• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.15-18
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• 2009

지능형 휠체어 구현에 있어 초음파 센서의 배열은 전동휠체어가 장애물을 감지할 수 있는 능력을 결정한다. 따라서 본 논문에서는 지능형 휠체어의 장애물 감지를 위한 초음파 센서의 효과적인 배열 방법을 제안한다. 초음파 센서 모듈은 총 10개의 4개 세트로 구성되어 있다. 전동 휠체어의 전방, 좌, 우측에는 각각 3개의 센서를 48도씩 중첩되게 겹쳐 하나의 세트로 구성하고, 후방에는 하나의 센서를 구성한다. 지능형 휠체어는 사용자 인터페이스, 장애물 회피 모듈, 모터 제어 모듈, 초음파 센서 모듈로 구성된다. 사용자 인터페이스는 정해진 명령을 하달 받고, 모터 제어 모듈은 하달된 명령과 센서들에 의해 반환된 장애물과의 거리 정보로 모터제어보드에 연결되어 있는 두 개의 좌우 모터들을 조종한다. 센서 모듈은 전동휠체어가 움직이는 동안에 주기적으로 센서들로부터 거리 값을 반환 받아 벽 또는 장애물을 감지하여 장애물의 위치를 사용자 인터페이스를 통해서 알려 주고, 또한 장애물 회피 모듈에 의해 장애물을 우회 하도록 움직인다. 제안된 방법의 센서 배열은 실험을 통해 지능형 휠체어가 임의로 설치된 장애물을 효과적으로 감지하고 보다 정확하게 장애물을 회피 할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.377-380
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• 2022

본 논문에서는 모바일 기반 AR 환경에서 RGB카메라로부터 얻은 영상 분석과 DB 기반의 특징점(Feature point) 매칭을 통하여 보다 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 RANSAC(Random sample consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 특징점을 추출하고 분석하여 영상에 존재하는 장애물을 감지한다. RGB카메라로 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징점 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨에 영향을 많이 받기 때문에 어둡거나 흐린 날씨에서는 장애물 검출이 어려워진다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징점 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 특징점 매칭을 이용하려면 우선 영상에서 특징점이 안정적으로 추출될 수 있는 환경인, 조명이나 자연광이 충분한 환경에서 감지된 장애물 정보를 데이터베이스화 하여 저장한다. 조명이 충분하지 않은 환경에서 사용자가 사전에 저장된 지역에 근접할 경우 특징점 분석이 아닌 DB 기반 특징점 매칭을 통해 위험 요소를 감지한다. 우리의 방법은 조명의 여부의 관계없이 효과적으로 위험을 감지할 수 있기 때문에 다양한 분야에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.601-604
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• 2021

본 논문에서는 모바일 디바이스의 카메라로부터 얻은 RGB이미지를 분석하여 장애물을 안정적으로 탐지할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 장애물을 안정적으로 찾기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 위험감지 시스템을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB영상으로부터 특징점(Feature point)을 추출하고, 특징점을 분석(Feature point analysis)하여 영상내의 평면을 감지한다. 복잡한 지형으로 인해 생성되는 다수의 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하고, 이로부터 특징점을 분류하기 위한 기준점을 계산한다. 모바일 디바이스의 위치와 회전 제약 없이 효과적으로 기준평면(Reference plane)을 탐색할 수 있고, 영상 내 특징점을 실시간으로 계산한다. 다양한 실험을 통해 기준평면과 장애물과의 거리를 파악하여 장애물을 효과적으로 분류하는 결과를 얻었다. 우리의 기법은 실세계에서의 위험요소를 감지하고 모바일 디바이스 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.707-710
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• 2009

최근 다양한 센서를 이용한 자율 주행 장치의 개발이 이루어지고 있으며 전방에 있는 물체를 감지하여 회피한 후 다시 원래의 차선으로 돌아올 수 있는 시스템은 자율주행자동차를 위한 기본적인 알고리즘이다. 본 논문에서는 이동로봇에 장착된 초음파 센서를 이용하여 전방에 있는 장애물을 능동적으로 피해갈 수 있는 시스템을 구축하였다. 많은 초음파센서를 부착할수록 정밀도는 높아질 수 있지만 시스템의 가격상승이 불가피하기 때문에 본 연구에서는 하나의 초음파센서를 이용하여 알고리즘을 개발하였다. 연구 내용으로는 주행로 확보를 위하여 라인트레이서를 이용한 방식을 채용하였고 장애물을 감지 시 회피 후 복귀를 위한 알고리즘을 개발하였다. 또한 실 주행 시험을 통해 시스템의 장애물 감지 및 회피 성능을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.433-434
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• 2008

이 논문은 실내에서 로봇의 주행 시 생기는 오차를 수정하는 것이다. 실내에 있는 장애물(문턱)을 넘을 경우 슬립에 의하여 주행거리와 실제거리의 오차가 생기고 또한 헤드 앵글 값이 변화함에 따라서 차후 엄청난 주행 오차를 발생시키게 된다. 그에 따라 PSD 센서를 이용하여 장애물을 감지하고 감지 후 장애물을 넘을 수 있도록 모터를 제어한다. 또한 PSD를 이용하여 장애물의 크기를 계산한 후 로봇이 장애물을 넘는 동안에 엔코더 값을 받아 들여서 장애물을 넘는 동안에 로봇이 실제 이동한 거리를 측정한다. 그리고 장애물을 넘은 후에 PSD로 계산한 장애물의 크기 값과 엔코더에서 받아들인 값을 비교하여 거리오차를 수정한다. 또한 전자컴퍼스를 이용하여 장애물을 넘기 전에 로봇의 헤드 앵글 값을 구하고, 장애물을 넘은 후에 로봇의 헤드 앵글 값을 구하여 두 개의 값을 비교한다. 두 개의 값의 차이를 측정하여 수정함으로써 헤드 앵글을 오차를 수정할 수 있다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.3
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• pp.31-38
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• 2020

