• 제목/요약/키워드: 장애물 검출

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인지무선시스템을 위한 전송 손실 지수 추정 기반의 기 사용자 위치 검출 기법 (Localization of primary user for cognitive radios based on estimation of path-loss exponent)

  • 황안;구인수
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.55-63
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    • 2013
  • 인지무선네트워크에서 기 사용자(primary user)의 위치를 정확하게 파악하는 것은 2차 사용자(secondary user)들의 스펙트럼 이용 효율 향상 및 적절한 전력제어를 통한 기 사용자에 대한 간섭을 야기하는 것을 회피하는데 사용될 수 있기 때문에 인지무선네트워크에서 매우 중요한 연구 주제이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 수신신호세기(RSS) 기반의 위치 추정 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현할 수 있어 일반적으로 가장 많이 사용되는 기법으로 인지무선네트워크에서도 사용될 수 있다. 하지만, 수신신호세기 기반의 위치 추정에서 노드간 거리 측정은 수신된 신호 세기를 기반으로 이루어져 무선 채널 환경의 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 수신신호세기 기반으로 기 사용자의 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위하여 전송 손실 지수(path loss exponent) 추정기반의 기 사용자 위치 검출 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 기 사용자 위치 측정의 오차를 줄어 기 사용자에 대한 간섭률을 더 줄일 수 있음을 보였다.

센서 네트워크 기반 지능 로봇의 냄새 인식 및 추적 (Odor Cognition and Source Tracking of an Intelligent Robot based upon Wireless Sensor Network)

  • 이재연;강근택;이원창
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.49-54
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    • 2011
  • 본 논문에서는 실내 환경에서 발생 할 수 있는 각종 냄새를 구분하고 농도를 검출하여 냄새 발생지로의 탐색과 이에 관련된 정보를 전송하는 지능 로봇을 구현 하였다. 온도변화에 따라 구동 되는 반도체식 가스센서를 이용하여 에탄올, 암모니아 및 이들의 혼합가스를 신경망 알고리즘을 통해 구분하고, 퍼지 추론방식으로 농도 측정이 가능한 후각 기능을 구현 하여 탑재함과 동시에 비전 시스템을 이용하여 장애물 회피 이동이 가능하게 하였다. 또한 로봇은 센서 네트워크 내에서 동작하며 유해 가스 및 냄새 관련 정보와 이에 따른 경고 메시지를 멀티홉 방식으로 네트워크 내 다른 노드로 전송한다. 비전 시스템과 후각 센서를 이용한 알고리즘으로 냄새의 종류 구분 및 농도 측정, 발생지 탐색이 가능 하였고 센서 네트워크 내 동작으로 이러한 정보전송이 가능한 로봇을 제시 하였다. 실제 실험을 통하여 냄새 인식 및 농도검출, 그리고 냄새 발생지로의 탐색 알고리즘 및 정보전송 성능의 효용성을 입증 하였다.

딥러닝을 이용한 도로 문제점의 심각도 판단기법 개발 및 적용사례 분석 (Development of a Severity Level Decision Making Process of Road Problems and Its Application Analysis using Deep Learning)

  • 전우훈;양인철;이조영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권10호
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    • pp.535-545
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 도로에서 발생하는 다양한 문제점을 심각도에 따라 구분하고, 이미지 객체검출을 통해 도로관리자의 우선처리 판단을 위한 의사결정방법을 제시하는 것이다. 이를 위해 도로에서 발생하는 문제점들을 도로불편신고 플랫폼인 척척앱의 신고내용을 이용하여 구분하였고, 각 문제점들의 심각도 가중치를 도로위험도 분석에서 사용되는 EPDO를 이용하여 산출하였다. 정립된 방법론의 현장 적용성 검토를 위해 실제 척척앱에서 추출된 이미지를 딥러닝을 이용하여 기계학습을 수행하고, 실제 이미지 테스트를 통해 결과를 검증하였다. 심각도가 높은 로드킬과 차로 장애물, 노면균열 등의 검출률은 90% 이상으로 나타나 실제 현장에 적용이 가능한 것으로 판단된다. 본 연구는 기존의 단순 민원접수 및 해결에서 벗어나 실제 도로현장에서 접수되는 문제점을 심각도로 구분함으로써 실제 민원 처리의 우선순위 선정에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

