본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)기반으로한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping : 동시적 위치 추적 지도 작성)기법으로 맵 정보를 습득하고, 저장하여 이를 기반으로 장애물과 건물의 실내 복도 안전하고 정확하게 순찰 할 수 있도록 하였다. 또한, 순찰 로봇(Robot)에 장착된 Raspberry카메라와 OpenCV 영상인식 기술을 이용하여 실시간 영상으로 실내 복도를 순찰하면서 사전에 설정된 특이사항이 있을 시 발견하고 기록하도록 시스템을 개발하였다.
기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료된다.
선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 Turtlebot burger3와 라즈베리파이의 OpenCV, OpenCR보드를 이용하여 ROS상에서 SLAM알고리즘을 구현하여 자율 주행 순찰이 가능한 로봇을 개발한다. 특히, 라즈베리파이 카메라에 OpenCV를 이용하여 사람 얼굴 인식이 가능하게 하여 순찰 시 카메라로 순찰 정보를 제공 할 수 있게 한다. 또한, 로봇에 탑재된 LiDAR는 SLAM 알고리즘을 이용하여 주변의 환경을 매핑하여 장애물을 회피할 수 있는 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 개발 기술들을 통하여 사람 대신에 로봇이 경비 구역의 침입자 촬영을 하고, 원격제어가 가능한 시스템으로 다양한 분야에 로봇 제어 기술에 활용하고자 한다.
본 연구에서 개발 하고자 하는 기술은 3차원 영상인식을 위한 다중 영상매핑 시스템에 관한 연구 로 기존 통합 관제 시스템에 적용하거나 실시간 영상 관제 시스템 구축의 중심기술이 되고자 하는 것을 목적으로 한다. 따라서, 본 연구에서 계획한 다중 영상 매핑 시스템이 개발된다면, CCTV카메라기술과 네트워크 기술만으로도 즉, 다수의 연계된 시스템을 구축하지 않아도 보안담당자가 실제 순찰하면서 관제하는 서비스를 제공할 것이며, 필요하다면 타 시스템과 연계하여 순찰자의 의도를 반영할 수 있는 시스템으로 발전시킬 것이다. 또한, 이러한 시스템이 개발된다면 보안담당자의 재난 및 안전위협을 초래하는 상황에서 벗어날 수 있는 동시에 비교적 소규모의 경제력을 가진 사용자에게도 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
드론의 발전 속도는 빠르게 성장하고 있고, 전 세계적으로 방송 촬영, 배송, 구조, 농업분야에서 활용 범위가 확대되고 있다. 본 논문에서의 시스템은 사람이 접근하기 힘든 지역을 간단히 조립하여 수색할 수 있는 스마트 VR 드론을 통해 수색 또는 순찰에 도움이 되고자 한다. 개발된 시스템은 인력과 시간의 제약을 최소화하고, 드론을 통해 촬영한 영상을 사용자에게 가상현실을 이용한 3D영상으로 제공한다.
근래 산업은 기계 자동화로 변화하고 있는 추세이며, 선박도 센서를 통해 기기 정보를 디지털 정보로 얻는다. 하지만 선박은 기기상태 점검을 위해 선원들이 정해진 시간마다 기관실을 순찰하며 기기들의 정보를 아날로그 게이지를 통해 확인하는데, 이는 순찰 중에 선원에게 발생할 수 있는 모든 안전 위험은 물론 시간과 기회비용 또한 소모된다. 자율이동로봇을 이용한 기관실 순찰 방법은 선원의 안전 위험은 물론 시간과 기회비용도 소모되지 않기 때문에 해결책으로 활발히 연구 중이다. 자율이동로봇을 이용한 아날로그 게이지 판독은 로봇이 게이지를 인식하기 위한 디지털화가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 이미지 처리를 이용하였다. 아날로그 게이지 이미지는 이미지 전처리를 통해 노이즈 제거 및 특징을 부각 시켰다. 이미지 전처리를 완료한 이미지는 이미지 처리를 통해 아날로그 게이지의 중심점, 지침점, 최소값 및 최대값을 검출하였다. 이 점들을 연결한 직선을 통해 최소값부터 최대값까지의 각도 및 최소값부터 지침점까지의 각도를 획득하였다. 각도는 수식을 통해 현재 아날로그 게이지가 나타내고 있는 값을 디지털화하여 나타내었다. 실험을 통해 이미지 처리를 통한 아날로그 게이지의 디지털화가 잘되어 게이지의 현재 지시값을 근사하게 나타냄을 확인할 수 있었다. 본 알고리즘을 순찰로봇에 적용한다면 기관실 순찰을 위한 선원의 안전 위험 및 시간과 기회비용까지 보전 할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
기존의 침임자 대응방식을 보완하기 위해 지능형 관제 시스템과 CCTV 와 다수의 로봇들을 이용하여 객체 인식을 통해 침입자를 인식하고 추적하여 침입자의 좌표를 전송하고 시야에서 사라진 침입자의 위치를 추정하여 로봇들이 침입자의 퇴로를 차단하고 알고리즘을 통해 추정되는 위치를 순찰하며 침입자를 찾아내는 경비 시스템이다.
Unmanned patrol robots are currently being developed for autonomous data survey in construction sites. As the amount of data acquired by robots increases, it is important to utilize proper metadata and system to manage data flow. In this study, we developed three materials, metadata design, robot system and web system, in the purpose of automating construction site data survey using unmanned patrol robots. The metadata was mainly designed to represent when and where raw data was acquired. To identify the location of data acquired, localization data from SLAM algorithm was converted to suit the construction drawings. The robot system and web system were developed to generate, store and parse the raw data and metadata automatically. The materials developed in this study was adopted to Boston Dynamics SPOT, a quadruped robot. Autonomous data survey of 360-picture and environment sensor was tested in two construction sites and the robot worked as intended. As a further study, development on the autonomous data survey to improve the convenience and productivity will be continued.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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