In this paper, we compare and analyze smart technologies and present six obstacle detection features to help visually impaired people walk. Traditionally, visually impaired people walk with the white cane or a guide dog. With the development of IoT technology, various smart walking aids systems have been developed. Those intelligent walking aids systems have obstacle-detecting systems and route-guidance systems. Many researchers are developing the walking aids system, which detects an obstacle and provides the obstacle information by haptic feedback. Also, they are designing the database server system to share the obstacle information. Particularly the composed system can quickly give an obstacle-avoidance route using shared obstacle information. Smart walking aids systems for visually impaired people will advance more rapidly by applying machine learning and intelligent systems.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.88-92
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• 2009

본 논문에서는 시선인식을 이용한 지능형 휠체어 시스템에 대해 설명한다. 지능형 휠체어는 초음파센서를 이용하여 전동휠체어가 장애물을 감지하여 회피할 수 있게 하고, 조이스틱을 움직이기 힘든 중증 장애인을 위해 시선인식 및 추적을 이용하여 전동휠체어를 움직일 수 있게 하는 인터페이스를 제안한다. 지능형 휠체어는 시선인식 및 추적 모듈, 사용자 인터페이스, 장애물 회피 모듈, 모터 제어 모듈, 초음파 센서 모듈로 구성된다. 시선인식 및 추적 모듈은 적외선 카메라와 두개의 광원으로 사용자 눈의 각막 표면에 두 개의 반사점을 생성하고, 중심점을 구한 뒤, 동공의 중심점과 두 반사점의 중심을 이용하여 시선 추적을 한다. 시선이 응시하는 곳의 명령어를 사용자 인터페이스를 통해서 하달 받고, 모터 제어 모듈은 하달된 명령과 센서들에 의해 반환된 장애물과의 거리 정보로 모터제어보드에 연결되어 있는 두 개의 좌우 모터들을 조종한다. 센서 모듈은 전등휠체어가 움직이는 동안에 주기적으로 센서들로부터 거리 값을 반환 받아 벽 또는 장애물을 감지하여 장애물 회피 모듈에 의해 장애물을 우회 하도록 움직인다. 제안된 방법의 인터페이스는 실험을 통해 시선을 이용하여 지능형 휠체어에 명령을 하달하고 지능형 휠체어가 임의로 설치된 장애물을 효과적으로 감지하고 보다 정확하게 장애물을 회피 할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.522-525
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• 2015

In this paper, we propose a walking aid system that guides route to visually impaired people in order to recognize uncertain obstacles based on tactile stimulation. The proposed system is composed of the touch-based obstacle detection module, the obstacle height detection module, and the route guidance algorithms. The touch-based obstacle detection module detects each obstacle, which is located at left, right, and front of a visually impaired person by stimulating his thumb with the rotational force of the servomotor. The obstacle height detection module integrates detected data by the linear arrangement of ultrasonic sensors to identify the height of an obstacle about 3 of-phase(i.e., high, medium, low). The proposed route guidance algorithm guides an optimized path to the visually impaired person by updating his current position information based on the signal of the built-in GPS receiver in smartphone. In addition, the route guidance algorithm delivers information with speech to a visually impaired person through Bluetooth commuination in the developed route guidance app. The proposed system can create a path to avoid the obstacles by recognizing the placed situation of the obstacles with exploring the uncertain path.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.7
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• pp.49-55
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• 2022

In this paper, we propose an obstacle detection method that can operate robustly even in external environmental factors such as weather. In particular, we propose an obstacle detection system that can accurately inform dangerous situations in AR through DB-based feature matching and RANSAC-based multiplane method. Since the approach to detecting obstacles based on images obtained by RGB cameras relies on images, the feature detection according to lighting is inaccurate, and it becomes difficult to detect obstacles because they are affected by lighting, natural light, or weather. In addition, it causes a large error in detecting obstacles on a number of planes generated due to complex terrain. To alleviate this problem, this paper efficiently and accurately detects obstacles regardless of lighting through DB-based feature matching. In addition, a criterion for classifying feature points is newly calculated by normalizing multiple planes to a single plane through RANSAC. As a result, the proposed method can efficiently detect obstacles regardless of lighting, natural light, and weather, and it is expected that it can be used to secure user safety because it can reliably detect surfaces in high and low or other terrains. In the proposed method, most of the experimental results on mobile devices reliably recognized indoor/outdoor obstacles.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.1
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• pp.93-103
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• 1999

To detect obstacles and lane-markers for driving vehicles, a new moving window scheme where moving windows are assigned to an image frame captured by a camera is addressed. For the detection of obstacles, it is important to estimate lane-markers precisely and rapidly. For this purpose, selecting some partes of an image frame at the expected lane locations, i.e., selecting window are generally adopted for extracting lane-markers efficiently. In this paper, a new scheme that extracts lane-markers precisely by assigning variable size windows at the expected locations of lane-markers considering the road curvature and finally detects obstacles within a driving lane is proposed. The accuracy improvement using this moving window scheme is showed by comparing to the conventional fixed window method and to using radar to laser sensors.