• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
• /
• pp.1827-1828
• /
• 2008

지능형 휴머노이드 로봇에서 환경에 따른 행동결정능력은 로봇이 필수적으로 갖추어야 할 기능이다. 특히 비전기반의 환경인식 기술은 로봇에서 가장 많은 보행 환경 정보를 제공한다. 따라서 보다 정확한 환경인식 성능을 위해서는 상체의 움직임이 많은 휴머노이드 로봇에서 비전기반의 높은 환경에 대한 인식 기능을 위해 전처리 단계로 로봇 자체의 움직임을 상쇄 시켜주는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 Gaussian 모델과 Wavelet Transform을 사용하여 추적하고자 하는 영역을 추출하고 PCA를 이용하여 로봇 자체의 움직임을 상쇄시키는 방법을 제안한다. 본 방법은 영상 전체를 분석함으로써 기존의 픽셀 단위로 움직임을 분석하는 방법에 비하여 간단하면서도 우수한 성능을 보인다. 본 시스템을 제작한 로봇에 적용한 결과 보다 높은 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제18권4호
• /
• pp.224-230
• /
• 2015

In this paper, it is presented a learning controller for repetitive walking control of biped walking robot. We propose the iterative learning control algorithm which can learn periodic nonlinear load change ocuured due to the walking period through the intelligent control, not calculating the complex dynamics of walking robot. The learning control scheme consists of a feedforward learning rule and linear feedback control input for stabilization of learning system. The feasibility of intelligent control to biped robotic motion is shown via dynamic simulation with 25-DOF biped walking robot.

• 전기학회논문지P
• /
• 제55권2호
• /
• pp.83-88
• /
• 2006

This paper proposes a method that minimizes the consumed energy by searching the optimal locations of the mass centers of the biped robot's links using Genetic Algorithm. This paper presents a learning controller for repetitive gait control of the biped robot. The learning control scheme consists of a feedforward learning nile and linear feedback control input for stabilization of learning system. The feasibility of learning control to the biped robotic motion is shown via computer simulation and experimental results with 24 DOF biped walking robot.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.822-823
• /
• 2015

본 논문에서는 휴머노이드 로봇이 더욱 지능적으로 보행할 수 있도록 강화학습을 적용하는 방법을 제안한다. 강화학습을 활용하면 로봇의 이동 경로에 동적으로 이동하는 장애물이 있을 경우 이를 인지하고 회피하여 목적지까지 문제 없이 이동할 수 있다. 실제 환경에서의 실험에 앞서 Unity3D를 활용한 가상 환경에서 이를 구현하여 실험해보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.428-429
• /
• 2022

최근에 자율 주행 자동차에 관련한 관심이 증가하면서 다양한 연구들이 도출되고 있다. 특히, 자율 주행 자동차를 시뮬레이터에서 검증하는 방법은 실 환경과 비교할 때 상대적으로 안전한 성능 검증 방법으로 많이 활용되고 있다. 시뮬레이터의 핵심 기술은 실 환경과 가상 시뮬레이션 환경의 차이를 줄이는 데 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Imitation Learning(GAIL)[1] 기반으로 자율 주행 자동차 시뮬레이터 내에서 다수의 가상 동적 객체들의 움직임을 제어하는 방법을 제안한다. GAIL은 생성기와 판별기로 구성된다. 생성기는 강화학습 정책 생성기와 전문가 정책 생성기를 포함한다. 판별기는 보상 학습기를 포함한다. GAIL 기반으로 가상 자동차 및 가상 보행자를 제어함으로써 동영상에서의 이동경로를 학습해서 표현할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
• /
• pp.301-302
• /
• 2022

최근 지상 통로에 차량 통행 공간과 보행자 통행 공간이 분리되어있지 않은 공원형 아파트가 증가하고 있다. 이로 인해 택배 차량의 아파트 단지 안으로 진입을 통제하는 아파트가 늘어나고 있다. 현재는 이러한 상황에서 택배기사들이 직접 손수레를 끌고 아파트 안으로 들어가거나, 수령인이 직접 아파트 입구에서 택배를 수령하는 방법으로 문제를 해결 해 왔다. 본 논문은 이러한 불편함을 개선하기 위해 아파트 입구에서 집 앞까지 인공지능 기술과 카메라, 라이다센서를 이용하여 자율주행으로 택배를 운반 해줄 수 있는 '자율주행 택배 운반 로봇' 기술을 제안한다. 기존의 사람이 직접 택배를 집 앞까지 운반하는 방식이 아닌 자율주행 로봇을 이용한 방식으로 택배기사들의 과로로 인한 사고를 예방하고, 아파트 입주민들의 불편도 줄어들 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.408-410
• /
• 2022