GPS 신호세기 정보를 이용한 다중경로신호 검출 분석에 대한 연구 (A Study on Analysis of Multipath Signal Detection using GPS Signal Strength Information)

  • 김두식;박관동;김혜인;태현우
    • 한국항해항만학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.7-13
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    • 2015
  • GPS 모듈을 탑재한 모바일 단말기는 꾸준히 증가하고 있으나 코드의사거리를 측위에 사용하므로 반송파 위상을 사용하는 GPS 수신기에 비해 정확도가 낮다. 특히 다중경로신호는 반송파 위상 수신기에 비해 측위 결과에 더욱 큰 영향을 미치므로 다중경로신호를 검출하여 측위에서 제거하는 방안이 필요하다. 이 연구에서는 다중경로신호의 검출을 위해 위성의 신호세기를 이용하는 방법에 대해 초기 분석을 수행하였다. 개활지환경에서 GPS 위성의 고도각이 증가함에 따라 신호세기가 증가하는 것이 확인되었고, 주변에 장애물이 있는 지역에서는 시선방향에 차폐요소가 있는 위성의 신호세기가 감쇄되어 기록되는 것을 확인하였다. 이러한 현상이 GPS 위성이 동일 궤도를 지날 때에도 반복되어 발생하는지 확인하기 위해 위성의 재현시간을 적용하여 비교 분석하였다. 그 결과 GPS 위성 신호세기 변동 특성은 위성이 궤도상의 동일 위치를 지날 때에도 거의 완벽하게 재현되었고, 이 현상이 일시적인 현상이 아니라 관측 환경에 의해 거의 완벽히 재현되는 결과임을 확인할 수 있었다. 따라서 신호세기를 이용한 다중경로신호의 검출이 가능할 것으로 판단된다.

차량용 FMCW 레이더 신호처리부 개발 및 주행시험 (Implementation and Road Test of Signal Processing Unit for FMCW vehicle Radar system)

  • 오우진;이종훈
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.1565-1571
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    • 2010
  • FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) 레이더는 간단하게 장애물의 거리와 속도를 검출할 수 있어 차량용 충돌 방지 시스템에 많이 사용된다. 본 연구에서 개발된 FMCW 차량 레이더 시스템의 신호처리 부는 DSP, FPGA, 고속 ADC 및 DAC 등을 활용한 유연한 구조로 설계 되어 다양한 알고리즘에 대하여 개선 방안을 적용, 평가할 수 있도록 설계되었다. 구현된 시스템은 기본 동작 성능이 설계 성능과 유사함을 확인하였으며, 실제 주행시험을 통하여 상용화에 필요한 몇가지 문제점을 분석하고 이에 대한 개선 방안을 제시하였다. 제기된 문제점을 분석하여 타겟들의 겹침으로 인한 새도우 효과(Shadow effect), VCO의 비선형 특성에 따른 비트주파수의 퍼짐, 차량 형상에 따른 비트주파수의 군집화로 구분하였으며 이에 대한 해결방안을 간단히 살펴보았다.

전방 모노카메라 기반 장애물 검출 기술 (Obstacle Detection Algorithm Using Forward-Viewing Mono Camera)

  • 이태재;이훈;조동일
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제21권9호
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    • pp.858-862
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    • 2015
  • This paper presents a new forward-viewing mono-camera based obstacle detection algorithm for mobile robots. The proposed method extracts the coarse location of an obstacle in an image using inverse perspective mapping technique from sequential images. In the next step, graph-cut based image labeling is conducted for estimating the exact obstacle boundary. The graph-cut based labeling algorithm labels the image pixels as either obstacle or floor as the final outcome. Experiments are performed to verify the obstacle detection performance of the developed algorithm in several examples, including a book, box, towel, and flower pot. The low illumination condition, low color contrast between floor and obstacle, and floor pattern cases are also tested.

