운전자 보조시스템에는 적응순항제어 (adaptive cruise control), 차선변경 (lane change), 충돌경고 (collision warning), 충돌회피 (collision avoidance), 및 자동주차 (automatic parking) 등이 있다. 이런 운전자 보조시스템은 어떤 목적을 가지고 있다. 운전자의 부담을 줄이고 안전을 위하여 차량의 주행방향에 있는 장애물이나 차량을 감지하여 차량간의 안전거리론 유지하고 자동차가 일정 속도를 유지하도록 한다. 운전자 보조시스템의 효율은 센서들로부터 얻어진 정보의 해석에 달려있다.(중략)
실외 자율주행 청소 로봇을 위한 인공지능기반 자율주행 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 ROS(Robot Operationg System) 기반으로 이루어졌으며, 3D 라이다와, 초음파 센서를 활용하여 주변의 장애물을 감지하고 GPS와 영상을 활용하여 로봇의 위치 인식을 하여 자율 주행을 진행하였다. 자율주행 실험결과 영상과 RTK-GPS를 사용하여 정해진 경로를 ±20cm이내의 오차를 가지고 추종하면서 청소를 진행하였다.
본 논문은 시각장애인들의 실외 보행 시 위험한 장애물을 탐지하여 진동으로 경고해주고, 필요에 따라 물체의 색상과 주변의 자기를 음성으로 알려주는 SmartWand 개발에 관한 것이다. 이 기기는 시각장애인들이 널리 사용하는 횐 지팡이에 쉽게 탈 부착할 수 있는 형태로 횐 지팡이로 감지할 수 없는 사각지대의 장애물을 초음파로 탐지하여 경고해주며, 컬러센서와 조도센서를 이용하여 물체의 색상과 주변의 밝기를 음성으로 알려주는 기능을 가지고 있다 SmartWand는 1, 2차 버전으로 개발되었는데, 2차 버전에서는 1차 버전의 사용성 평가 결과를 토대로 무게 및 크기를 줄여 실용성을 개선시켰으며, 가속도 센서를 통해 초음파 센서의 탐지 범위를 조정하여 시각장애인이 횐 지팡이의 타법을 행할 때 진행방향에 놓인 장애물만을 탐지할 수 있도록 하였다. 또한 지팡이로 땅을 칠 때의 충격으로 인한 초음파센서의 오동작을 제거하기 위한 필터를 사용하였다 이러한 기능들은 다양한 환경에서 실험을 통해 적절한 인자들을 결정하였다.
위성항법시스템은 다양한 분야에서 활용되고 있으며 정밀한 위성항법 위치 정보를 이용하여 자율주행차량(AGV: Autonomous Guided Vehicle)에 활용하는 연구가 진행되고 있다. 위성항법을 이용하여 AGV를 제어하는 경우 지상 시설의 설치 없이 위성항법 기반의 위치 정보를 저장하여 주행 경로를 설정하므로 기존 AGV에 비해 주행 경로 설정이 효율적이다. 특히 주행 경로 상에 장애물이 감지된 경우 기존 AGV의 경우 정해진 경로만을 주행하므로 정지해야만 한다. 그러나 위성항법 기반 AGV는 장애물을 피할 수 있는 주행 경로를 설정할 수 있으므로 연속적인 주행이 가능하다. 본 논문에서는 레이저 스캐너와 회피 벡터를 이용한 회피 경로 설정 알고리즘을 이용하여 위성항법 기반 AGV의 충돌 회피 시스템을 구성한 후 그 성능을 분석하였다.
가상현실 콘텐츠는 HMD기기를 이용하여 사용자에게 높은 몰입감을 제공한다. 그러나 HMD기기의 착용 중에는 사용자의 위치나 장애물과의 거리를 파악하기 어렵기 때문에 물리적 충돌로 인해 상처를 입는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 HMD기기의 착용 중에 장애물과의 충돌 위험을 알려 사고를 방지하는 알리미 모듈을 제안한다. 제안하는 모듈은 가속도·자이로 센서로 사용자의 상태를 입력받아 충돌 사고 가능성이 있는 동작을 판별한다. 충돌 예상 범위에 장애물이 있다면 사용자에게 부저로 경고음을 출력한다. 실험 결과, HMD 착용 상태에서 장애물 감지 정확도가 1단계에서 86.6%, 2단계 상황에서 83.3%로 도출되어 사고 방지 알리미의 성능을 확인할 수 있었다.
최근 외부의 개입 없이 스스로 주변 환경을 파악하고 목적지까지의 이동경로를 생성하여 자율 주행하는 지능형 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 자율 주행 시스템은 기본적으로 운행 중에 사고가 발생하지 않고 안전하게 목표점까지 이동해야 한다. 이를 위해 다양한 센서를 자율 주행 시스템에 장착하여 장애물을 인식하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 레이저 변위 센서 및 카메라를 장착한 온톨로지 기반의 자율주행 시스템을 설계하고, 감지정보를 개념화하는 방법을 제안한다. 그리고 자율 주행 시스템의 자율 주행 실험을 통해 제안 기법의 타당성을 보인다.
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 기하학적 맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 구성한 SLAM 시스템은 계산량이 간소하고 비용이 적게 들지만 센서의 오차나 비선형에 의해 정밀도가 조금 떨어진다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 스테레오 시스템 또한 고가이다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 SLAM을 구현하였다. 전방향의 PSD 센서로부터 일정 거리의 장애물을 감지하고 전면 카메라의 영상처리를 통해 장애물의 크기 및 특징을 감지한다. 위의 데이터를 통해 확률분포 SLAM을 구성하였고 실제 구현을 통해 성능검증을 하였다.
