유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 사회적으로 실내 위치 추적 시스템에 대한 관심이 증가되었다. 하지만 기존 실내 위치 추적 시스템은 실내 환경의 빈번한 변화에 능동적으로 대응하지 못하고, 실내 환경의 NLOS 특성으로 인하여 이동 객체의 정확한 위치 측정이 어려운 문제점이 있다. 본 연구의 목적은 앞으로 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 위한 서비스를 제공하는데 필수 요소인 실내 이동 객체의 위치를 효과적으로 파악하고, 이동 객체의 위치 정확도를 향상시킨 환경 적응형 위치 추적시스템을 제안한다.
본 논문은 실내형 이동로봇에 적용하기 위한 위치인식과 장애물 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현하기 위해 레이저 스캐너가 사용되었으며 로봇이 운행되는 공간의 지도정보를 미리 알고 있다고 가정한다. 레이저 스캐너의 측정치를 지도정보와 매칭해가며 Sequential Monte Carlo (SMC)방법을 이용하여 로봇의 위치를 파악하고 파악된 위치에서 주변 장애물의 위치를 인식하고 다중 물체 추적 알고리즘을 이용함으로써 장애물과의 충돌 위험성 등을 미리 파악할 수 있다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법을 실험을 통해 검증한다.
최근 유비쿼터스 사회로 진화해 가면서 위치정보의 중요성이 높아짐에 따라 실외를 대상으로 하는 서비스 뿐 아니라 실내를 중심으로 하는 위치기반서비스에 관심이 집중되고 있다. 실내에서 사용자나 사물의 위치를 정확히 파악하기 위한 기술이 요구됨에 따라 다양한 측정수단과 방식으로 연구가 진행되고 있다. 특히, 실내에 설치된 AP를 활용하는 것이 가능하여 무선 랜 환경을 이용한 연구가 주로 진행되고 있지만, 기존의 연구는 주로 정해진 환경이나 전용AP를 활용하고 있어 위치측정 장소의 변경 등 환경적 요인이 변경되면 시스템을 재구축해야 하는 경우가 발생하고, 기존의 AP를 활용하기에는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 특정한 위치측정 장소에 의존하지 않고 이미 실내에 설치된 AP를 활용하기 위한 방안을 제시하여 사용자의 위치를 효과적으로 측정하고 모니터링하기 위한 실내위치측정시스템의 구축절차, 고려해야할 사항 및 위치측정방법에 관하여 연구를 진행한다. 본 연구결과를 활용할 경우, 무선 랜 환경을 효과적으로 활용한 실내위치측정시스템의 구축이 용이할 것으로 기대된다.
실외 환경에서는 일반적으로 드론의 위치 측정 또는 위치 제어를 위해서 위성항법장치를 사용한다. 위성항법장치는 실내 환경에서 신호 수신이 어렵기 때문에 실내에서의 위치 측정과 항법을 수행하기 위해서 많은 연구가 이루어진다. 기존의 연구들은 드론에 추가적인 센서를 요구하거나 사전 실내 환경 설정을 가정한다. 그러나 추가적인 장치나 환경 설정 없이 드론의 관성항법장치만으로도 위치 측정이 가능하다. 관성항법장치는 가속도를 적분하여 이동한 거리를 파악하기 때문에 시간이 지날수록 오차가 누적되는 문제점이 있으며 비행 중 기체 진동으로 인한 측정 오차로 정확한 이동거리를 산출해내는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제들을 드론의 특성을 반영하여 관성항법장치로부터 발생한 오차를 줄여 보다 정확한 드론의 실내 위치측정 방법을 제안한다.
본 논문은 실내에서 홈 거주자의 위치를 인식하기 위해 근접성을 이용한 위치 추적 시스템 환경을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존 실내의 고정된 위치에 있는 구조/시설물 및 가전제품의 ON/OFF 스위치를 이용하며 기타 추가적인 스위치 및 센서를 부착하여 개폐동작이 일어날 때 발생되는 신호를 검출하여 실제위치를 얻는다. 발생되는 신호는 Pull-up 저항을 이용한 신호 검출 방법으로 눌려진 스위치나 센서에서 발생된 아날로그 신호를 검출한다. 검출된 신호의 고유한 ID값은 Sensor TMO로 송신되어 수집된다. 수집된 센서ID는 소켓통신을 이용하여 홈서버인 실내위치추적시스템으로 보내질 뿐아니라 원격 모니터링 GUI를 통해 실내 거주자의 위치를 GUI의 가상공간 좌표와 매핑된 홈 거주자의 위치를 보인다. 본 논문에서 제안한 실내위치추적시스템은 홈 거주자의 위치를 주기적으로 모니터링하고 거주자의 이동 패턴과 활동 상황을 파악하여 헬스케어 정보로 활용할 예정이다.
