본 논문에서는 환자의 대장 내에서 자율적으로 이동이 가능한 자율주행 형 대장 내시경의 주행 메커니즘으로서 회전관성을 이용하여 환자의 장내 주행이 가능한 새로운 주행메커니즘의 설계 방법에 대해 제안한다. 상업용 대장 내시경은 시술할 때 환자에게 장시간의 고통과 불쾌감을 제공하여 환자들이 시술을 꺼리게 되어 내시경 검사가 필요한 대장 암 등의 조기 진단에 차질을 빚고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 환자의 장관 내에서 자율적으로 이동함으로써 불쾌감이나 고통을 줄일 수 있는 로봇 형 차세대 내시경에 대한 연구가 진행되어 왔다. 회전관성을 이용하는 주행 메커니즘에서는 회전관성을 일으키기 위하여 flywheel을 모터로 구동하여 에너지를 저장한다. flywheel에 의한 에너지 저장과 방출에 의하여 장내에서 로봇이 주행할 때 일어나는 stick-slip 현상을 효율적으로 극복할 수 있다. 이를 위해 flywheel의 속도제어가 가능하고 고주파 노이즈에 강건한 제어기를 설계하고 구현하였다. 여기서 제시하는 회전관성을 이용한 주행 메커니즘은 다른 메커니즘에 비해 구조가 간단할 뿐 아니라 주행도 효율적임을 실험을 통하여 증명하였다.
본 연구는 외부환경에서 자율주행 로봇을 위해 중요한 물체를 찾기 위한 방법을 설명한다. 외부환경의 물체를 찾기 위해서 먼저 로봇은 외부환경에서 주행할 때 획득한 영상으로부터 물체를 검출하고 분할한다. 로봇은 물체의 후보를 자연물의 하늘과 나무로, 인공물의 빌딩으로 나눈다. 후보 물체를 분할하기 위해서 다중 특징을 이용한다. 다중 특징은 색상, 선분, 상황정보, 동시발생 행렬, 소실점 및 주요한 요소성분을 이용한다. 후보 특징은 물체의 특성에 맞게 혼합하여 물체를 분할한다. 이런 다중 특징은 물체에 대한 공간정보, 인간의 선험적인 지식을 이용한 물체의 기하학 정보, 공간적인 주파수 등으로 다양한 특징 추출 방법을 이용하여 물체의 영역분할의 결과를 얻는다. 물체의 분석은 분할된 영역을 이용하여 벽 영역, 창문, 정문과 같은 빌딩면의 기하학적인 속성을 찾는다. 빌딩은 소실점의 수직선분과 수평선분을 교차함으로써 그물을 얻는다. 빌딩의 벽 영역은 유사한 색상을 가지는 이웃해 있는 평행사변형의 그물을 합병해서 검출한다. 창문은 층의 수와 동일한 층에 있는 방의 수를 추정하여 빌딩의 높이와 크기를 추정한다. 실험에서 다중 특징을 이용하여 물체의 영역을 분할하고 빌딩의 기하학적인 속성을 이용하여 물체를 분석한다.
