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.
위치 추정에 관한 연구는 교통관제 시스템에서 화물 운송용 차량이나 비행기 또는 선박의 운행 정보를 얻기 위해서 사용되어 왔다. 공간적 의사결정지원시스템(SDSS: Spatial Decision Support Systems)을 이용한 이동물체의 위치를 인식하는 시스템은 실세계의 복잡하고 다양한 조건들을 만족시키는 대안들을 도출시키고 보다 객관적이고 과학적으로 평가받는 연구가 될것이다. 본 연구에서는 의사 결정 파라미터으로 수신 신호 세기, 기지국과 이동체간의 거리, 이동체의 이전 위치, 이동체의 이동 방향 등을 고려한 공간 추정데이터를 수집하여 공간적 의사결정을 이용한 이동 물체의 위치를 파악하는 방법을 제안한다.
본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표 물체를 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 경로 계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.
본 논문에서는 비젼 시스템을 이용하여 이동 물체를 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체를 계속적으로 추적하기 위해서는 이동 물체의 영상이 화상의 중심점 부근에 위치하도록 해야 한다. 따라서 이동 물체의 영상이 화상의 중심점의 부근에 위치하도록 하기 위하여 팬/틸트(Pan/Tilt)구조의 카메라 모듈을 제어하는 퍼지 제어기를 구현하였다. 향후, 시스템을 이동로봇에 적용하기 위하여 비젼 시스템을 위한 영상처리보드를 설계 제작하였고, 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 퍼지 제어기를 이용하여 카메라모듈이 물체를 추적할 수 있도록 StrongArm 보드를 이용하여 구성하였다. 그리고, 실험에 의해서 제안된 퍼지 제어기 가 실시간 이동물체 추적 시스템에 적용 가능함을 확인 하였다.
과거의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 그때의 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 그러나 지금은 이동 물체의 추적, 대상 물체의 인식과 판별, 특징 추출과 같은 다양한 응용분야에서 영상정보를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다 또한 제어 측면에서는 전통적인 제어기법으로는 해결하기 힘들었던 여러 가지 비선형적인 제어를 지능제어 방법을 통하여 많이 해결하곤 하였다. 그러한 지능제어에서 신경망을 많이 사용하기도 한다. 최근에는 신경망의 학습에 많이 사용하는 방법 중 강화학습이 많이 사용되고 있다. 강화학습이란 동적인 제어평면에서 시행착오를 통해, 목적을 이루기 위해 각 상황에서 행동을 학습하는 방법이다. 그러므로 이러한 강화학습은 수많은 시행착오를 거쳐 그 대응 관계를 학습하게 된다. 제어에 사용되는 제어 파라메타는 어떠한 상태에 처할 수 있는 상태와 행동들, 그리고 상태의 변화, 또한 최적의 해를 구할 수 있는 포상알고리즘에 대해 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 비젼시스템과 Strong Arm 보드를 이용하여 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 실시간으로 물체를 추적할 수 있게 구성하였으며, 또한 물체 이동의 비선형적인 경향성을 강화학습을 통하여 물체이동의 비선형성을 보다 유연하게 대처하여 보다 안정하고 빠르며 정확하게 물체를 추적하는 방법을 실험을 통하여 제안하였다.
본 논문에서는 비젼 시스템을 이용하여 이동 물체를 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체를 계속적으로 추적하기 위해서는 이동 물체의 영상이 화상의 중심점 부근에 위치하도록 해야 한다. 따라서 이동 물체의 영상이 화상의 중심점의 부근에 위치하도록 하기 위하여 팬/틸트(Pan/Tilt)구조의 카메라 모듈을 제어하는 퍼지 제어기를 구현하였다. 향후, 시스템을 이동로봇에 적용하기 위하여 비젼 시스템을 위한 영상처리보드를 설계 제작하였고, 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 퍼지 제어기를 이용하여 카메라모듈이 물체를 추적할 수 있도록 StrongArm 보드를 이용하여 구성하였다. 그리고, 실험에 의해서 제안된 퍼지 제어기 가 실시간 이동물체 추적 시스템에 적용 가능함을 확인 하였다.
GPS는 2개 이상의 인공위성에서 발사된 극초단파를 수신하여 이동물체의 위도, 경도, 높이, 표준시간 등을 정확히 파악할 수 있는 최첨단 장비이다. 뛰어난 효능으로 걸프전 때도 각광을 받았던 이 항법시스템은 안개나 사막의 먼지 속에서도 물체의 정확한 위치를 안내해 준다.
최근 GIS와 위치정보를 실시간으로 서비스하는 GPS(Global Positioning System)를 통합함으로써 지표의 지형지물 및 현상과 실시간 물체의 이동상황 등의 위치정보 파악이 가능하게 되었다. 그러나 GPS에 의한 실시간 물체의 이동상황 및 위치정보는 데이터를 수신 받는 시스템에서만 구현되는 단점이 있어 원거리에 있는 업무관리자에게 신속한 정보전달의 어려움과 업무의 효율성등 여러 가지 상황을 능동적으로 대처하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 최근 정보통신 기술의 발달로 지리적으로 분산되어 있는 컴퓨터가 서로 정보를 공유할 수 있도록 네트워크 화되는 정보통신 기술을 기반으로 GIS와 GPS, 무선통신시스템과 네트워크를 통합함으로써 원거리에 있는 업무관리자에게 실시간으로 물체의 이동상황 및 위치정보의 파악이 가능한 통신시스템의 설계와 정보전달을 신속하고 원활하게 수행할 수 있는 통합정보 구현시스템을 개발하는데 목적이 있다.
본 논문에서는 강 하구 지역에 부유물체 유출시 물체의 이동과 확산 패턴을 파악하고자 plume의 생성과 변화, 외력에 대한 변동성을 연구하였다. 외력이 없는 경우 강수는 bulge와 alongshore current를 형성하며 연안을 따라 이동한다. Downwelling wind와 downcoast meanflow의 경우는 steady state와 동일한 패턴을 형성하나 수송은 강해져 연안을 따라 흐르는 물체의 이동과 확산속도가 증가할 것으로 예상된다. Upwelling wind가 부는 경우 Ekman transport에 의해 bulge가 연안으로부터 떨어져 45도 각도로 북서쪽으로 이동하는데 그 이동경로는 linear하며 바람의 세기로부터 독립적이다. 그리고 Bulge의 이동속도는 바람응력의 세기와 정비례한다. 따라서, 이 경우 부유물체의 upcoast로의 이동과 외해로의 확산이 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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