전동휠체어 주행안전을 위한 3차원 깊이카메라 기반 장애물검출 (3D Depth Camera-based Obstacle Detection in the Active Safety System of an Electric Wheelchair)

  • 서준호;김창원
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제22권7호
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    • pp.552-556
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    • 2016
  • Obstacle detection is a key feature in the safe driving control of electric wheelchairs. The suggested obstacle detection algorithm was designed to provide obstacle avoidance direction and detect the existence of cliffs. By means of this information, the wheelchair can determine where to steer and whether to stop or go. A 3D depth camera (Microsoft KINECT) is used to scan the 3D point data of the scene, extract information on obstacles, and produce a steering direction for obstacle avoidance. To be specific, ground detection is applied to extract the obstacle candidates from the scanned data and the candidates are projected onto a 2D map. The 2D map provides discretized information of the extracted obstacles to decide on the avoidance direction (left or right) of the wheelchair. As an additional function, cliff detection is developed. By defining the "cliffband," the ratio of the predefined band area and the detected area within the band area, the cliff detection algorithm can decide if a cliff is in front of the wheelchair. Vehicle tests were carried out by applying the algorithm to the electric wheelchair. Additionally, detailed functions of obstacle detection, such as providing avoidance direction and detecting the existence of cliffs, were demonstrated.

LEOSAR 및 MEOSAR 시스템의 조난신호 탐지시간 해석 (Analysis of the Detection Time of Distress Signal for LEOSAR and MEOSAR Systems)

  • 임상석
    • 한국항행학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.377-384
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    • 2006
  • 본 논문에서는 선박이나 항공기 조난에 대비하여 운용 중인 인공위성을 기반으로 하는 수색 및 구조 시스템의 조난신호 탐지시간에 관한 문제를 고려한다. 현재 운용 중인 LEOSAR 시스템은 저궤도 위성을 사용하며 시스템에 속한 위성의 수가 적고 커버리지는 지구전체가 아닌 국지이다. 따라서 조난자의 비컨 신호가 탐지되어 구조본부까지 전달되려면 장시간이 소요된다. 이와 대조적으로 새로 제안된 중궤도 항행위성시스템에 기반한 MEOSAR 시스템을 추가로 도입하는 경우를 가정하면 커버리지가 지구전역으로 확대되고 시스템의 안정도가 개선되어 조난신호 검출 또는 탐지시간이 크게 감소하므로 수색구조 효율이 크게 개선된 결과를 얻는다. 본 논문에서는 비컨에 대한 장애물의 영향을 고려했을 경우에 대하여 LEOSAR 및 MEOSAR 시스템에 대한 조난신호 탐지시간을 시뮬레이션을 통하여 계산하고 그 결과를 비교 해석한다.

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향상된 물체 인식을 위한 픽셀 복원 기반의 비선형 3D 상관기 (Nonlinear 3D Correlator Based on Pixel Restoration for Enhanced Objects Recognition)

  • 신동학;이준재
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.712-717
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    • 2013
  • 본 논문에서는 향상된 물체 인식을 위한 픽셀 복원 기반의 비선형 3D 상관기를 제안한다. 제안한 방법은 부분적으로 가려진 물체로부터 요소영상을 픽업하고 서브영상으로 변환하고 영역 매칭 알고리즘 방법을 이용하여 서브영상으로부터 장애물로 가려진 영역을 검출하고 제거한다. 그 다음 픽셀 복원 방법으로 각 서브영상에서 제거된 물체의 픽셀을 복원한다. 마지막으로, 재생된 참조영상과 재생된 영상 사이의 비선형 상호상관을 통하여 3D 물체의 인식 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

시각 장애인 보행안내를 위한 장애물 분포의 3차원 검출 및 맵핑 (3D Detection of Obstacle Distribution and Mapping for Walking Guide of the Blind)

  • 윤명종;정구영;유기호
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.155-162
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    • 2009
  • In walking guide robot, a guide vehicle detects an obstacle distribution in the walking space using range sensors, and generates a 3D grid map to map the obstacle information and the tactile display. And the obstacle information is transferred to a blind pedestrian using tactile feedback. Based on the obstacle information a user plans a walking route and controls the guide vehicle. The algorithm for 3D detection of an obstacle distribution and the method of mapping the generated obstacle map and the tactile display device are proposed in this paper. The experiment for the 3D detection of an obstacle distribution using ultrasonic sensors is performed and estimated. The experimental system consisted of ultrasonic sensors and control system. In the experiment, the detection of fixed obstacles on the ground, the moving obstacle, and the detection of down-step are performed. The performance for the 3D detection of an obstacle distribution and space mapping is verified through the experiment.