본 논문에서는 이동로봇에 장착된 초음파 센서 및 CCD 카메라를 통해 입력되는 환경정보에서 장애물을 인식 및 추출하여 주행전방의 환경을 구분하는 방법을 제시하였다. 복도 내에서 주행하는 로봇에 탑재된 초음파에 입력된 거리 데이터 정보에 의해 장애물을 검출하고 이동로봇이 미지의 동적인 환경을 초음파센서로 인지하여 지능적으로 목표점을 찾아가는 운행 알고리즘을 제안하고 검증하기 위한 실험결과를 제시하였다. 이동로봇에 다양한 센서 기술들을 이용하여 실내에서 활용하기 적합한 지능적 역할을 수행할 수 있는 다목적용 자율 이동 로봇에 환경인식을 위한 pan/tile 카메라(EVI-D30)를 장착하여 주행실험을 할 수 있도록 하였다. 제작한 로봇의 주행성능을 보이기 위해서 VFF 알고리즘을 적용하여 임의의 환경에서도 자율주행의 실험과 결과를 통해 제시한 방법에 대한 유효성을 검증하였다.
자율주행 소프트웨어의 안전성에 대한 요구가 높아짐에 따라 소프트웨어를 개발 시 정형 검증 기법을 적용하여 안전성을 확보하고자 하는 노력이 증가하고 있다. 본 논문에서는 ROS 기반의 자율주행 소프트웨어의 동작을 Timed Automata를 사용하여 모델링하고 그 정확성(실시간적 특성)을 모델체킹을 통해 정형 검증하는 방법을 제시한다. ROS 기반 응용 프로그램의 동작은 ROS가 제공하는 노드 간의 통신에 영향을 받기 때문에 자율주행 소프트웨어뿐 아니라 그 동작에 영향을 끼치는 ROS의 큐를 통한 통신을 통합한 모델을 제시한다. 또한 통합 모델에서 큐 크기, 타임아웃, 프로세스의 주기를 매개 변수로 주어 다양한 조합에 따른 실시간 요구사항의 만족 여부를 검증함으로써 ROS에서 매개 변수 설정 기준을 제시한다.
자율주행 로봇은 자신위치와 장애물의 위치 등 주변 환경을 인지하여 원하는 지점까지 스스로 이동 및 임무 수행이 가능한 로봇 이다. 목표위치를 탐색하기 위하여 GPS 및 초음파 센서를 이용하여 이동 방향 설정 및 주변 장애물 위치를 파악할 수 있도록 하였다. 특히, WLAN을 이용하여 이동 로봇에 대한 위치 정보의 설정 및 위치 데이터의 교신이 가능하도록 하였고 이동로봇을 이용한 실제 실험을 통하여 원하는 위치 탐색과 장애물 회피가 효과적으로 수행됨을 확인한다.
운전자에게 편의성을 제공하는 차량의 주행관련 Advanced driver assist system (ADAS)에는 차량의 종방향과 횡방향 운동에 대한 제어기가 요구된다. 횡방향 제어를 위해서는 조향 시스템의 조향각 제어가 요구되는데 최근 구조적으로 간단하고 연비향상, 차량의 중량 감소, 빠른 응답성을 가지고 있는 전기적 파워 조향 (Electric power steering, EPS) 시스템이 자동차 산업에서 널리 사용되고 있다. 차량의 주행관련 ADAS를 사용하여 자율 주행 시 EPS 시스템은 상위 제어기에서 계산된 필요한 조향각을 추종 할 수 있도록 조향 핸들의 각 제어를 해야 한다. 그러나 일반적인 EPS 시스템은 운전자가 조향 핸들에 인가된 토크를 보조해 줄 수 있는 토크를 출력해 준다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 방법들을 설명한다. 먼저 EPS 시스템의 기본 기능에 대해서 설명을 하고, 자율 추행 차량을 위한 조항 핸들의 각 제어를 위한 proportional-integral 제어, 슬라이딩 모드 제어 (Sliding mode control), 관측기 기반 비선형 댐핑 제어(Observer based nonlinear damping control) 등과 같은 다양한 기법의 제어 알고리즘들에 대한 방법들이 고찰되었다.