최근 데이터 획득 위치에 가장 근접하고, 저 수준의 계산력을 제공하는 엣지 기기를 중심으로 직접 딥러닝 추론을 수행하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 드론에서 촬영한 교통 영상 데이터를 기반으로, 다수의 차량 종류 및 보행자를 식별하는 모델을 Jetson Nano 에 탑재하여 기본 성능을 측정한다. 더불어, 자원제약형 기기 환경에서 TensorRT 와 Deepstream 을 활용하여 객체 식별 모델의 연산 경량화 및 추론 가속화 성능을 극대화하기 위한 구현 및 실험을 수행하여 Anchor-based 및 Anchor-free 객체 식별 모델의 정확도와 실시간 대응력을 평가하고 논의한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.31-38
• /
• 2020

본 논문에서는 시각장애인을 위한 이동보조시스템을 비교 분석하고, 6개의 장애물 감지 특징을 정리한다. 전통적으로, 시각장애인은 흰 지팡이를 사용하거나 안내견과 함께 보행한다. 최근 IoT 기술의 발달로 시각장애인의 보행을 보조하는 스마트 이동보조시스템이 개발되었다. 이러한 스마트 이동보조시스템은 장애물을 감지하고, 경로를 안내하는 역할을 수행해야 한다. 특히 스마트 이동보조 시스템은 장애물인지 판단하고, 햅틱 피드백을 통해 장애물 정보를 제공한다. 그리고 스마트 시스템은 서버를 구성하여 장애물의 정보를 저장하고, 다른 사용자에게 정보를 공유한다. 또한 저장된 장애물 정보를 통해 사용자 중심의 최적의 경로를 생성하여 시각장애인에게 장애물을 회피할 수 있는 경로를 안내한다. 스마트 이동보조시스템은 기계학습과 인공지능 기술을 적용함으로써 더욱 빠르게 발전할 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권6호
• /
• pp.75-83
• /
• 2007

본 논문은 영상 기반의 사람의 자세 추정에 대하여 다룬다. 특히 사람이 걷는 동안 카메라는 사람의 측면을 관찰하고 있다고 가정한다. 사람의 자세 추정의 문제는 인간-컴퓨터 상호 작용이나 지능형 감시 시스템을 위해 연구가 되는 분야이며, 본 논문에서는 일반적인 보행 상황에서 감시 시스템 또는 위치 추적, 자세 인식에 응용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 분야의 최근의 연구동향은 마코프 네트워크를 이용하여 신체 부분들의 위치나 움직임의 관계를 조건부 독립으로 가정하여 다루고 있다. 이러한 방법들의 경우 신체를 십여 개의 부분들로 모델링하고, 연결된 신체들의 관계를 고려하여 자세를 추정한다. 본 논문에서는 이러한 방법을 응용하여 모델을 단순화하고, 더 나아가 손쉽게 사람의 자세를 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 신체 부분들이 독립적임을 가정하여 그 위치를 찾은 후에, 모션 캡쳐 데이터로부터 얻은 신체 부분들의 움직임 간의 관계를 고려하여 자세를 수정하여 주었다. 사람의 신체를 찾기 위해 edge matching을 이용하였으며, 그 과정에서 신체 부분의 edge 성분의 방향성을 강조하기 위해 Anisotropic Gaussian Filter를 사용하였다. 신체의 부분이 가려지는 경우, 모델의 silhouette을 이용하여 가려지는 부분에 대해 추가의 matching cost를 부여함으로써 occlusion 시에도 신체의 부분을 찾을 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.485-492
• /
• 2006

본 논문은 휴머노이드 로봇 ISHURO의 분산 제어를 위한 네트웍 구현에 대해 다루고 있다. 일반적으로 휴머노이드형 로봇은 기구학적으로 유연한 동작을 위해 다수의 자유도가 필요하다. 이를 구현하기 위해서는 중앙에서 일괄적으로 처리 하는 것 보다 간결 하면서도 유연성을 줄 수 있는 분산 처리 방법이 선호되고 있다. 분산 처리를 위한 제어기를 구성할 때는 로봇의 모터를 독립적으로 제어하기 위한 제어기가 별도로 필요하며 모듈 간에는 정해진 시간 내에 데이터를 교환할 수 있는 통신 기법이 필요하다. ISHURO의 각 관절은 자체 내에 독립된 DSP를 내장하고 있으며 CAN 네트웍을 이용하여 모듈간의 통신을 하여 구동기를 재어하거나 센서의 값을 모니터링 할 수 있게 되어 있다. 본 논문에서는 이를 위한 통신 구조를 제안하고 필요한 전송 메시지를 정의하고, 전송시간을 분석하여 로봇 분산 제어기 구조에 적절한 전송 프로토콜을 제시하였다. 모든 과정은 Matlab을 이용하여 컴퓨터모의실험을 수행하였고 실제 휴머노이드 로봇에 적용하여 보행실험을 통해 검증 하였다.