안정성에 대해 확인하였다.
현재 부산항대교 아래를 통과할 수 있는 선박의 높이는 60m 이하로 제한되어 있어, 60m 이상의 대형 선박은 부산항 국제여객터미널을 이용하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 60m 이상의 대형 선박의 안전한 교량 통과를 위하여 해수면 변화에 의한 교량 높이 변화를 지속적으로 측정하고, 이를 실시간으로 제공하는 서비스를 개발하였다. 고정밀 레이저거리측정기, GPS 센서, 광모듈, 댐핑구조물로 구성된 계측시스템을 통하여 해수면 변화에 따른 교량 높이 변화를 측정하고, 측정된 정보는 클라우드 기반의 모바일 앱을 통하여 실시간 제공된다. 또한 통항 지원 및 높이제한 변경을 위한 객관적 교량 높이 자료를 확보하기 위하여 관측데이터를 분석하고 예측모형을 도출하였다. 결과적으로 이번 연구의 결과는 부산항대교의 통항높이 규칙을 60미터에서 63미터로 개정하는데 객관적인 근거자료가 되었다.
현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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