최근 인공지능 기반 객체 탐지 기술이 발전함에 따라 영상 감시, 얼굴 인식, 로봇 제어, IoT, 자율주행, 제조업, 보안 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이에 본 논문은 발전된 객체 탐지 알고리즘을 이용하여 비전문가에겐 생소한 컴퓨터나 전기 장치 등의 '단자(terminal)' 모양을 구별하는 방법을 제안한다. 이를 위해 객체 탐지 프로그램인 You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 이용하여 입력한 단자들의 모양을 검출하는 알고리즘을 구성하였다. 일상에서 쉽게 볼 수 있는 단자들의 이미지(VGA, DVI, HDMI, DP, USB-A, USB-C)를 라벨링하여 데이터셋을 구축하였고, YOLOv4와 YOLOv5 두 버전의 알고리즘을 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 mean Average Precision(mAP) 기준 최대 92.9%의 정확도를 얻을 수 있었다. 전기 장치에 따라 단자의 모양이 다양하고, 그 종류 또한 많기 때문에 본 연구가 방송 기술 등의 여러 분야에 응용될 것으로 기대된다.
3차원 물체의 탐지와 자세 추정은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작 작업, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 다양한 응용 분야들에서 공통적으로 요구되는 매우 중요한 시각 인식 기술이다. 깊이 지도를 요구하는 기존 연구들과는 달리, 본 논문에서는 RGB 컬러 영상만을 이용해 미지의 물체들, 즉 3차원 CAD 모델을 가지고 있지 않은 새로운 물체들을 탐지해내고, 이들의 자세를 추정해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 최근 빠른 속도로 발전하고 있는 깊이 추정 기술을 이용함으로써, 깊이 측정 센서 없이도 물체 자세 추정에 필요한 깊이 지도를 컬러 영상에서 구해낼 수 있다. 본 논문에서는 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 제안 모델의 유용성을 평가한다.
In this paper, a fuzzy-neural hybrid control approach is proposed for controlling a mobile robot that can avoid an unexpected obstacle in a navigational space. First, to describe the global structure of a known environment, a heuristic collision-free space band is introduced. Based on the band, the moving information in the known environment is trained to a neural controller. Then, during the execution of a mobile robot navigation moving information at each position is given the neural controller. If the mobile robot encounters an unexpected obstacle, a fuzzy controller activates to avoid the unexpected obstacle. Finally, some numerical examples are presented to demonstrate the control algorithm.
최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 인공지능 시스템을 구현하였으며, 본 논문에서는 FPGA기반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 영상인식 시스템에 대해 발표하고자 한다.
본 논문은 시각장애인에게 큰 위험이 되는 주거 공간 내 위험 요소들을 감시하고, 경고를 알리는 "시각장애인 주거 공간 내 스마트 안전 시스템"을 제안한다. 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 정해진 시간 또는 음성 명령이 입력되면 이동로봇이 각 방을 자율주행으로 순회하며 위험 요소를 측정한다. 레이저 거리 센서를 활용한 단차 측정값, 열화상 카메라를 활용한 물웅덩이 위험도, 웹캠을 활용한 물체 변위 값을 측정하여 서버에 전송한다. 둘째, 각 방에 설치된 인체 감지 센서를 통해 사용자의 접근을 인식하고, 방에 들어가기 전 서버에 저장된 측정 데이터를 기반으로 스마트 스피커를 통해 위험 요소를 알린다. 셋째, 앱을 통해 관리자가 즉시 검사, 기록조회, 방 정보 수정 등을 이용하여 시스템을 관리한다.
This paper discusses the increasing need for autonomous delivery robots due to the current growth in the delivery market, rising delivery fees, high costs of hiring delivery personnel, and the need for contactless services. Additionally, the cost of hardware and complex software systems required to build and operate autonomous delivery robots is high. To provide a low-cost alternative to this, this paper proposes a autonomous delivery robot platform using a low-cost sensor combination of 2D LIDAR, depth camera and tracking camera to replace the existing expensive 3D LIDAR. The proposed robot was developed using the RTAB-Map SLAM open source package for 2D mapping and overcomes the limitations of low-cost sensors by using the convex hull algorithm. The paper details the hardware and software configuration of the robot and presents the results of driving experiments. The proposed platform has significant potential for various industries, including the delivery and other industries.
