• 센서학회지
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• 제19권3호
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• pp.246-257
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• 2010

Autonomous guided robot navigation which consists of following unknown paths and avoiding unknown obstacles has been a fundamental technique for unmanned robots in outdoor environments. The unknown path following requires techniques such as path recognition, path planning, and robot pose estimation. In this paper, we propose a novel sensor fusion system for autonomous guided robot navigation in outdoor environments. The proposed system consists of three monocular cameras and an array of nine infrared range sensors. The two cameras equipped on the robot's right and left sides are used to recognize unknown paths and estimate relative robot pose on these paths through bayesian sensor fusion method, and the other camera equipped at the front of the robot is used to recognize abrupt curves and unknown obstacles. The infrared range sensor array is used to improve the robustness of obstacle avoidance. The forward camera and the infrared range sensor array are fused through rule-based method for obstacle avoidance. Experiments in outdoor environments show the mobile robot with the proposed sensor fusion system performed successfully real-time autonomous guided navigation.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권4호
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• pp.451-458
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• 2012

수중의 작업 목적에 따라 ROV와 AUV의 두 가지 용도로 사용할 수 있는 새로운 구조의 변신 6자유도 수중로봇의 설계연구를 하였다. CROV의 ROV모드와 AUV모드에 대한 각각의 구조 설계연구를 수행하였으며 각각의 모드에 대한 제어시스템을 설계하고 AUV의 경우에는 추력에 따른 항해속도에 대한 해석을 수행하였다. ROV나 AUV의 정확한 위치 및 속도를 추정할 수 있도록 다양한 센서신호를 퓨전하여 처리하는 센서퓨전보드를 제작하고 확장 칼만필터를 포함하는 전체 제어시스템을 설계하고 제작하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.375-380
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• 2007

맥락 정보와 맥락 인식 시스템에 대한 연구는 지난 10 여 년 동안 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에서 중요한 이슈로 다루어졌다. 대부분의 맥락 인식 시스템은 위치 정보와 같이 단일 형태의 맥락 정보를 위해서 설계되었거나 연구실 수준의 크기로 제한되었다. 그러나 많은 종류의 센서와 actuator 를 포함하고 다수의 관리 도메인으로 확장 가능한 스케일이 큰 시스템에 대한 개발 및 평가는 여전히 미흡한 수준이다. 특히, 맥락 퓨전과 추론 구조를 가지는 Large-scale 의 맥락 인식 시스템에 대한 평가 방법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 휴리스틱 평가를 이용한 Large-scale 맥락 인식 시스템의 평가 방법에 대하여 제안한다. 그리고 우리는 동적인 맥락 인식 시스템을 지원하고 맥락 퓨전 및 추론을 위한 메커니즘을 포함하는 기본 구조에 대해서 자세히 설명한다. 맥락 인식 시스템 평가를 위해서 제안된 접근법은 사용자 인터페이스 도메인에서 잘 알려진 전문가에 의한 평가 방법으로 Large-scale 맥락 인식 시스템에 적합하도록 특별히 선택된 heuristics 집합을 이용하는 휴리스틱 평가(Heuristic Evaluation)이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.175-175
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• 2000

In this Paper we propose a navigation algorithm which can be used to estimate state vectors such as position and velocity for its motion control using multi-sensor output measurements. The output measurement we will use in estimating the state is a series of known multi-sensor asynchronous outputs with measurement noise. This paper investigates the Extended Kalman Filtering method to merge asynchronous heading, heading rate, velocity of DVL, and SSBL information to produce a single state vector. Different complexity of Kalman Filter, with biases and measurement noise, are investigated with theoretically data from KRISO's AUV. All levels of complexity of the Kalman Filters are shown to be much more close and smooth to real trajectories then the basic underwater acoustic navigation system comment)'used aboard underwater vehicle.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.78-80
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• 2011

In the area of data fusion, dealing with heterogeneous data sources, numerous models have been proposed in last three decades to facilitate different application domains i.e. Department of Defense (DoD), monitoring of complex machinery, medical diagnosis and smart buildings. All of these models shared the theme of multiple levels processing to get more reliable and accurate information. In this paper, we consider five most widely acceptable fusion models (Intelligence Cycle, Joint Directors of Laboratories, Boyd control, Waterfall, Omnibus) applied to different areas for data fusion. When they are exposed to a real scenario, where large dataset from heterogeneous sources is utilize for object monitoring, then it may leads us to non-efficient and unreliable information for decision making. The proposed variation works better in terms of time and accuracy due to prior data diminution.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.121-130
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• 2009

