현재 세계적인 열차제어의 추세는 궤도회로에 의한 고정폐색방식을 이용한 열차 운행이 아닌 발리스 또는 무선통신에 의한 이동권한을 이용한 열차제어방식을 적용하고 있으며, 국내에서도 이에 맞추어 철도청에서는 ATP 사업을 통하여 발리스에 의한 이동권한을 이용한 열차제어시스템을 적용하고 있다. 또한 분당선에서는 통신기반 열차제어시스템인 CBTC 시스템을 시범구축하고 있다. 이러한 추세에 맞추어 통신기반 열차 제어 시스템을 적용하기 위한 열차제어 알고리즘이 요구되며, 본 논문에서는 이러한 이동권한에 의한 열차제어 알고리즘을 개발하고 이를 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 청소로봇이 두 점간에 이동할 때 벽면을 안전하게 추적하는 방법과 두 점간의 이동 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 각각의 적외선 센서에 다른 가중치 벡터를 부여하여 장애물이나 벽면에 대한 정보를 이용하게 된다. 청소로봇은 벽면정보를 이용하여 벽면 주행하게 했다. 그리고 두 점검간의 이동알고리즘으로 이동 할 경우에 벽면 추적 방법과 각도 오차 값과 거리의 error값이 오차가 0이 되도록 두 점간의 이동 알고리즘의 수식의 대수적인 합으로 안전하게 벽면을 주행하였다. Visual C++기반에서 시뮬레이션 한 결과 안전하게 벽면을 추적하고 벽면을 따라 주행하는 벽면주행 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 제조/물류 기업 등 제품(물품) 이동 작업 시 효율적인 경로 제공을 위한 경로 최적화 기법을 제안한다. 이 기법은 업무지원 시스템(MES, ERP, WMS 등)이 구축되어있는 기업을 대상으로 공간정보와 업무지원 시스템에 저장되는 제품 데이터를 기준 정보로 하며, 다익스트라(Dijkstra), 개미 집단 알고리즘(Ant Colony Algorithm, ACO)등 경로 탐색 알고리즘을 적용하여 문제를 해결하고자 한다. 공간정보는 공장(현장)의 레이아웃(Layout)과 제품이 적재/출하되는 렉(Rack) 등의 위치 정보가 포함되고, 업무지원 시스템에서 제품의 현재 위치, 공정 상태, 등록 시간, 제품 크기 등을 사용한다. 제안하는 기법은 상기 기준 정보를 경로 탐색 알고리즘에 적용하여 적재/출하, 공정 이동, 보관 장소 변경 등 제품의 위치가 변경되는 경우에 경로를 최적화할 수 있는 기법을 제안한다. 제품 이동 작업은 대부분 노동력에 의존하는 작업으로 경로 최적화 기법을 제안함으로써, 인력 비용 감소와 향후 로봇 기반의 제품 이동 작업에도 적용하여 자동화된 작업효과를 가져다 줄 것으로 기대한다.
본 논문은 기존의 유선환경에서의 서비스 환경을 이동 환경에서도 지원하기 위한 분산 구조를 다루고 있다. 이를 위하여 이동 단말기를 논리적으로 대신하는 이동 AP의 위치를 추적하는 추적 AP를 두어 기존의 응용 환경에서 수행되던 응용 프로그램들을 무선이동 환경에서도 수용할 수 있도록 하였다. 이동 단말기의 위치 변경에 따른 이동 AP, 추적 AP 사이에서 발생되는 핸드오프처리 알고리즘이 소개되었으며, 이 알고리즘은 패킷 손실이나 순서의 변경과 같은 흐름제어 기능을 포함하고 있다. 또한 무선 환경에서 발생 가능한 핸드오프와 소프트 핸드오프를 함께 고려하였다. 시뮬레이션의 결과는 핸드오프 과정에서의 추가 지연 시간에 대한 내용을 다루고 있다.
이 논문은 모바일 로봇이 고정 장애물 또는 움직이는 장애물이 존재하는 환경에서 장애물을 회피하며 운행될 수 있는 제어 알고리즘을 연구하였다. 이 제어 알고리즘은 $D^*$ 알고리즘과, 충돌 위험도 퍼지로직, 이동로봇의 행동결정 퍼지로직을 사용하여 전역경로계획과 지역경로계획을 수행한다. $D^*$ 알고리즘에는 로봇이 이동하는 2 차원 공간을 정방형 격자 분활하여 적용한다. 이 알고리즘은 파이썬 프로그래밍 언어와 이동로봇의 운동방정식을 사용한 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 알고리즘을 적용하여 로봇이 이동하는 장애물을 피하거나 모르는 고정 장애물을 피하면서 원하는 위치로 이동하는 것을 볼 수 있다.