본 연구는 옴니휠을 이용한 1인승 탑승 로봇개발을 통해 장애인 및 비장애인 탑승자의 거동특성과 안정성을 고려한 사용자의 불편요소와 개선방안을 파악하여 총 6명의 사용성 평가를 실시하였다. 본 연구 결과를 보면 다음과 같다. 첫째, 대구대학교 신애5호관 기숙사에서 실험대상자들에게 옴니휠을 이용한 1인승 로봇을 사용하여 불편요소를 파악하는데 있는 승하차의 경우 비장애인이 만족도 4점보다 장애인이 만족도 1.6점으로 가장 큰 불편함을 느꼈다. 이는 휠체어 높이보다 제품의 시트높이가 10cm 더 높아 이동하기 어려웠던 것으로 분석된다. 둘째, 1인승 로봇의 주행와 안전을 위해 장착된 시트, 등받이, 암레스트, 풋레스트, 안전벨트 등 장애인과 비장애인 모다 3점 평균이하의 각각 2.33점과 2.62점의 만족도를 보였으나, 가변형설계 및 설계디자인의 경우 장애인과 비장애인 모두 3.5점의 평균 이상 만족도를 나타내었다. 셋째, 1인승 로봇의 가격의 경우 6~7백만원으로 상당히 비싸다는 의견이 많아 정부 보조금 지원이 가능하다면 전동휠체어 대용으로 구입하겠다는 의견을 나타내었다. 따라서 장애인 사용성 평가에서 나타난 불편사항과 개선방안을 토대로 추가적인 연구개발이 이루어져 교통약자들에게 스스로 탑승 및 이동하여 간단한 일상생활 하는데 있어 삶의 질을 높일 필요성이 있다.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.
본 논문에서는 4족복 보행 로봇의 주행 안정성을 개선하기 위한 3가지 이론을 제시한다. 첫 번째는 Minimum-Jerk Trajectory를 이용하여 다리궤적을 최적화 시킨다. 두 번째는 본 논문에서 새롭게 제시한 사인파와 기존의 방식인 LSM을 Jerk값에 근거하여 비교한다. 셋째는 ADAMS-MATLAB co-simulation을 이용하여 반복적인 로봇 시뮬레이션을 통해 스웨이의 최적 보폭을 계산한다. 위의 과정을 통해 로봇의 보행 개선점을 기존의 이론과 비교하여 나타내었다. 첫 번째로 정 보행시 몸체와 타원형태의 다리 끝의 움직임에 Minimum-Jerk trajectory를 사용하여 다리궤적이 급격하게 변하는 지점의 평균 기울기를 최소 1.2에서 최대 2.9까지 감소시켜 지면에 다리 끝점이 도달할 때 충격을 최소화하여 안정성을 증가 하였다. 두 번째로 기존 LSM(Longitudinal Stability Margin)기법과 본 논문에서 제시한 사인파형 Sway를 사용하여 비교한 결과 평균 Jerk를 Z축에서 0.019, X축에서 0.457, Y축에서 0.02, 3D는 0.479 만큼 감소 시켰다. 특히 X축 Jerk는 크게 감소 하였다. 셋째로 로봇이 최소 Jerk 값으로 보행하기 위한 최적의 보폭의 길이를 상기 분석을 통해 도출하였으며 그 결과 20cm보폭 길이가 가장 안정적이었다.
이동 무대의 곡선 주행에 있어서 정확한 곡선경로와 양쪽 바퀴의 속도프로파일이 필요하다.본 논문에서 이동을 할 3 점의 위치 정보를 이용하여 곡선경로 생성하는 방법을 제안 한다. 설계된 곡선경로와 속도 프로파일을 이용하여 이동무대의 궤적을 시뮬레이션 하였고 이에 따라 결과와 3 점의 위치 정보와 비교하여 곡선 경로와 바퀴 속도 프로파일을 보정하는 방법을 제안하였다. 이동무대 하드웨어를 구현 후 곡선 주행 실험을 하였고 설계된 곡선경로와 이동무대의 실제궤적을 비교 분석 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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