최근 스마트폰에서 Wireless AP를 이용한 대형 쇼핑센터 또는 주차장에서의 실내 측위 어플리케이션들이 등장하고 있다. 하지만 이 어플리케이션들은 측정된 RSSI와 frequency를 이용한 Friis공식으로 거리 환산을 하여 삼각측량법으로 측위를 하게 되는데, 이 방법은 거리를 구함에 있어 오차가 심하여 실제 위치 측정이 Room level정도만 가능하다. 따라서 이에 대한 오차를 줄여 실시간으로 사용자의 위치를 파악하고 주변 정보와 최단거리 등을 알려주는 서비스가 앞으로 상당수의 쇼핑센터 또는 실내 놀이동산 등의 실내 문화공간에서 사용 될 수 있을 것으로 예측되므로 이에 대한 연구 필요성이 강조 되고 있다. 이에 본 논문은 장애물이 많은 실내에서의 위치기반 서비스에 있어 좀 더 정확한 위치정보 제공에 대한 제안 방안이다. 이를 위하여 여러 실험과 안드로이드 기반의 데모 프로그램 작성을 통하여 연구 개발 하였다.
본 논문에서는 실시간 실내 다중 이동 로봇 충돌 회피에 관한 연구이다. 충돌 회피 기법에는 센서를 이용한 포텐셜 필드 기법 등 다양한 방법[1,2,3]이 있지만 좁은 실내 공간에서 사용하기에는 제한점이 많다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 서버, 감시카메라, 로봇 세 가지로 구성되어 있으며 여러 모듈간 상호작용을 통한 충돌 회피 시스템을 제안한다. 감시카메라는 서버에게 실시간으로 영상을 제공해 실내 상황을 파악하게 한다. 서버는 실내 공간에 있는 모든 로봇을 관리하고 감시카메라로부터 받은 영상을 이용한 맵 매칭을 통해 로봇의 위치를 파악한다. 그다음 로봇의 위치를 토대로 경로를 생성하여 로봇에게 전송한다. 로봇 또한 서버에게 경로, 속도를 전송 받아 목적지로 이동하며 서버로부터 지속적인 관리를 받아 충돌을 방지해 목적지까지 신속하고 정확하게 이동하는 것이 본 논문의 목적이다.
공간 질의 및 색인에 관한 기존 연구는 주로 실외 환경에 기반을 두고 있다. 실내 환경은 실외 환경과는 달리 질의 특성 및 환경적 요소가 다르다. 실내 환경 질의의 대표적인 특징은 객체의 현재 위치를 파악하고 즉시 응답해야하며, 질의 범위도 지역적으로 제한되어 있는 점이다. 본 논문에서는 기존 연구가 가진 문제점을 해결하기 위해 메인 메모리 기반의 DBMS를 사용하며, 실내 환경에서 객체의 위치 탐색시 효율적으로 적응할 수 있는 비트맵 인덱스 기법을 제안한다.
본 논문은 물류창고와 같은 실내 공간에서 RFID와 초음파 센서등을 이용하여 이동로봇이 자율적으로 자신의 위치를 파악하고 관리자가 지정한 목표 물체를 인식하여 간단한 업무를 보조할 수 있는 기법을 제안한다. 실내공간엔 RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 RFID의 리더기와 물체 접근시 활용이 가능한 추가적 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 실시간으로 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻는다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 근접한 물체와의 상대 거리를 추출하고 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 조합하여 목표 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 이동 로봇을 중심으로 한 경로지도를 실시간으로 작성하며 동시에 실내의 이동 가능 구조 및 목표 물체의 파악이 가능하여 이동로봇의 자율적 탐색을 위한 최적 경로 계획 수립에 활용 가능하다.
본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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