이동로봇이 주위환경에 대해서 전혀 알지 못하고 목표점으로 주행할때, 로봇은 긴 장애물이나 오목한 장애물에 대해서 존재할 수 있는 국부최소점에 빠져 더 이상 진행을 못하는 발생할수 있다. 본 논문에서는, 이 문제를 해결하기 위하여 퍼지 이론을 사용하여 효율적인 장애물회피와 안정된 목표점 도달을 달성할수 있도록하는 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 상하 2층 구조로 되어 있으며, 하위층은 장애물 회피 알고리즘 및 목표점 접근 알고리즘으로, 그리고 상위층은 로봇이 이동하면서 변화하는 환경에 맞게 앞의 두 알고리즘에 적절한 가중치를 부여하는 가중치 부여 알고리즘으로 구성되어 있다. 본 논문에서 제시된 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 'ㄹ', 'ㅊ' 형태의 장애물 및 여러 가지 형태의 장애물이 복합적으로 존재하는 환경에서 모의실험을 행한결과, 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
실내에 있는 노드의 위치를 알려주는 시스템은 여러 유용한 응용에 활용된다. 그 가운데 가장 대중적인 응용이 내비게이션 시스템이다. 여기서는 노드가 움직이는 방향에 대한 정보를 필요로 한다. 특히 위치 이동에 따른 변화량과 방향에 대한 정보가 실시간으로 제공되어 야 한다. 이 논문에서는 방위각 센서가 작동하지 않는 실내에서 기존의 위치를 파악할 수 있는 시스템을 이용하여 움직이는 노드의 이동 방위각의 변화량과 변화방향을 정확하게 파악하는 데 효과적인 벡터기반 알고리즘을 제시한다. 기존 알고리즘은 여러 기하학적 계산 단계들을 통해 이동방향의 변화량을 파악한다. 이 논문에서 제안하는 알고리즘은 벡터를 기반으로 하는 단순한 산술식을 통해 이동 노드의 진행방향의 방위각 변화량을 구하고, 노드가 직전에 이동한 방향에 근거하여 도출된 단순한 수식의 부호값(음 또는 양)에 따라 변화방향을 파악한다. 지속적으로 이동하는 노드의 변화하는 방위각에 대한 파악이 기존 알고리즘에 비해 신속하고 정확한 결과를 얻을 수 있음을 논리식과 수식으로 증명하였다.
본 논문은 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하는데 기초가 되는 seed를 정확하게 선정하고, 선정된 seed를 중심으로 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 분리하기 위한 방법을 제안한다. 고정된 카메라로부터 입력되는 연속된 영상열로부터 초기의 이동물체가 존재하지 않는 영상을 참고영상으로 하여 입력영상과의 차영상을 구하고 차영상의 히스토그램에서 배경잡음 모델링을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 Local Maxima 들을 이용해 후보 seed를 선정한 후, 이드의 특징값들을 분석하여 이동물체의 seed와 배경의 seed 를 결정하고 이 두 개의 seed를 기반으로 watershed 알고리즘을 적용하여 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 추출한다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역분리 알고리즘보다 주위 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 이동물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 미지의 환경에서 인터넷 기반에 대한 이동로봇의 자율 주행이 가능하도록 비젼시스템과 퍼지규칙을 이용한 경로 설정 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 소개 하고자 한다. 한편 원격지에서도 로봇의 움직임을 파악할 수 있도록 인터넷을 통한 원격운용 기능을 추가함으로써 로봇의 효율적인 제어가 가능하도록 하였다. 원격지에서 제어하고자 할 때 대부분이 인터넷이나 무선을 이용한 원격제어 또는 실시간 모니터링을 통해 제어하여 그 상황을 시뮬레이션으로 구현하고 있다. 현재 이동로봇 제어를 할 때 많이 사용되는 방법은 IEEE 802.11b를 기반으로 한 wireless LAN Socket, TCP/IP, RF, 블루투스 통신등이 있다. 이러한 방식중 본 논문에서는 Internet 방식 중에 TCP/IP 프로토콜을 사용하였다. 전체 시스템은 이동로봇과 서버 그리고 클라이언트로 구성되며 이동 로봇은 인터넷을 통해서 로봇을 제어하거나 필요에 따라서는 로봇이 직접 제어권을 가지고 자율주행이 가능하도록 설계되었다. 본 논문에서는 퍼지규칙을 이용하여 경로 계획 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 생성하였으며, 실험을 통한 그 효율성을 검증하였다. 또한 실제 이동 로봇을 제작하여 실험한 결과에서도 제안된 알고리즘이 우수한 성능을 발휘함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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