자율 주행 로봇의 기본적인 기능에는 위치 추정 기능과 무선 통신 기능이 포함된다. 이미지 센서를 이용하여 로봇의 이동 위치를 추정하고, 무선통신은 ZigBee를 적용하였다. 본 논문에서는 자율 주행 로봇의 이동 위치 정보를 이미지센서를 이용하여 데이터를 취득 후 마우스 알고리즘을 통해 이동 데이터로 환산하였으며, 이동 데이터를 ZigBee통신을 통해 서버와 실시간 통신을 하였다. 이를 통해 로봇의 이동 정보를 실시간으로 취득할 수 있는 실내형 로봇 위치 추정 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)를 기반으로 한 로봇(Robot)에 LiDAR 센서를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술인 동시적 위치 추적 지도 작성 기법을 이용하여 실내 맵 정보를 습득하고, 이를 기반으로 장애물과 건물 실내를 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. 또한 로봇에 자바에서 제공하는 개발 툴킷 Swing 및 AWT 라이브러리를 이용하여 GUI(Graphical User Interface)를 구현하였고 터치스크린을 장착하여 사용자가 원하는 제품을 선택하고 선택한 제품의 목적지를 습득한 맵을 토대로 좌표 값을 설정하여 ROS에서 지원하는 이동 프로세스를 실행시켜 목적지까지 경로를 설정하고 자율 주행하게 된다.
자동차의 전기차로의 전환과 더불어 IT 기술이 접목된 자율주행기술이 빠르게 발전하고 있으며, 현대기아자동차 그룹을 비롯한 글로벌 완성차 제조사 및 애플, LG 등과 같은 IT 제조사간에 완성도 높은 자율주행차 개발에 치열한 경쟁이 이루어지고 있다. 특히 사람의 개입이 거의 없는 4단계 이상의 자율주행 기술이 적용된 자율주행차는 운전석이 없는 등 기존과는 매우 다른 실내 구조를 가질 것으로 예상되며, 사람에게 움직이는 생활공간을 제공할 것으로 기대된다. 이와 같은 자율주행차 내의 미디어 소비는 고화질 미디어를 대형 화면으로 볼 것으로 예상되며, 지상파 TV 방송은 미디어를 단방향으로 대용량 전송하는데 유리하여 자율주행차를 대상으로 미디어 서비스에 적용성이 높을 것으로 기대된다. 본 논문은 이러한 미래 자율주행차가 제공하는 움직이는 생활공간에서 TV를 시청하는 '이동TV'를 염두에 두고, 현재의 4K-UHDTV 시대 및 미래의 8K/Post-8K 시대의 비용 효과적인 지상파 TV 방송망 기술을 소개한다.
본 논문에서는 실제 자전거 주행에 적용 가능한 자동변속장치를 개발하기 위하여 자전거용 변속장치 중 내장기어허브를 이용하여 자전거 자동변속장치를 개발하였다. 개발된 자동변속장치는 주행 중 페달rpm과 주행속도를 측정하여 자동변속을 수행하며, 최대심박수의 ~80% 부근에서 ~150W정도의 주행출력을 낼 수 있는 일반적인 이용자가 사용가능하도록 개발되었다. 서울시 한강변 자전거 주행로의 경사를 구현한 실내주행 실험결과 자동변속장치는 자전거 주행시 이용자의 페달rpm을 적정한 수준에서 유지하도록 변속을 수행하였으며, 자전거 이용이 서투른 이용자도 적정한 페달rpm을 유지하며 주행할 수 있었다.
본 논문에서는 실내 환경에서 시각정보를 기반으로 출발지점에서 경유지를 거쳐 목표지점으로 최적의 경로를 찾아 자율 주행하는 바퀴달린 로봇을 구현한다. 로봇은 출발지점에서 경유지를 거쳐 목표지점으로의 최적의 경로를 딥강화학습으로 얻을 수 있다. 그러나 로봇이 구해진 경로로 자율 주행을 할 때 표면의 굴곡과 이물질 등의 외부적 요인으로 목적지까지 정확하게 주행하지 못하는 경우가 발생한다. 이에 본 연구는 카메라만 장착한 로봇이 외부 요인으로 인해 최적의 경로를 이탈할 경우 이를 인지하도록 한다. 이 인지를 토대로 로봇이 스스로 경로를 보정하고 계획된 경유지와 최종 목적지점에 도달할 수 있게 하는 알고리즘을 제안한다. 본 연구를 위해 파이캠을 탑재한 라즈베리파이와 아두이노로 제어하는 바퀴식 자율 주행 로봇이 제작되었다. 로봇은 실내환경에서 OSX 환경의 서버와 실시간 연동하면서 계획된 최적의 경로로 시험주행을 완료하였다.
