우리나라에 GPS 위성측량이 도입되기 시작한 것은 최근에 이루어 졌으며 많은 발전을 해오고 있지만 해결해야 할 많은 문제점을 가지고 있다. 현재 우리나라의 GPS 위성측량의 사용에 있어서 여러 가지 문제점 중 현재 지구 주위를 운항하고 있는 24개의 GPS 위성으로 지상 어느 곳에서나 24시간 동안 위성신호를 수신할 수 있게 되었지만 고층 빌딩과 같은 도심 계곡, 복잡한 한국지형, 산악지역 등에서의 위성 장애물에 의한 신호의 차단으로 한계가 발생하고 있다. NAVSYNC의 CW25 GPS 수신기는 -156dBm이하의 신호강도에서도 확실한 위치 fix가 가능하고, 이러한 능력은 도심지나, 울창한 숲과 심지어는 건물 안과 같이 신호가 미약한 지역에서도 사용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 Indoor GPS 수신기를 이용하여 측지분야에서 검증된 GPS측량방법을 통해 수신데이터를 비교 분석하고 수신기의 정밀도 향상에 관한 연구를 하고자 한다.
GPS(Global Positioning System)는 이미 전 세계적으로 다양한 응용분야를 가지고 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 지구 주위를 운항하고 있는 24개의 GPS 위성으로 지상 어느 곳에서나 24시간 동안 위성신호를 수신할 수 있게 되었지만 고층 빌딩과 같은 도심 계곡, 복잡한 한국지형, 산악지역 등에서의 위성 장애물에 의한 신호의 차단으로 한계가 발생하고 있다. NAVSYNC의 CW25 GPS 수신기는 -156dBm이하의 신호강도에서도 확실한 위치 fix가 가능하고, 이러한 능력은 도심지나, 울창한 숲과 심지어는 건물 안과 같이 신호가 미약한 지역에서도 사용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 Indoor GPS 수신기를 이용하여 측지분야에서 검증된 GPS측량방법을 통해 수신 데이터를 비교 분석하고 수신기의 정밀도에 관한 연구를 하고자 한다.
Obstacle detection is much studied by using sensors such as laser, vision, radar and ultrasonic in path planning for UGV(Unmanned Ground Vehicle), but not much reported about its characterization. In this paper not only an obstacle classification method using 2-dimensional LMS(Laser Measurement System) but also a decision making method whether to avoid or traverse the obstacle is proposed. The basic idea of decision making is to classify the characteristics by 2D laser scanned data and intensity data. Roughness features are obtained by range data using a simple linear regression model. The standard deviations of roughness and intensity data are used as measures for decision making by comparing with those of reference data. The obstacle classification and decision making for the UGV can facilitate a short path to the target position and the survivability of the robot.
GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA등 진화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 게산 복잡도가 높아져 시간 지연등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.
원자력시설에서 점검 및 보수작업을 위하여 이동로보트 KAEROT을 개발하였다. 이동로보트의 주행장치는 소차륜들이 부착된 유성차륜의 형태로 구성되어 높은 안정성을 유지하며 계단을 포함한 많은 장애물의 승하강이 가능하도록 설계하였다 본 논문에서는 로보트의 원격조작을 용이하게 하기 위하여 이동로보트의 기구학적 해석을 통하여 역기구학 해를 구하였고, 자동 계단승월 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 이동경로를 결정한 후 제안된 기준경로를 추종할 수 있도록 각 차륜의 각속도를 구하는 것이다. 제작 오차가 있는 실험실내 계단에 대하여 시뮬레이션 및 실험을 수행하였다. 제안된 알고리즘은 로보트 몸체의 경사각도를 낮게 유지시킬 수 있었고, 주행중 안정성을 높혀주었다.
