• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권6호
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• pp.990-997
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• 2010

The Mission environment of UGV(Unmanned Ground Vehicle) has a complexity and variety, and the status of system and sensor is dependent on the environment factors such as operation time, the weather and road type. It is necessary for UGV to cope adaptively with the various mission types, operation modes and operation environment as human operators do. To satisfy this necessity, we present an autonomy manager based on the autonomous architecture. In this paper, we design a path planning software architecture and LPP manager by using open autonomous architecture which is previously designed by ADD. Field test is conducted with UGV in order to verify the performance of LPP Manager based on the Autonomous Architecture with scenarios.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.267-274
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• 2012

We proposed the KPP (Korea university Path Planner) in our previous works. The KPP is the path planning scheme of a car-like mobile robot in parking environment. The objective of this paper is to investigate the advantage of the KPP through the quantitative and qualitative analysis compared with conventional RRT. For comparison, we proposed travel time for performance index. This paper shows that the KPP shows outstanding performances from the viewpoint of travel time and computational efficiency compared with RRT.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.187-194
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• 2012

본 논문에서는 이동 로봇이 자율주행을 하기 위해 사용되는 충돌회피 알고리즘을 실제 로봇과 똑같은 환경에 적용된 시뮬레이터를 통해 성능을 알아본다. 이동 로봇의 충돌회피를 위해 기존에 인공전위계 알고리즘과 Elastic force 알고리즘 등이 제안되어져있다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 이 두 가지 방법에 의한 동작시간과 경로의 이동 길이를 비교하였다. 시뮬레이터는 IPC(Inter Process Communication)를 기반으로 개발되어졌으며, 알고리즘의 비교에는 차륜형 이동 로봇을 사용하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.293-297
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• 2021

This paper presents how to create a 3D map and solve problems related to generating a global path planning for navigation. Map creation and localization were performed using the RTAB-Map package to create a 3D map of the environment. In addition, when the target point is within the obstacle space, the problem of not generating a global path was solved using the asr_navfn package. The performance of the proposed system is validated through experiments with a wheelchair-type robot.

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.114-122
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• 2021

In this paper, an automated vehicle intersection collision accident was analyzed through simulation. Recently, the more automated vehicles are distributed, the more accidents related to automated vehicles occur. Accidents may show different trends depending on the sensor characteristics of the automated vehicle and the performance of the accident prevention system. Based on NASS-CDS (National Automotive Sampling System-Crashworthiness Data System) and TAAS (Traffic Accident Analysis System), four scenarios are derived and simulations are performed. Automated vehicles are applied with a virtual system consisting of an autonomous emergency braking system and algorithms that predict the route and avoid collisions. The simulations are conducted by changing the sensor angle, vehicle speed, the range of the sensor and vehicle speed range. A range of variables considered vehicle collision were derived from the simulation.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권8호
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• pp.19-26
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• 1995

In this paper, a fuzzy-neural hybrid control approach is proposed for controlling a mobile robot that can avoid an unexpected obstacle in a navigational space. First, to describe the global structure of a known environment, a heuristic collision-free space band is introduced. Based on the band, the moving information in the known environment is trained to a neural controller. Then, during the execution of a mobile robot navigation moving information at each position is given the neural controller. If the mobile robot encounters an unexpected obstacle, a fuzzy controller activates to avoid the unexpected obstacle. Finally, some numerical examples are presented to demonstrate the control algorithm.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.1-3
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• 2021

최근 딥러닝 기술에 발전으로 스마트 시티, 자율주행 자동차, 감시, 사물인터넷 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있으며, 이에 따라 기계를 위한 영상 압축에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 열 적외선 영상에서 기계 소비를 위한 객체 기반 압축 기법을 제안한다. 신경망의 객체 탐지 결과와 객체 크기에 따라 이미지를 객체 부분과 배경 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 인/디코딩 한 후, 나눠진 이미지들 다시 하나의 이미지로 합치는 기법을 사용하여 압축하였으며, 이는 압축효율은 높이면서 객체 탐지 성능을 높게 유지한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 Pareto mAP에서 BD-rate가 -28.92%로 FLIR anchor 결과와 비교했을 때 압축효율이 뛰어나다는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.637-639
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• 2021

자율주행 연구가 활발히 진행되면서 ADAS(Advanced Driver Assistance System)에서 차량의 위치를 파악하고 경로를 유지하는데 차선 검출은 필수적인 기술이다. 차선 검출은 허프 변환과 RANSAC(Random Sample Consensus)과 같은 영상처리 알고리즘을 이용하여 검출한다. 본 논문은 라즈베리파이3 B+에 OpenCV를 이용하여 선형 도형 검출 알고리즘을 구현하고 있다. OpenCV 가우시안 블러 구조와 캐니 에지 검출을 통해 문턱값을 설정하였고, 선형 검출 알고리즘을 통한 차선 인식에 성공하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.925-927
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• 2022

본 논문에서는 자율주행을 통해 보도를 청소하는 동안 분실물을 인지할 수 있는 로봇 시스템을 개발하였다. 분실물의 종류는 딥러닝 모델에 의해 지정되고 학습되며 로봇은 이를 인식하여 저장한다. 보도 경계 및 장애물을 감지하기 위해 Image-Segmentation 기술을 사용하였으며, 물체 감지에 사용되는 depth 카메라(d435)를 사용하였다. 학습하기 위한 딥러닝 모델로 YOLOv5 를 사용하였으며, 그 결과 정해진 사물을 인식하는 데 평균 84%의 정확도를 보였다. 이 시스템을 로봇에 적용할 경우 예상되는 효과로는 정확한 보도 인식으로 로봇이 경로를 이탈하지 않도록 하는 것, 유실물품의 신속하고 안전한 인계 등이 있다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권1호
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• pp.23-30
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• 2009

본 논문에서는 산업용 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정을 위한 스테레오 카메라 시스템 기반의 지능형 시각시스템을 제안하였다. 즉, 평행식 스테레오 카메라를 이용하여 좌, 우 입력 영상간의 시차지도와 깊이정보를 검출하고, AGV 시스템과 장애물간의 거리와 위치좌표인 2차원 경로좌표를 산출하여 장애물과 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하였다. 산출된 2차원 경로좌표를 토대로 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정에 따라 자율적으로 주행하게 된다. 실 시간적으로 입력되는 스테레오 영상을 사용하여 실험한 결과 AGV 시스템과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 오차가 평균 2.5%이하로 유지됨으로써 산업용 AGV 시스템의 적응적 경로설정을 위한 지능형 시각 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.