시각장애인들이 주로 사용하고 있는 백색 지팡이(White Stick)는 지상의 부유장애물에 대한 감지가 어려울 뿐만 아니라, 보행중인 시각장애인에게 현재 위치정보와 응급상황 발생시 효과적인 보호 조치를 제공하는데 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하여 시각장애인들이 보다 안전하고 편리한 보행을 할수 있는 사물지능통신(M2M : Machine-to-Machine) 기반의 지능형 보행보조시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 시각장애인이 사용하는 보행보조지팡이와 이동통신망을 통하여 다수의 보행보조지팡이 사용자를 원격 지원하는 서버로 구성된다. 보행보조지팡이는 초음파센서와 문자-음성 변환기술 등을 이용한 장애물 감지 및 인지 가능뿐만 아니라, 서버에서 제공하는 지리정보와 GPS(Global Positioning System) 수신 장치 등을 이용한 현재위치 알림 및 확인, 위급상황 대처 기능 등을 제공한다. 서버는 지리정보 제공뿐만 아니라, 보호자나 구호기관에 위급상황 발생위치 알림, 보행 동안의 주요 정보(장소 시간 및 횟수 등)를 제공한다. 제안 시스템의 시제품을 통한 기능 및 성능 시험 결과 만족스런 결과를 얻을수 있었다.
본 연구의 목적은 DGPS와 자이로 센서를 장착하여 무인으로 콤바인을 직선주행, 선회 및 곡선주행, 직진주행 중 1 m 오프셋(offset) 주행시켰을 때, 무인 자율주행의 성능을 분석하고 개선하는데 있다. 콤바인의 무인자율주행 시스템은 콤바인의 현재위치를 인식하고, 주행하고 있는 콤바인의 주행방향을 감지하여 미리 설정된 경로를 따라 자율적으로 주행하며, 주행 중에 장애물이 검출되면 정지할 수 있도록 개발하였다. 콤바인의 무인 자율주행시스템은 DGPS의 입력 신호로부터 콤바인의 현재위치를 결정하고, 자이로 센서의 입력신호로부터 주행방향을 알 수 있다. 또한 장애물의 감지를 위한 초음파 센서, 콤바인의 주행방향을 조정하는 유압 작동부, 좌.우의 조향레버를 조정하는 서보모터 시스템, 마이크로 컴퓨터로 구성된 제어기와 입출력 인터페이스로 구성되어 있다. 콤바인 자율주행시스템의 프로그램은 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 수신하는 수신 프로그램, DGPS 신호등으로부터 관련 변수들을 분석하여 콤바인의 조향수준을 결정하고, 유압실린더 등을 제어하는 제어 프로그램과 콤바인의 이동경로를 저장하는 저장 프로그램으로 구성되어 있다. 콤바인의 무인주행 실험결과 RMS 오차는 50 m 직선주행에서 7.52 cm, 20 m 직선주행 후 1 m 오프셋 된 30 m의 직선주행에서 21.85 cm, 20 m 직선주행 후 90$^{\circ}$선회하여 25 m 직선주행에서 7.55 cm, 반지름 23 m의 원주 사분면 곡선주행에서는 25.98 cm로 각각 나타났다. 소 구획의 포장에서 벼는 가로 방향으로 25~30 cm, 세로 방향으로 15~20 cm의 간격으로 심어져 있다. DGPS 신호에 의한 위치 결정을 할 때 자체 오차 10 cm를 고려하여도 콤바인이 직선구간 및 선회구간을 주행하며 수확작업이 가능함을 알 수 있었다. 그러나 곡선구간에서는 최대오차가 65.5 cm로 매우 크게 나타나, 콤바인을 무인 자율주행으로 수확하기에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실제 포장은 이론적인 완전한 직선보다는 작은 굴곡이 있는 곡선의 형태가 이루어져 있으므로 주행 오차를 감소하기 위해서는 기계시각을 이용하면 보다 정밀한 조향을 이룰 수 있을 것으로 예상된다. 포장에서 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 이용한 콤바인의 무인주행 장치는 무인 수확작업을 위한 가능성을 보여주었고, 일부의 센서의 기능을 개선하면 만족한 성능을 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.
산악지형이 많은 우리나라는 자연환경 여건상 터널 수요가 많고 안전한 운영을 보장 할 수 있는 터널 유고감지 시스템에 대한 필요성도 커지고 있다. 본 논문에서는 터널 내 유고 상황을 실시간으로 감지하여 터널 사무소에 전달 터널의 안전한 운영을 도울 수 있는 터널 유고감지 시스템을 제안 하였다. 제안한 시스템은 차 영상 기법과 같은 단순한 영상 분석 알고리즘을 사용하여 시스템의 신속성을 높였으며 유고의 종류 보다는 유고상황의 발생여부를 정확히 판단하데 중점을 두어 시스템의 정확성도 확보하였다. 또한 영상 분석 장치 한 대당 네 대의 카메라를 수용할 수 있게 함으로써 시스템의 비용적인 측면도 고려하였다. 그리고 카메라의 대수에 따라 영상분석 장치를 추가함으로써 카메라 대수에 관계없이 시스템의 확장성을 용이하게 하였으며 터널 유고상황 정보를 웹에서도 접근 가능하게 하여 원격지의 다른 터널 시스템과의 연동 등의 추가 확장성도 고려하였다. 구현된 시스템을 실제 터널에서 실험한 결과 터널 내에서 발생한 장애물, 정지 사고차량, 차량 정체 지체, 사람 이륜차, 연기 화재, 조명 이상, 역 주행 등의 유고상황을 모두 실시간으로 정확히 감지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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