미래 해상 환경 변화에 맞춰 해상 항로표지가 다양한 분야에 걸쳐 활용되며 쓰임이 증대되고 있다. 해상 항로표지는 항행하는 선박의 위치, 방향 및 장애물의 위치를 알려주는 항행보조시설로, 현재는 단순히 선박의 안전 항해를 도울 뿐 아니라, 여러 센서와 카메라를 탑재하여 해양 기상환경을 파악하고 기록하는 수단으로 변모하고 있다. 하지만 주로 선박과의 충돌로 인해 소실되며 특히 해무로 인한 관측 시야 저하로 안전사고가 발생한다. 해무 유입은 항만, 해상교통 등에 위험을 초래하고 시간과 지역에 따라 발생 가능성의 차이가 커 예측이 쉽지 않다. 또한, 전 해역에 분포되어있는 항로표지의 특성상 개별 관리가 어렵다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 항로표지에 설치된 카메라에서 촬영한 영상으로 해무 강도를 측정하는 방안을 통하여 해양 기상환경을 파악해 보완하고 날씨로 인한 항로표지 안전사고를 해결하는 것을 목적으로 한다. 설치가 어렵고 높은 비용이 드는 광학 및 온도 센서 대신 항로표지에 설치된 카메라의 일반 영상을 사용하여 해무 강도를 측정한다. 덧붙여 다양한 해역에서의 실시간 해무 파악을 위한 선행 연구로, 안개 모델(Haze Model), Dark Channel Prior(DCP)를 이용해 해무 강도 측정 기준을 제시한다. DCP를 적용한 영상에서 특정 픽셀값의 문턱값(Threshold value)을 설정하고, 이를 기준으로 전체 영상에서 해무가 존재하지 않는 픽셀의 수를 통해 해무 강도를 추정한다. 합성 해무 데이터셋과 실제 해무 동영상을 캡처해 만든 실제 해무 데이터셋으로 해무 강도 측정 여부를 검증했다.
대부분의 이동 로봇은 효율적인 경로계획을 위하여 최단거리 및 최소비용을 갖는 경로를 선택한다. 그러나 다수의 로봇이 존재하는 환경에서는 이웃하는 로봇 상호간에 동적 장애물로 인식되어 주행성능을 떨어뜨리게 된다. 또한 트래픽량이 거의 없는 환경에서는 무선 통신의 전송거리 제한으로 이동 로봇간 네트워킹이 원활하게 수행될 수 없는 문제도 있다. 따라서 적당한 거리의 이웃 로봇들과 협업을 위한 네트워킹을 하면서 동적인 경로계획 및 주행을 하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 A* 알고리즘을 수정하여 로봇의 동적인 트래픽을 고려한 경로계획 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 경로설정과정에서의 로봇 상호간 병목현상을 완화시키며, 일관된 협업 통신도 유지할 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 동적인 트래픽을 고려하여 경로를 선택함을 보인다.
협대역 다중접속 방식의 한계를 벗어난 Ultra-wide band(UWB) 기술이 고속 데이터 전송을 위해 많이 개발되어지고 있다. UWB 시스템은 방사전력 제한을 두고 있어서 근거리 실내 무선통신 분야에서 활용 범위가 확대되고 있다. 하지만 실내 무선 환경에서는 벽, 천장, 바닥 그리고 실내에 위치한 장애물 등에 의한 다중경로 페이딩 영향으로 초고속 실내 무선통신 서비스를 제공하는데 어려움이 있다. 이러한 실내 다중경로 성분에 의한 페이딩을 경감시키는 여러 가지 방법 중에서 원형편파를 이용하면, 상대적으로 긴 지연을 갖는 강한 다중경로 성분을 효과적으로 제거할 수가 있기 때문에 수신신호의 RMS 지연 감소, 페이딩 경감 및 신호강도 개선효과 등을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 원형편파를 고려한 수정된 UWB 채널의 파라미터를 수정 정립하였고, 수정된 채널모델을 UWB 시스템에 적용하여 성능 개선을 시도하였다.
게임 인공지능에서 경로 찾기는 매우 중요한 분야이다. 캐릭터나 NPC(Non Player Charater)가 목적지까지의 경로를 탐색하기 위해서는 복잡하게 구성된 게임 맵에서 오브젝트나 벽 등의 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아야 한다. 기존의 일반적인 경로 찾기 알고리즘은 캐릭터의 움직임이 자유로운 간단한 게임 맵에서는 전역 최소해 탐색이 가능하다. 그러나 다양한 오브젝트 등이 배치된 큰 규모의 게임 맵에서는 캐릭터가 목적지까지의 경로를 탐색하는 과정에서 지역 최소해(Local Minima)로의 수렴이 발생함으로써 이를 탈피하는 것이 어렵고, 결국에는 목적지까지 도달하지 못하는 상황이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존 경로 찾기 알고리즘의 단점을 해결하기 위해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안하였다.
We propose a task and motion planning algorithm for clearing obstacles and wiping surfaces, which is essential for surface disinfection during the pathogen disinfection process. The proposed task and motion planning algorithm determines task parameters such as grasping pose and placement location during the planning process without using pre-specified or discretized values. Furthermore, to quickly inspect many unit motions, we propose a motion feasibility prediction algorithm consisting of collision checking and an SVM model for inverse mechanics and self-collision prediction. Planning time analysis shows that the feasibility prediction algorithm can significantly increase the planning speed and success rates in situations with multiple obstacles. Finally, we implemented a hierarchical control scheme to enable wiping motion while following a planner-generated joint trajectory. We verified our planning and control framework by conducted an obstacle-clearing and surface wiping experiment in a simulated disinfection environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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