구조화된 환경에서 사용되어 지는 일반적인 이동 로봇과 달리 시각장애인을 위한 이동 로봇은 다양한 종류의 이동 장애물들을 고려하도록 설계되어야 한다. 그런데, 이동 장애물, 즉 보행자의 대부분은 어떤 의도를 가지고 이동하게 되므로 로봇이 그 의도를 미리 파악하면서 주행한다면 로봇은 지능적인 주행을 할 수가 있다. 본 논문에서는 격자형 맵을 이용하여 장애물의 의도를 추론하는 방법을 제안하다. 먼저 퍼지 논리와 초음파 센서를 이용하여 주위 환경을 격자형 맵으로 표현하고, 격자형 맵의 CLA(Centroid of Largest Area)점을 이용한 장애물 감지 방법 및 장애물 의도 추론 방법을 제안한다. 제안된 방법의 유용성을 확인하기 위해 실험이 수행되었다.
본 논문은 앞을 볼 수 없는 시각 장애인의 보행 시 장애물에 대한 안전을 고려한 시스템으로 보행 시 전방에 보행 장애 물체가 나타날 경우 초음파 센서가 장애물의 위치거리를 측정하고 측정된 거리 데이터를 근거리 무선통신을 통해 송.수신하여 이를 최종적으로 사용자인 시각 장애인에게 음성으로 사전 경고함으로써 발생할 수 있는 위험 요소를 대처하는데 기여할 수 있도록 설계하였다. 설계된 시스템은 IT관련 기술을 활용함으로써 휴먼 IT기술을 구현하고자 하였다.
자율 주행은 이동 로봇의 핵심적 기술로써, 측정된 센서 정보를 토대로 불확실한 위치 정보를 이용한 지도 작성 및 수정 기능과, 불확실한 지도 및 센서 정보를 이용한 로봇의 위치 인식 기능으로 구성된다. 자율주행은 이러한 주행 위치의 불확실성에 기반한 확률론적 방법론과 함께 주행 시 장애물의 감지 및 회피 경로의 생성, 반복적 주행 패턴에 따른 경로 관리 기능이 필수적 요소이다. 거리 기반의 스캐너를 통해 관측된 센서 입력은, 지도 구성에 사용된 벽과 같은 정적 물체와 주행 시의 사람처럼 움직이는 동적 물체와의 구별이 필요하기 ?문에 장애물 감지에 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 자율 주행 환경에서 기존의 정적, 동적 개체의 판별 방식과 비교하여, 장애물 회피를 위한 저해상도 격자 공간의 생성 및 강화학습을 이용한 경로 생성을 다루고자 한다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법론의 실효성을 검증하고자 한다.
최근 여러 가지 자동화 서비스를 제공하기 위하여 이동로봇이 스스로 장애들을 감지하여 회피하고 이동경로를 생성할 수 있는 능력을 필요로 하고 있다. 이동 경로상에 장애물을 회피하는 방법에는 여러 가지가 있으나, 본 논문에서는 이동 경로상에 존재할 수 있는 장애들과의 충돌을 회피하여 원하는 목적지에 도달하는 방법에 대하여 연구하였다. 이를 위해 포텐셜 함수방법을 사용하여 장애물과 목표점에 인공적인 포텐셜을 부여하여 이를 실시간 충돌 회피 문제에 적용해 보았다.
본 논문에서는 로보틱스나 컴퓨터 게임 등의 다양한 분야에서 일반적으로 존재하는 동적인 환경에서 장애물 회피를 위한 경로 계획 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 알고리즘은 전역 경로계획과 지역 경로계획의 두 단계로 이루어져 있고, A*와 가시성 그래프에 의해 구해진 전역 경로를 이동할 때에 동적 장애물을 감지하게 되면 이를 회피하기 위해 포텐샬장으로 지역 경로를 구성한다. 이 알고리즘은 포텐샬장을 A*와 결합함으로써 지역 최적화 문제를 해결하고 포텐샬장만으로 이동하는 경우에 비해 시간적인 측면에서도 더욱 효율적이다.
