• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.211-214
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• 2002

본 연구에서는 지체 부자유자들이 가장 많이 사용하는 전동형 휠체어를 이용하여, 조이스틱과 음성인식 모듈을 전동 휠체어에 부착하고 여기에 인공지능 기법을 적용하여 조이스틱과 음성인식 의해 휠체어를 제어하였으며, 각 휠체어의 각 부분을 모듈별로 구성하여 제작하였다. 그리고 조이스틱으로 휠체어를 제어하지 않고 음성인식으로 만 휠체어를 제어 동작했을 경우에 휠체어가 주행중에 장애물이 주행 경로 상에 갑자기 나타났을 때 장애물에 대해 즉시 정지하거나 회피하지 못할 경우가 발생하게 된다. 그래서 전동휠체어의 앞면과 됫면에 초음파 센서를 부착하여 갑자기 장애물이 나타났을 때 전동휠체어가 장애물에 대해 지능적으로 정지하거나 회피 할 수 있도록 퍼지이론을 적용하여 장애물에 대해서 지능적인 동작이 가능하도록 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.1129-1130
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• 2008

고령사회로 진입함에 따라 보행보조기의 관심이 증가되고있다. 고령자는 로봇의 조작능력이 매우 떨어지기 때문에 외부환경변화(장애물, 위험상황)에 민첩하게 대응할 수 없다. 본 논문에서는 보행보조로봇 사용자가 구동 중 실수를 하더라도 진행하고자 하는 방향의 장애물 대하여 안전하게 회피하는 방법을 제안한다. 보행보로로봇에 레이져 센서를 정면에 장착하여 장애물을 판단하고 로봇이 회피 또는 정지하도록 하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.267-276
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• 1993

본 연구에서는 우선 네트워크의 기본 이론을 소개하고, 이를 바탕으로 로봇의 궤적계획에 이용하기 위한 변수, 구속조건, 에너지를 정의하며, 네트워크가 국부적 최 소 상태에 빠지는 것을 방지하기 위하여 Temperature Adding을 이용한 적절한 가중치 조절로 작업 공간상에 장애물이 정지하고 있는 경우와 장애물이 움직이는 경우, 같은 작업 공간상에서 동시에 움직이는 두 대의 로봇들의 충돌회피문제 등 여러 종류의 궤 적 계획 문제에 적용시켜 보고자 한다. 이와같이 궤적계획 문제를 신경회로를 이용 하여 다루게 되면, 신경회로망의 링크수나 장애물의 변화등 상황의 변화에 따르는 복 잡한 모델링 전개가 필요 없어지고, 여유 자유도를 가지는 경우에도 별도의 성능지수 를 위한 인위적인 조작을 요구하는 알고리즘의 개발이 필요없이 스스로가 최소의 에너 지 상태를 찾아가게 되며, 병렬실(parallel processing) 계산방식으로 각 링크의 위치 를 동시에 구할 수 있게 되어 실시간 제어의 가능성을 제시하여 준다.

• 자동차안전학회지
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• 제11권2호
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• pp.29-34
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• 2019

This paper presents a new method for construction of a static obstacle map. A static obstacle is important since it is utilized to path planning and decision. Several established approaches generate static obstacle map by grid method and counting algorithm. However, these approaches are occasionally ineffective since the density of LiDAR layer is low. Our approach solved this problem by applying probability theory. First, we converted all LiDAR point to Gaussian distribution to considers an uncertainty of LiDAR point. This Gaussian distribution represents likelihood of obstacle. Second, we modeled dynamic transition of a static obstacle map by adopting the Hidden Markov Model. Due to the dynamic characteristics of the vehicle in relation to the conditions of the next stage only, a more accurate map of the obstacles can be obtained using the Hidden Markov Model. Experimental data obtained from test driving demonstrates that our approach is suitable for mapping static obstacles. In addition, this result shows that our algorithm has an advantage in estimating not only static obstacles but also dynamic characteristics of moving target such as driving vehicles.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.43-44
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• 2015

본 논문에서는 Run & Jump 모바일 게임을 설계하고 구현한다. 이 게임은 다양한 동물 캐릭터가 달리면서 장애물을 피하고, 별 아이템을 획득하기 위해 점프하여 점수를 획득하는 게임이다. 이 게임의 특징은 XNA Framework를 사용하여 메인화면과 도움말, 게임중 일시정지, 다양한 동물 케릭터 선택 등의 기본 기능을 구현한다. 또한 게임실행 로직, BGM, 효과음, 사운드 켜기 끄기 기능을 구현한다. 그리고 별 아이템 획득 및 장애물를 피하면서 얻는 점수를 DB에 저장하여 관리하는 ranking 시스템을 구현한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권6호
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• pp.535-542
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• 2011

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.

• 한국어업기술학회:학술대회논문집
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• 한국어업기술학회 2003년도 춘계 수산관련학회 공동학술대회발표요지집
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• pp.154-155
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• 2003

생식선자극호르몬 (GTHs; FSH/LH)은 어류의 생식계를 조절하는 상위의 호르몬 이며, 난황형성 및 생식세포의 분화/발달을 촉진하는 중추적인 기능을 담당한다. 그러나, 해양의 환경오염물질이 어류 GTH의 유전자발현에 미치는 영향에 관한 연구는 매우 부족한 실정이다 (Khan et al., 2001; Yadetie and Male, 2002). 본 연구에서는 난태생 어류인 조피볼락 뇌하수체 호르몬의 유전자 발현에 미치는 내분비계 장애물질의 영향에 관하여 조사하였다. (중략)

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.287-288
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• 2018

본 과제는 자율주행의 이론적 개념을 이해하고 다양한 기술적 내용을 구현해 보기 위한 프로토타입형의 과제이다. 전방의 감지기를 통해 장애물을 감지, 예기치 못한 상황에서의 긴급정지도 가능하게 하였고 차선검출을 위한 openCV를 적용하여 영상처리를 하였다. 이를 통하여 차량의 회로 설계와 방향을 제어하고 차량의 속도, 정지능력을 구현하였다. 향후, 영상처리를 통한 신경망 학습 및 고성능 감지기를 적용하여 사실성 있는 운송 장치를 개발하고자 한다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.14-19
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• 2021

This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.39-44
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• 2022

This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.