본 논문은 위성통신 기반의 위성 영상감시 센서 네트워크 적용을 위한 스마트 비젼 센서에 대해 기술한다. 스마트 비젼센서 단말은 현장에서 산불, 연기, 침입자 움직임 등의 이벤트를 자동감지하면서 높은 성능 신뢰도, 견고한 하드웨어 내구성, 용이한 유지보수, 끊김없는 통신유지 기능들이 요구된다. 이러한 요구사항들을 만족시키기 위하여 스마트 비젼 센서가 내장된 초소형 위성통신 단말을 제안하며 위성 송수신 기능과 더불어 고 신뢰도의 임베디드 영상분석 및 영상압축 기능을 처리한다. 제안하는 비젼 센서 알고리즘의 컴퓨터 시뮬레이션과 비젼 센서 시제품 시험을 통하여 영상감시 성능을 검증하였으며 실용성을 확인하였다.
본 논문에서는 군집 로봇의 동시적 위치 추정 및 지도 작성 시스템을 제안하였다. 로봇은 실험환경에서 주변 환경을 인식하기 위해 초음파센서와 비젼 센서를 이용하였다. 실험환경을 3개의 영역으로 분할하였고, 로봇은 각 영역에서 초음파 센서로 주변 환경에 대한 거리 정보를 측정하였고, SURF 알고리즘을 이용하여 비젼 센서로부터 입력받은 영상과 landmark의 특징점을 정합하여 랜드마크를 인식하였다. 제안된 방법은 센서값들에 대한 오차에 민감하지 않고 실험환경에 비교적 정확한 지도를 작성함으로써 응용 가능성을 증명하였다.
본 논문에서는 비젼 시스템과 후각 센서를 이용하여 모바일 로봇의 냄새 발생지 탐색 기능을 구현 하였다. 모바일 로봇에서의 비젼 시스템은 많은 연구가 진행되어진 센싱 방식이지만, 후각 기능은 새롭게 지능 시스템의 센싱 방식으로 주목 받고 있는 추세이다. 이에 본 논문은 이전까지의 연구에서 보여준 임베디드 시스템에서의 가스 센싱 기능 구현을 벗어나 신경망 알고리즘을 이용하여 냄새를 구별 할 수 있는 후각 기능을 구현 하였으며, 비젼 시스템과 후각 센서의 복합적인 알고리즘을 통하여 냄새 발생지를 탐색하는 방법을 제시하였다. 또한 이를 실험하기 위해 AMOR(Autonomous Mobile Olfactory Robot)을 구현하여 남새 발생지 탐색 알고리즘의 효용성을 입증 하였다.
로봇이 미지의 환경에서 주위의 정보를 추출하여 인식하기 위해 비젼 센서, 적외선 센서, 초음파 센서 등을 이용해 주변 정보를 얻는다. 그 중 가장 많이 사용되고 있는 비젼 센서는 빛에 대한 간섭에 민감하여 어두운 곳이나 밝은 곳에서는 데이터 추출이 어려우며, 표시 된 마크나 직선 성분 및 곡선의 이미지를 통해 데이터를 추출함에 있어 많은 계산을 요구한다.반면 초음파 센서는 비젼 시스템의 단점을 극복하고 쉽게 사용할 수 있는 센서이다. 특히 어두운 곳의 물체 정보 및 거리 정보를 얻을 수 있고 비젼 시스템보다 사용하기 간단하다. 본 논문에서는 초음파 빔의 왜곡 및 산란의 특성을 고려하여 부정확 정보에 대한 오차를 줄여 환경 인식, 경로 계획 및 자율 주행의 극대화를 시키기 위한 알고리즘을 연구 및 개발한다. 그리고 알고리즘을 실제 이동 로봇에 적용하여 경로 계획 및 환경 인식이 가능한 시스템을 구현한다.
This paper presents an efficient control algorithm that removes irregular burrs using vision and force sensors. In automated robotic deburring, the reference force should be accommodated to the profile of burrs in order to prevent the tool breakage. In this paper, (1) The profile of burrs is recognized by vision sensor and followed by the calculation of reference force, (2) Deburring expert's skill is transferred to robot. Finally, the performance of robot is evaluated through simulation and experiment.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
We introduce the algorithms of 2-D and 3-D position estimation using 2-D vision sensors. The sensors used in this research issue red laser slit light to the body. So, it is very convenient to obtain the coordinates of corner point or edge in sensor coordinate. Since the measured points are normally not fixed in the body coordinate, the additional conditions, that corner lines or edges are straight and fixed in the body coordinate, are used to find out the position and orientation of the body. In the case of 2-D motional body, we can find the solution analytically. But in the case of 3-D motional body, linearization technique and least mean squares method are used because of hard nonlinearity.
본 연구에서는 기존 개발된 이족보행 로봇의 자율 보행 및 지능화론 위하여 다양한 센서 시스템을 구성하여 이족보행 로봇에 적용하였다. 개발된 이족보행 로봇이 미지의 환경 내에서 지능적으로 원활한 자율 보행을 할 수 있도록 다양한 센서 시스템을 구성하였다. 센서들은 물체의 거리 측정 및 장애물을 회피하기 위해 초음파 센서, 적외선 센서를 적용하고, 대차물체의 탐색을 위해 비젼 시스템을 적용하였다. 또한 이족보행 로봇의 자세유지를 위한 자이로 센서와 보행시 로봇의 발바닥 착지 유무 및 바닥의 기울기 검출을 위한 압전 센서를 적용하였다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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