최근 장애물 감지, 경로 생성 등 많은 분야에서 여러 종류의 센서를 사용한 연구가 많이 진행되고 있다. 다중의 센서를 이용하면 개별 센서를 사용한 경우보다 정밀한 데이터의 측정이 가능하다. 이 논문에서는 효율적인 장애물 인식이나, 경로 생성을 위해 다중 센서로부터 측정된 데이터를 융합시키는 알고리즘을 제안하였고, 모의실험을 통해서는 이동 로봇의 기본 경로에 장애물이 존재한 상황에서 하나의 센서를 사용한 경우보다 최적화된 경로를 얻을 수 있다.
스마트 휴대용 기기는 시각장애인에게 보행활동을 하는 데 있어서 초음파 센서와 적외선 거리 센서로 장애물을 인식하고 시각장애인에게 알려줌으로써 보행활동에 도움을 주는 기기로써 스마트 휴대용 기기의 구동성을 검증하기 위해 적외선 거리 센서와 초음파 센서 장애물 거리 측정 실험을 통해 센서와 장애물의 거리가 30cm보다 작을 시 버저가 울리는 실험을 수행하고 검증하였다. 기존 상용화된 전자 지팡이의 단점인 너무 많은 기능, 무거운 무게, 비싼 가격을 고려하여 자동차의 후방감지에 쓰이는 센서 기술을 휴대성이 높은 기기에 적용하여 값싸고 휴대성이 높으며 정말 필요한 기능만 내장된 스마트 휴대용 기기를 고안했다.
본 논문에서는 히스토그램에 기반한 영상분할과 결정트리구조를 이용하여 효율적으로 도로의 차선을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 시스템은 먼저 차선을 감지하기 위한 방법으로 그레이 레벨을 이용한 히스토그램의 특성을 사용하였고, 감지된 차선은 결정트리에 의해 보다 명확히 분류되어, 도로와 차선과의 관계를 분석할 수 있었다. 또한 시스템은 약 30Hz의 실시간 속도로 작동하면서 차선감지는 물론, 차선의 추적이나 장애물 감지의 효과도 얻을 수 있었다.
승강장에는 승객의 안전사고를 방지하기 위하여 스크린도어를 설치하고 있으며 스크린도어에는 장애물 검지를 위해 Area센서를 설치하고 있다. 그러나 먼지, 햇빛, 눈, 벌레 등으로 인한 스크린도어의 빈번한 동작오류가 원활한 열차운행을 방해하고 있어 장애물 감지 센서의 동작오류 감소와 장애물 검지 기능을 고도화하기 위한 대체 검지기의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대구 문양역에 시범운영 중인 로프타입 상하개폐식 스크린도어에 Area센서와 장애물검지 다중공간분할 검지알고리즘을 적용한 3D센서를 설치하여 검지 데이터를 수집하고 CCTV를 이용한 영상데이터 판독결과를 비교하였다. 3D 센서의 장애물 검지율은 약 86.91%로 Area센서의 약 78.88% 대비 장애물 검지율이 6.87~9.79%가 더 높아 설치비용의 절감과 검지성능을 개선한 3D 센서의 적용 가능성을 확인 할 수 있었다.
UAV의 수요가 증가함에 따라 많은 충돌 회피 방법들이 제안됐다. 이러한 방법들은 LiDAR 및 스테레오 카메라를 주축으로 연구되었으나 무겁거나 공간이 부족하여 소형 UAV에 접목이 어려웠기에, 최근에는 객체 인지 모델 및 거리 측정 센서를 복합적으로 사용한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이러한 객체 인지 복합 방법들은 인지한 장애물의 크기 정보를 도출하지 않아 인지 초기에 적정 회피 거리 도출 및 장애물의 좌표화가 어렵다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 단안 카메라-YOLO와 적외선 센서 기반의 장애물 크기 예측 방법을 제안하고, 실험을 통해 40cm의 거리 내에서 86.39%의 정확도를 보임을 확인했다. 또한, 제안한 방법을 적용하여 소형 UAV에 적용하여 장애물 충돌 회피가 가능한지를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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