본 논문에서는 이동 로봇의 위치 추정을 위해 LED를 이용한 가시광 통신에 의해 로봇의 위치를 확인하고 광센서를 이용하여 로봇의 이동 경로를 추정하는 시스템을 제작 하였다. 제작된 위치확인 시스템은 외부 빛인 태양광과 형광등의 영향은 없었으며, 실험에 사용된 4개의 LED는 다른 신호를 전송하므로 로봇의 위치를 확인할 수 있었고, 광센서를 사용하여 로봇의 이동경로를 실시간으로 추적 할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 이동 로봇 주위의 환경 인식과 자기 위치 인식을 위하여 초음파 센서와 한 개의 카메라를 이용하여 안정적인 이동 경로를 확보할 수 있는 방식을 제시하였다. 개발된 초음파 센서(SRF04)시스템은 주행환경의 지도 작성을 위하여 목표물의 특징 데이터를 작성하고, SDC313(SAMSUNG) 카메라에서 수집된 영상자료와 결합하도록 하여 안정적인 경로탐색이 가능한 이동로봇 제어방식을 실험을 통하여 구현하였다.
사용자의 위치기반 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 보행자의 현재 이동경로와 위치를 나타내는 '보행자 항법 시스템(PDR, Pedestrian Dead Reckoning)'에 관한 많은 연구들이 진행 중이다. 보행자 관성 항법 시스템은 IMU를 통해 데이터를 수신하여 각속도와 가속도 값을 구하고, 이 값을 토대로 사용자의 속도와 위치를 추정 한다. 또한 Zero-velocity(영속도)검출을 통해 누적되는 오차를 보정한다. 지금까지 대부분의 보행자 관성항법 시스템의 성능평가는 보행속도가 느리고 제한적인 상황에서 수행되었다. 하지만 이러한 상황은 보행자의 실제 보행상태를 반영하지 못한다. 본 논문에서는 다양한 보행속도에 따른 관성 항법 시스템의 성능을 실험하고 결과를 분석한다.
보안이 중요시 되는 공간에서 지능형 감시 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 embedded Linux 기반의 Mobile Robot에 Network Camera를 탑재 하여 침입자를 추적할 수 있는 시스템 구현에 목적을 두고 있다. Network Camera부터 Wireless Lan을 이용하여 서버로 영상을 전송하고, 서버에서 블록매칭 알고리즘을 이용하여 침입자의 이동경로를 파악하며 침입자에 대한 방향 정보를 전송하여 침입자를 추적한다. 로봇이 침입자를 추적함에 따라 침입자의 유효 영상을 얻는다. 본 논문에 의해서 구현된 시스템은 다른 감시 시스템과 연동하여 지능형 감시 시스템으로서 신뢰성을 더할 수 있다.
GPS를 이용한 이동차량 모니터링시스템은 현재 급속도로 발달되고 있는 실시간 물류추적 및 관리시스템이라 할 수 있다. GPS는 물류 관리에 있어서 가장 기본적인 차량의 위치를 추적하는데 매우 편리한 시스템으로 현재의 물류차량의 위치를 정확하고 신속하게 실시간으로 확인할 수 있는 범지구 위성 위치추적 시스템이다. 물류의 경우 물류의 신속 정확한 전달을 위해서는 물류가 이동되고 있는 과정에서 가장 빠른 경로를 찾고 거리를 환산하여 운송시의 시간을 계산하여야 한다. 그러기 위해서는 물류차량의 시시각각 변하는 위치에 대한 모니터링을 해야할 필요가 있다.
위치기반서비스에서 사용자의 정확한 위치가 요구되면서 측위와 추적에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 측위 방법에는 위성기반 방법[1, 2], 로컬네트워크기반 방법[3-6], 센서기반 방법[1, 7, 8, 9]등이 있다. 본 연구에서는 로컬네트워크 중 WLAN (Wireless Local Area Network) 환경의 옥내에서 사용자의 위치를 추적하는 기존의 방법의 정확성을 제고하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 WLAN 환경에서 RSS를 측정하여 K-NN방식으로 현재 위치를 판단한 다음, 칼만필터를 사용하여 사용자의 위치와 이동경로를 예측한다는 점에서 기존의 방법과 비슷하다. 제안하는 방법의 특징은 도면 정보를 이용하는 것이다. 제안하는 방법은 도면정보로부터 갈림길 영역을 파악하고, 갈림길 영역에서는 측정치에 가중치를 두고 갈림길이 아닌 지역에서는 시스템 모델에 가중치를 두도록 파라메타의 값을 조절한다. 제안하는 방법의 효율성을 실험적으로 증명하기 위한 실험 결과와 분석 내용도 제시한다.
대부분의 국내 다목적 댐은 유역면적이 넓고 강우기 집중강우로 인하여 토양의 상당량이 유실되며, 유실된 토양입자는 하천이나 댐 저수지에 장기간 축적되어 저수용량의 감소와 수질관리에 어려움을 야기한다. 지금까지의 퇴적물 조사방법은 관측주기가 길고 측선법에 의한 퇴적정도를 관측하여 정확성 확보에 어려움이 많았다. 본 연구에서는 댐 저수지 퇴적물에 대한 정밀 관측을 위해 항공 LiDAR 기술을 활용하였으며, 퇴적물의 근원지를 추적하고 그 이동경로를 연구하였다. 토양유실에 영향을 주는 토양, 피복, 지형특성을 보다 세밀하게 분류함으로써 유실되는 퇴적물의 정확한 분포량과 유실 위치를 파악할 수 있었으며, 정확도가 향상된 고정밀 DEM을 이용하여 수로화된 흐름을 추적함으로써 퇴적물의 유실경로 분석에 신뢰성을 유지할 수 있었다.
오늘날 무선 인터넷과 소형 이동 통신 기기 보급의 확산과 GPS 활용도의 급증으로 시간 변화에 따라 위치 정보가 연속적으로 변화하는 이동 객체의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서 차량 이동 객체에 대한 연구는 첨단 교통 정보 시스템, 차량 추적 시스템, 물류 수송 시스템에서 활용되고 있다 이들 시스템들은 차량 이동에 대한 이력 데이터를 관리함으로서 과거의 차량 위치, 미래의 차량 위치 예측, 최적 경로, 최단 경로를 탐색 할 때 유용하게 사용되고 있다. 뿐만 아니라 물류 수송 계획과 차량 배차에도 차량 이력 데이터가 활용되고 있다. 이러한 차량 이력 데이터는 일정한 시간 간격을 갖고 저장되는데, 같은 패턴이 반복되는 차량 이력 데이터를 갖는 경우도 존재한다. 예를 들어, 특정 구간을 반복적으로 운행하는 차량일 경우에는 거의 유사한 경로로 운행을 한다. 이런 반복적인 운행경로를 일정 시간 간격 마다 차량 이력 데이터로 저장하면 많은 중복 데이터가 발생함으로써 저장 공간의 낭비를 유발한다. 따라서 본 논문에서는 이런 반복적인 운행경로를 갖는 차량에 대하여 이력 데이터를 효율적으로 저장할 수 있는 유사 궤적을 이용한 차량 이력 데이터 저장 기법을 제안하고자 한다.
This paper presents a model predictive controller for tracking control of the wheeled mobile robots (WMRs) subject to nonholonomic constraint. The input-output feedback-linearization method and the mode transformation are used. The performance of the proposed control algorithm is verified via computer simulation. It is shown that the control strategy is feasible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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