본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델 기반의 멀티센서 데이터 퓨전 알고리즘을 이용한 차량 위치인식 시스템을 제안한다. 기존의 차량 위치인식 시스템은 GPS를 중심으로 제공되어 왔으나 위성 신호 수신이 어려운 실내나 빌딩이 빽빽하게 들어선 도심에서는 제대로 작동하지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 GPS와 UWB를 결합하는 방법이 연구되었으나 위치변화에 따라 각 측위매체를 이산적으로 전환하여 차량과 같은 이동이 잦은 대상에게 끊임없이 유연한 위치 정보를 제공하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델을 바탕으로 GPS 위치 데이터와 UWB 센서 데이터를 유기적으로 결합하는 Hybrid UWB/GPS 측위시스템을 구성하여 측위시스템의 적용범위에 민감하지 않고 유연한 위치정보를 제공하도록 한다. 제안된 시스템을 Ubisense와 Asen GPS를 이용하여 $12m\;{\times}\;8m$ 크기의 실외 환경에서 실험하였으며, 구현된 시스템을 통해 기존 UWB 및 GPS 시스템에 비해 정밀도 및 연동성이 향상되었음을 확인하였다. 이를 통해 차량에서 주차 관리 및 차량추적 관리 등 다양한 CNS를 지원할 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권8호
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• pp.703-710
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• 2016

로보틱스 연구에서, 모바일 로봇의 모션 제어를 위해서는 로봇의 실제 위치를 정확히 추정하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는, 두 개의 서로 다른 센서 데이터를 칼만필터로 융합하여 로봇의 위치인식을 개선하는 연구를 진행한다. 칼만필터로 융합한 두 개의 센서 측정값은 카메라 영상으로부터 측정된 모바일 로봇의 전역(global) 위치 좌표(x, y)값과 모바일 로봇 바퀴에 부착된 엔코더로부터 측정된 로봇의 직선 및 각속도 값이다. 다음으로 칼만필터로부터 계산된 모바일 로봇의 위치값을 모바일 로봇의 자세 안정화에 피드백하여 모션 제어의 퍼포먼스를 향상시켰다. 최종적으로 논문에서 제안한 센서융합 위치인식 기술과 모션제어기를 실제 로봇에 적용하여 실험적으로 검증하였다. 또한 모션제어에 단일 센서를 피드백으로 사용한 경우와 칼만필터로 융합한 위치 값을 사용한 경우를 비교하므로 칼만필터 기반 센서 융합 기술을 사용한 경우의 퍼포먼스 향상을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.923-924
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• 2006

In this paper, we propose the sensor fusing method for the obstacle avoidance of guiding robot for the visually impaired In our system, we acquire obstacles distances information using ultrasonic sensors, and its width is acquired by image sensor. We also compute avoidance angle using are distance and width information gained by sensor. After the robot avoid the obstacle by computed angle, the robot returns to its original path using odometry. The robot consists of the SA1110-based controller, sensory part using sonar array and image sensor, and motion part using differential drive for climbing stairs. This system use the embedded linux for OS, and also is developed by the QT/Embedded for GUI.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.314-321
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• 2005

In this paper an intelligence embedding quadruped pet robot is described. It has 15 degrees of freedom and consists of various sensors such as CMOS image, voice recognition and sound localization, inclinometer, thermistor, real-time clock, tactile touch, PIR and IR to allows owners to interact with pet robot according to human's intention as well as the original features of pet animals. The architecture is flexible and adopts various embedded processors for handling sensors to provide modular structure. The pet robot is also used for additional purpose such like security, gaming visual tracking, and research platform. It is possible to generate various actions and behaviors and to download voice or music files to maintain a close relation of users. With cost-effective sensor, the pet robot is able to find its recharge station and recharge itself when its battery runs low. To facilitate programming of the robot, we support several development environments. Therefore, the developed system is a low-cost programmable entertainment robot platform.

• 한국해양공학회지
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• 제11권3호
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• pp.170-179
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• 1997

This paper presents a hybrid navigation system for AUV to locate its position precisely in rough sea. The tracking system is composed of various sensors such as an inclinometer, a tri-axis magnetometer, a flow meter, and a super short baseline(SSBL) acoustic position tracking system. Due to the inaccuracy of the attitude sensors, the heading sensor and the flowmeter, the predicted position slowly drifts and the estimation error of position becomes larger. On the other hand, the measured position is liable to change abruptly due to the corrupted data of the SSBL system in the case of low signal to noise ratio or large ship motions. By introducing a sensor fusion technique with the position data of the SSBL system and those of the attitude heading flowmeter reference system (AHFRS), the hybrid navigation system updates the three-dimensional position robustly. A Kalman filter algorithm is derived on the basis of the error models for the flowmeter dynamics with the use of the external measurement from the SSBL. A failure detection algorithm decides the confidence degree of external measurement signals by using a fuzzy inference. Simulation is included to demonstrate the validity of the hybrid navigation system.