본 논문은 실제 환경과 모의실험에서 이동 로봇의 위치 추정과 자율주행 구현을 위한 프로그래밍 툴킷에 대해 서술한다. 기존에 사용되고 있는 라이브러리들은 복잡성과 유용성의 결함으로 사용에 어려움이 있다. 제안된 툴킷은 추측항법, 운동 모델, 측정 모델, 그리고 방향 또는 지향각의 연산을 위한 툴킷들로 구성된다. 추측 항법과 운동 모델은 차륜 구동 로봇과 전, 후륜 속도에 의한 이륜차 로봇에 대해 다룬다. 툴킷들은 실제 환경과 모의실험에서의 자율주행을 위해 사용 가능하다. 툴킷의 사용가능성은 모의실험의 결과와 실제 실험의 결과를 보임으로써 증명한다. 제안된 툴킷은 이동 로봇의 위치추정, 지도 작성, 그리고 장애물 회피와 같은 자율주행의 구성 기술을 위한 알고리즘의 검사에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
실내공기오염이 인체에 미치는 영향이 실외공기오염보다 더 크며 위험하다. 일반적으로 사람은 실내에 머무는 시간이 길고, 밀폐된 실내는 오염물질이 지속적으로 쌓여 오염된 공기가 폐에 더 잘 전달된다. 특히 어린 아이들의 경우 실내공기에 매우 민감하며 치명적이다. 이와 더불어 코로나19로 인한 더 잦은 실내활동과 지속적으로 증가하는 외부 미세먼지와 함께 환기를 못하는 현재 실내공기오염을 줄이는 방법은 더욱 중요해지고 있다. 본 논문은 기존 자율주행 공기청정 로봇의 문제점을 개선하고자 지도를 분할과 UCT(Upper Confidence bounds applied to Trees) 기반의 알고리즘을 통해 자율주행 로봇이 구역을 살균하지 않거나 한곳에 계속 머무르는 문제점과 실내공기오염에 취약한 아이들의 문제를 개선할 수 있는 그린 스마트 스쿨을 위한 공간 적응형 자율주행 공기청정 로봇을 제안한다.
실내형 자율 주행 로봇에서의 가장 중요한 기술력은 IGS(indoor GPS System)라 할 수 있다. 재난로봇이나 정찰로봇, 경계로봇등 새로운 로봇의 영역이 늘어남에 따라 실내에서 로봇을 안전하게 구동시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 GPS를 사용할 수 없는 실내에서, LED 조명으로 통신이 가능한 가시광통신은 실내위치 정보를 정밀히 파악하기에 적합하다. 이에 가시광통신을 이용하여 LED 조명별 기준위치를 파악하는 서로 다른 16진수의 데이터를 전송하고, 그 위치를 파악하여 LED 조명의 위치를 식별할 수 있음을 확인한다. 이러한 실험결과를 통하여 가시광통신을 이용해 실내형 자율 주행 로봇의 실내 위치 추정 시스템을 제안한다.
본 논문은 자율주행 로봇이 효과적으로 장애물을 회피하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 장애물을 인식하기 위해 적외선센서와 카메라를 활용하였다. 적외선센서는 장애물까지의 거리를 측정하고, 카메라로 촬영한 영상을 통해 장애물의 폭을 파악하였다. 장애물 폭을 계산하기 위해 이진화 처리, 윤곽선 검출 및 최소면적 직사각형 기법을 사용하였다. 장애물까지 거리와 장애물 폭을 이용하여 회피 각도를 계산하고, 이 회피 각도는 조향 제어에 적용하였다. 제안한 장애물 회피 알고리즘을 자율주행 로봇에 탑재하여 실험을 수행하였고, 적외선센서만을 사용한 경우에 비해 장애물 폭이 30cm일 때 회피 시간을 최대 8.5초 단축하였다.
본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)기반으로한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping : 동시적 위치 추적 지도 작성)기법으로 맵 정보를 습득하고, 저장하여 이를 기반으로 장애물과 건물의 실내 복도 안전하고 정확하게 순찰 할 수 있도록 하였다. 또한, 순찰 로봇(Robot)에 장착된 Raspberry카메라와 OpenCV 영상인식 기술을 이용하여 실시간 영상으로 실내 복도를 순찰하면서 사전에 설정된 특이사항이 있을 시 발견하고 기록하도록 시스템을 개발하였다.
본 연구에서는 자율사물 중 도서관에 적용가능한 로봇과 드론, 자율주행을 중심으로 전반적인 내용을 살펴보고 이를 기반으로 향후 도서관에 도입 및 적용할 수 있는 방안을 제안하였다. 연구 결과, 관내의 경우 로봇과 드론을 활용하여 장서점검, 장서운반, 장서배열, 장서분류에서부터 도서위치안내, 도서추천, 대출/반납, 도서관 전반적인 안내, 참고정보서비스 등까지 적용할 수 있다. 관외의 경우 로봇, 드론, 자율주행 자동차를 활용해 도서배송서비스, 도서반납서비스, 무인이동도서관 등에 활용할 수 있을 것으로 보인다. 본 연구는 도서관의 자율사물 도입 및 적용을 위한 기초연구로써 향후 체계적인 도입을 위한 인식조사, 적용모델 개발 등의 후속 연구가 진행되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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