본 논문에서는 미지의 환경에서 비전 시스템을 갖는 이동로봇이 자율 주행을 할 수 있도록 하는 경로 계획 및 장애물 회피 알고리즘을 제안하고자 한다. 거리 변화율 기법을 이용하여 임시 목표물을 설정한 다음, 퍼지규칙을 이용하여 이동 로봇의 자율 주행을 위한 경로 설정과 근접 장애물 회피를 위한 알고리즘을 구현하였다 여러 환경에서의 모의 실험을 통해 본 논문에서 제안된 알고리즘의 성능을 시험하였으며, 그 결과 복잡한 주변 환경에서도 좋은 성능을 나타냄을 확인 할 수 있었다. 또한 제안된 알고리즘의 효율성을 실제 시스템에 적용하기 위해 이동로봇을 제작하여 검증한 결과 모의 실험 때와 마찬가지로 만족할 만한 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
실생활에서의 모바일 로봇 응용이 증가하면서 저비용의 자율 주행 기능이 요구되고 있다. 본 논문은 모바일 로봇의 실내 주행 여건을 고려한 제한된 트랙을 가정하고, 제한된 트랙에서 모바일 로봇의 자율 주행을 지원하는 비젼 기반 실시간 차선 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 다양한 형태의 차선 처리와 동작 파리미터의 사전 조정 등을 고려하여 다중 동작 모드를 가진 시스템 구조와 상태 기계를 설계하였으며, 파라미터 조정 모드에서 차선 두께의 기하학적 특성을 바탕으로 컬러 필터의 임계값을 동적으로 조정하고, 곡선 트랙의 불안정 입력 모드와 직선 트랙의 안정 입력 모드에서 차선의 기하학적 그리고 시간적 특성을 바탕으로 차선 특징 픽셀을 적응적으로 추출하고 최소제곱법으로 차선 모형을 추정한다. 추정된 차선 모형으로 트랙 중앙선을 산출하고 움직임 모형을 단순화시켜 선형 칼만 필터를 통해 추적한다. 주행 실험에서 저성능의 로봇 구성에서도 실시간 처리를 통해 제한된 트랙에서 정상적으로 자율 주행이 이루어짐을 확인하였다.
로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.
지능형 로봇이 성장 동력 산업으로 선정되면서 국가적인 관심이 지능형 로봇산업에 모이고 있다. 지능형 로봇의 분야에서 있어 자율 이동 로봇에 관한 연구는 중요한 이슈가 되고 있다. 주어진 환경에서 환경을 인식하고, 얻어진 정보에 따라 효율적인 주행을 하기 위해 환경지도를 구성한다. 구성된 환경지도를 기반으로 목표지점을 향한 광역경로 계산을 수행하고, 얻어진 경로를 따라 이동함으로써 목표점에 이르게 된다. 본 논문에서는 퍼지 환경 지도를 제안하고, 퍼지 환경지도로부터 최단시간 광역 경로를 계산하는 알고리즘을 소개하며, 주행 제어를 위한 퍼지 제어기를 제안한다.
자율 주행 할 수 있는 로봇은 사람이 갈 수 없는 위험한 장소이나 좁은 장소에 접근 할 수 있는 능력이 있다. 로봇에 광소자 센서를 이용하여 빛의 차이에 따라 스스로 길을 찾아 갈수 있게 하였다. 밝기에 따라 로봇이 길을 찾으므로 차선이나 도로의 지시 선을 따라 로봇이 원하는 목지에 도달 할 수 있게 하였다. 또한 무선 센서를 이용하여 임무 수행 중 얻은 데이터를 무선으로 전달 할 수 있게 하였다.
건설 현장에서 자율주행 로봇의 안전한 주행을 위해 동적 장애물의 정확한 인식 및 추적이 중요하다. 본 논문에서는 실시간 3D 객체 인식 및 추적을 위한 방법을 제안한다. Complex-YOLOv4 모델을 이용한 객체 인식, SORT 알고리즘 확장을 통한 객체 추적을 구현하였다. Jetson AGX Orin 보드의 ROS2 환경에서 시스템을 구축하여, 실시간 3D 객체 인식 및 추적이 가능함을 확인하였다.
가정용 생활 쓰레기 수거 작업은 야간이나 이른 새벽에 이루어지고 있어 환경미화원의 안전사고와 수거 차량으로 인한 소음 문제가 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 인식을 활용하여 종량제 봉투를 인식하고 수거가 가능한 생활 쓰레기 수거 로봇의 설계를 제시한다. 제시하는 생활 쓰레기 수거 로봇은 지정 구역을 자율주행하며 로봇에 장착된 카메라를 이용해 학습된 모델을 기반으로 가정용 쓰레기 종량제 봉투를 검출한다. 이를 통해 처리 대상으로 지정된 종량제 봉투와 로봇 팔 사이의 거리를 카메라를 활용하여 얻은 깊이 정보와 2차원 좌표를 토대로 목표 위치를 예측해 로봇 팔의 관절을 제어하여 봉투를 수거한다. 해당 로봇은 생활 쓰레기 수거 작업 과정에서 환경미화원을 보조하여 미화원의 안전 확보와 소음 저감을 위한 기기로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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