본 논문에서는 사회적 약자(노약자, 장애인 등)들의 사회 경제적 삶의 질 향상을 위한 기술개발(Quality of Life Technology, QoLT)의 일환으로, 다양한 실내외 환경에 대해서 안정적이고 안전한 주행이 가능한 스마트 휠체어 시스템을 개발하고, 이를 효과적으로 운영하기 위한 주행 프레임워크를 제안한다. 특히, 휠체어 탑승자(장애인, 노약자)의 인지/조작능력 부족에 따른 자동/수동 주행 시 편의성과 안전성을 보장하기 위해, 먼저 환경에 최적화된 센서들을 기반으로 사용자 중심의 스마트 휠체어 시스템을 개발하고, 다양한 주행 환경의 변화에 실시간 대응은 물론, 탑승시 안정성을 보장하기 위한 계층적 구조의 주행 프레임워크를 제안, 적용함으로써 보다 효과적인 운영이 가능하도록 하였다. 제안된 방법들에 대한 다양한 실험들을 통해 개발된 스마트 휠체어 시스템과 주행 시스템에 대한 안전성은 물론 효율성을 증명, 확인할 수 있었다.
강화 학습을 통한 실내 자율주행을 위해 가상 환경과 실제 환경에서 학습을 병행하는 방법을 제안한다. 실제 환경에서만 학습을 진행했을 경우 80시간 정도의 소요 시간이 필요하지만, 실제 환경과 가상 환경을 병행하며 학습을 진행했을 경우 50시간의 소요 시간이 필요하다. 가상 환경과 실제 환경에서 학습을 병행하면서 빠른 학습으로 다양한 실험을 거쳐 최적화된 파라미터를 얻을 수 있는 이점이 있다. 실내복도 이미지를 이용하여 가상 환경을 구성한 후 데스크톱으로 선행학습을 진행하였고 실제 환경에서의 학습은 Jetson Xavier를 기반으로 다양한 센서와 연결하여 학습을 진행하였다. 또한, 실내복도 환경의 반복되는 텍스처에 따른 정확도 문제를 해결하기 위해 복도 벽의 아랫선을 강조하는 특징점 검출을 학습하여 복도 벽 객체를 판단하고 정확도를 높일 수 있었다. 학습을 진행할수록 실험 차량은 실내복도 환경에서 복도 중앙을 기준으로 주행하며 평균 70회의 조향명령을 통해 움직인다.
주인을 스스로 따라다니는 로봇 캐리어가 등장하여 화제가 되었다. 최근에는 사람을 따라다니는 청소기가 로봇청소기가 출시되었다. 로봇 휠체어 등 주인이나 빛을 인식하여 따라다니는 로봇들이 다양한 응용에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 로봇이 물건을 싣고 주인을 따라다니는 로봇을 개발하는 과정에서 로봇의 귀환문제를 다루고자 한다. 이 논문에서는 영상처리기술을 이용하여 로봇의 위치를 파악할 수 있는 실내 측위 방법을 제안한다.
본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로는 경로 계획, 장애물 회피, 위치 추정에 대해서 설명한다. 위의 기능들은 작성된 지도 정보와 Encoder, IMU, 초음파센서, 비콘 등 여러 센서 데이터를 토대로 구현되었다. 경로계획에는 A* 알고리즘을 활용하여 최단거리 경로를 구했으며, 장애물 회피에는 초음파센서를 활용한 자체 알고리즘을 적용하였다. 또한 비콘을 활용한 삼변 측량법을 활용하여 위치 추정을 하였다. 이러한 방법들을 통합하여 실내 네비게이션 방법을 실제로 구현하여 실험하였으며, 실험을 통하여, 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.
본 연구에서는 차 실내의 공간 음향특성으로 인한 음향왜곡과 주행소음으로 인한 오디오 음질 저하를 동시에 개선하기 위한 디지털 필터를 설계하여 음질을 개선하는 방법을 제안하였다. 라우드스피커의 입력에 적용할 디지털 필터는 차량 주행 소음 특성과 차 실내의 음향특성을 고려하여 설계하였다. 차량소음 분석은 주파수 옥타브 밴드 분석법을 이용한 객관적인 분석과 감성적 분석법인 NCB 곡선법을 사용했다. 그 결과를 이용하여 오디오 유니트의 11밴드 디지털 필터 보정치를 구하는데 사용하였다. 최적 음질 구현을 위해 7가지 형태의 디지털 필터를 설계하여 기준 음악원에 적용하여 음악원 샘플을 얻었고, 여기에 100km 차량 주행소음을 합성한 9가지의 음악원 샘플을 제작하였다. 64명의 평가자를 대상으로 Scheffe'가 제안한 7점 주관 평가법을 사용하여 9가지 음악원 샘플에서 최적음질을 나타내는 디지털 필터를 선택하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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