본 논문에서는 무인 주행 저속 전기 자동차 시스템 개발을 위한 적외선 LED 라인트레이서를 제작하였다. 햇빛에 의한 영향을 제거하기 위해 적외선 LED를 펄스(pulse)로 구동시켰으며 흰색선에서 반사된 적외선 신호를 photodiode를 이용하여 감지하였다. 감지된 신호는 증폭단과 Peak Detector를 거쳐 최종적으로 AVR MCU로 입력이 된 후 여러 상황에 따른 차량의 방향을 결정할 수 있도록 알고리즘를 통해 처리하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제작한 라이트레이서 모듈이 원하는 방향으로 동작함을 확인하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.2
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pp.123-128
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2014
This paper presents the study about MGV(Magnetic guidance vehicle) with up-and-down rotating type differential drive unit. Previous MGV needs the landmarks to get the driving information and additional sensor to recognize the landmarks except for localization sensor. Previous MGV requires at least 2 drive units when common fixed differential drive unit is used because it occurs the problems with driving control and localization error from imbalance of the MGV's weight. To solve such problems, we propose the MGV using up-and-down rotating type differential drive unit. Proposed MGV recognizes the driving information from the pattern which is consisted of both pole of magnet without landmarks and additional sensors, and it control the backward movement using up-and-down rotating type differential drive unit instead of common drive units. Proposed MGV considers KF(Kalman filter) to improve the localization accuracy. To verify the performance of proposed method, we designed MGV for the experiment. As the results, we can confirm the performance of propoesed method to recognize the pattern and to control the backward movement. With respect to localization, proposed method has the less RMSE about 5.6904 mm than previous method.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2010.04a
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pp.280-281
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2010
컨테이너의 효율적인 이송은 작업 시간이 곧 비용으로 연결되는 항만에서 가장 중요한 요소이다. 따라서 1990년대 중반부터 세계항만은 RMGC(Rail-Mounted Gantry Crane), RTGC(Rubber-Tired Gantry Crane)등의 크레인이 개발되어 야드에서 컨테이너를 적재하는데 널리 이용되어 오고 있으며, 특히 최근에는 CCD카메라, 각종 센서 둥을 이용하여 트랜스퍼 크레인의 무인화를 위해 수많은 연구가 진행되었고 실용화 된 많은 기술들이 현장에서 사용되고 있으나, 여전히 많은 부분이 연구를 필요로 한다. 특히 RTGC의 경우 RMGC에 비해 무인 자동화 연구개발은 미비한 수준이다. 따라서 본 논문에서 RTGC의 무인자동화 작업을 위한 가장 기초라고 볼 수 있는 수학적 모델링을 기반으로한 고정밀도 주행제어기를 설계하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.733-734
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2016
무인 차량의 자율 주행을 위해 장애물 회피, 주행 가능 도로 판단 등의 기술이 연구되고 있다. 이러한 연구를 실제 환경에서의 자율 주행에 활용하기 위해서는 주변 환경에 동적으로 움직이는 장애물의 위치를 고려할 필요가 있다. 본 연구는 차량에 탑재된 LIDAR로부터 획득한 포인트의 분포 변화를 이용하여 차량 주변에 동적 장애물이 존재하는 지역을 검출하는 방법을 제안한다. 해당 방법은 포인트에 대한 통계치를 활용하여 동적 객체가 존재하는 영역을 추정함으로써 동적 객체 영역을 고속으로 탐색할 수 있다.
Su-Hyung You;Hyun-Gyu Choo;Do-Hyun Jung;Hyeon-Ji Lee
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.866-867
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2023
기존의 무인 경로 로봇 시스템은 지형 제약과 높은 가격으로 인해 범용성에 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 철조망 위를 자율 주행하는 로봇 시스템(FPS, Fence Patrol System)을 소개하고, 하드웨어와 소프트웨어 측면에서 FPS 의 시스템 작동 원리를 설명한다. FPS 는 철조망 위에서 진동이 감지된 지역으로 이동해 객체를 탐지하고 추적하면서 관리자에게 전송한다. FPS 는 다양한 폭을 갖는 철조망 위에서 주행이 가능하고 완만한 곡률이 있는 철조망도 주행할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 지상 무인 경계 시스템의 한계를 해결하고 다양한 분야에 활용될 것으로 기대한다.
Kim, Ho-Geum;Sin, Jae-Hoon;Jung, Jin-Hyun;Che, Geoung-Sik;Han, Moon-Su
Proceedings of the KIEE Conference
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2015.07a
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pp.105-106
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2015
무인 자율 자동차는 사람이 차량 제어에 개입할 수 있는 일반적인 '무인 자동차'와는 달리 센서, 메라와 같은 '장애물 인식장치'와 GPS모듈 과 같은 '자동 항법 장치'를 기반으로 조향, 변속, 가속, 브레이크를 도로환경에 맞춰 스스로 제어해 목적지까지 주행할 수 있는 차량을 의미한다. 따라서 무인 자율 주행 자동차에는 차량제어기술, 차선인식기술, 충돌 회피 기술 등이 필요 하며 이를 위해 각종 센서뿐만 아니라 센서 네트워크, 컴퓨터비전, 인공지능 등의 다양한 기술들이 접목되어야 한다. 본 논문은 소형 무인자동차의 제작을 통한 알고리즘과 그 평가에 대해서 나타낼 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.10a
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pp.169-173
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2001
무인 운반차 등의 주행괘적을 검출하기 위해서는, 일반적으로 순간적인 주행속도와 진행방향을 축차적으로 검출하여 이로부터 궤적을 측정하는 방법이 이용되어져 왔으며, 이를 위하여 종래에는 타코미터, 2차 상관법, 공간 필터법 등과 같은 속도 계측 수단과 스티어링 각도 검출기, 자이로등의 회전각 검출 수단을 병용하여야 했다. 본 논문에서는 복수개의 광 선 검출기 군과 이에 대응하는 고차의 상관처리를 이용한 단일계로서 차량의 임의의 궤적을 원호로 근사하여 검출함으로써 곡선 궤적인 경우에도 고정도의 궤적추정이 가능한 새로운 계측법을 제안한다.
무인차량의 야지 자율주행에 있어서 지형 및 환경 인식기술은 다양한 지형/지물에 대한 인식, 분류 및 융합을 통하여 최종적인 자율주행 및 임무 목적용 인식 맴을 제작하기 위한 기술이다. 병렬기구는 조립, 포장, 기계가공, 크레인, 수중공학, 항공 및 해양구조, 비행 및 3D 시뮬레이션, 위성 접시안테나 위치제어, 망원경 자세제어, 그리고 정형외과 수술 등 여러 분야에 사용되고 있다.
자율주행 시스템이 탑재되어 있는 무인이동체는 운용환경에 따라 공중, 해상, 육상 무인이동체로 분류할 수 있고 모든 분야에서 관련 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인이동체는 자율주행 시스템이 탑재되어 외부 환경을 스스로 인식해 상황을 판단하는 특징을 갖고 있다. 따라서, 무인이동체는 센서로부터 수집되는 데이터를 이용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 이러한 이유로 보안 (Security) 분야에서는 무인이동체에 탑재되는 센서를 대상으로 신호 오류주입을 수행하여 해당 무인이동체의 오동작을 유발하는 연구결과들이 최근 발표되고 있다. 신호 오류주입공격은 물리레벨 (PHY-level) 에서 수행되기 때문에, 공격 수행 여부를 소프트웨어 레벨에서 탐지하는 것은 매우 어렵다는 특징을 갖고 있다. 현재까지 신호 오류주입 공격을 탐지할 수 있는 방법은 다수의 센서를 이용하는 센서퓨전 (Sensor Fusion)을 기반으로 하는 방법이 있다. 하지만, 현실적으로 하나의 무인이동체에 동일한 기능을 하는 센서 여러 개를 중복해서 탑재하는 것은 어려움이 있다. 그리고 단일 센서만을 이용하여 신호 오류주입 공격을 탐지하는 방법에 대해서는 아직까지 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 가장 널리 사용되고 있는 MEMS 센서를 대상으로 신호 오류주입 공격을 재연하고, 단일 센서 환경에서 해당 공격을 탐지할 수 있는 방법에 대하여 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.868-871
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2016
Recently, Unmanned vehicle and Wearable Technology using iot research is being carried out. The unmanned vehicle is the result of it technology. Robots, autonomous navigation vehicle and obstacle avoidance, data communications, power, and image processing, technology integration of a unmanned vehicle or an unmanned robot. The final goal of the unmanned vehicle manual not autonomous by destination safely and quickly reaching. This paper managed to cover One of the key skills of unmanned vehicle is to image processing. Currently battery technology of unmanned vehicle can drive for up to 1 hours. Therefore, we use the Raspberry Pi 3 to reduce power consumption to a minimum. Using the Raspberry Pi 3 and to develop an image recognition system. The goal is to propose a system that recognizes all the objects in the image received from the camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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