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 일반적인 경로탐색기법의 사용으로 인한 단점들을 보완하며 공간적, 시간적, 안정성을 만족하는 효율적인 경로탐색기법인 IRCT기법을 소개하고, 이를 가정용 청소로봇에 적용한다. 기존의 경로탐색 기법인 A*알고리즘은 격자이동을 하여야만 하는 한계로 인하여 이동저리에 있어서 비효율적이고, 그에 따른 시간적 손실과 에너지의 손실 등이 따른다. IRCT 기법은 A*알고리즘에서 사용하는 격자이동에 대한 문제점을 장애물과 비장애물을 재 정의하여, 격자이동이 아닌 노드와 노드 사이를 이동함으로써 효율성과 안정성을 동시에 만족시킨다. 청소용 로봇에 IRCT기법을 적용하기 전 실험을 통하여 IRCT기법과 A*알고리즘을 비교함으로써, 두 기법사이의 인동거리와 시간적 효율성을 확인하고, IRCT기법의 안정성을 보인다.
상 하수도, 해양플랜트 등 다양한 배관이 산업현장에 이용되고 있으며, 이러한 배관의 유지보수 작업은 필수적이다. 특히 산업현장에서 배관 유지보수 작업은 전문 인력이 배관 내 투입되어 작업이 진행되거나, 인력 투입이 불가능한 경우 와이어에 연결된 스크래퍼를 배관에 삽입하는 방식을 이용한다. 그러나 이 방식은 교통체증, 막대한 예산의 투입 등의 문제를 야기한다. 이런 문제점을 해결하기 위한 배관 청소 로봇의 연구, 개발이 진행되고 있다. 현재 배관청소 로봇은 작업 및 운용 상태를 실시간으로 확인할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 배관 청소로봇의 운용, 배관 내부 및 청소 상태를 확인할 수 있도록 카메라로부터 촬영된 영상을 수집하며, 수집된 데이터는 RS-485 통신을 이용하여 모니터링 시스템에 전송하여 사용자가 실시간으로 상태를 확인할 수 있게 구성하였다.
터널 청소는 현장작업이기 때문에 대단히 열악한 근로조건에 놓여있다. 시공되는 터널의 증가로 청소해야 할 터널이 점점 많아지고 있다. 하지만 터널의 증가에 비해 청소 분야에서 숙련공에 대한 구인난과 고령화는 해소되지 않고 있으며, 이들에 대한 임금 상승이 지속되는 것으로 조사되었다. 이에 대응하여 해결방안으로 제시된 것들 중의 하나가 바로 자동화${\cdot}$기계화이다. 최근 산업로봇의 발달로 인해 인력으로 해왔던 일들이 점차 줄어들고 신속하고 쾌적한 환경에서 작업할 수 있게 되었다. 하지만 건설로봇이 개발되기 시작한 것은 불과 10년 정도로 지금까지 개발된 전 세계 건설로봇은 90여종 200여대 정도에 지나지 않는다. 이중 터널 청소 분야에서는 장비는 개발되었더라도 완벽한 자동화를 이루지 못해 추가로 인력이 투입되는 실정이다. 터널 청소는 직업의 안정성, 임금, 안전, 쾌적한 작업 환경 등을 만족시키지 못하고 작업자의 생명을 위협하는 수준에까지 이르고 있어 터널청소장비의 개선이 시급하다. 본 연구는 기존의 터널청소의 문제점 및 기존 터널장비의 문제점을 분석하고 이를 바탕으로 개선된 터널청소 장비를 제안하고자 한다.
건물 내부 공기 순환을 위한 공조 덕트는 장기간 사용 시 오염물질이 내부에 쌓여 인력 또는 로봇이 투입되어 청소가 주기적으로 수행된다. 청소는 작업시간과 인건비 문제를 해결하기 위해 최근 원격 조정으로 로봇을 작동시키는 방법이 사용되고 있다. 하지만 완전 자동화가 아니라 인력 의존적이며 청소 시간 단축에도 한계가 있다. 본 연구는 공조 덕트 청소 로봇 자율 주행을 위해 교차점 검출 알고리듬 개발에 대한 것이다. 자율 주행은 청소 로봇에 장착된 카메라 영상에서 교차점 검출 알고리듬을 통해 추출된 점과 중심점 사이의 거리 및 각도를 계산하여 로봇을 제어하도록 구성된다. 교차점 검출을 위한 데이터는 3D CAD 프로그램을 이용한 공조 덕트 내부 이미지를 Python을 이용해 교차점 좌표 및 두 경계선 각도를 추출하여 생성했다. 검출 알고리듬은 딥러닝 중 CNN 모델이 학습에 사용됐으며 학습 모델은 입력이미지에서 교차점 정보를 추출하며 학습 모델 정확도는 면적과 거리를 이용해 판단했다. 알고리듬 검증을 위해 청소 로봇을 제작했으며 로봇은 몸체, Raspberry Pi, 카메라 및 초음파 센서를 포함한 제어부, 모터와 바퀴를 포함한 구동부로 구성된다. 알고리듬을 탑재한 로봇 청소기 주행 영상을 통해 알고리듬을 검증했다. 향후 공조 덕트뿐만 아니라 에스컬레이터 등 다양한 환경에서 적용 가능할 것으로 기대된다.
최근의 홈네트워크 시스템의 경향은 가정 내의 모든 정보가전기기가 하나의 네트워크로 연결되어 기기, 시간, 장소에 구애받지 않고 원격 감시 및 제어 서비스가 이뤄지는 미래 지향적인 가정환경을 포함한다. 또한 청소로봇은 그 사용의 편리성으로 가정에서의 사용이 점점 일반화되고 있는 추세에 있다. 본 논문에서는 홈네트워크 환경하에서 지능형 홈을 위한 하나의 시도로서 자율이동이 가능한 청소로봇을 이용한 홈 모니터링 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 상용화된 기존 청소로봇에 유무선 공유기와 웹캠을 부착함으로써 기존의 고정 카메라에 의한 홈 모니터링 한계를 극복하여 댁내 모든 곳을 자유롭게 모니터링할 수 있도록 하였다. 사용자는 원격지에서 이동통신기기(PDA 등)를 이용하여 청소로봇을 제어함으로써 사용자가 원하는 곳의 영상을 손쉽게 모니터링 할 수 있게 하였다. 유무선 공유기에는 리눅스 운영체제인 OpenWrt를 설치하여 사용자에게 무선으로 영상을 전송하고 RS-232통신으로 청소로봇 제어를 가능하게 하였다.
본 논문에서는 선체 청소로봇의 자동화를 위한 새로운 위치추정 방법을 제안하였으며, 제안한 위치추정 방법을 실제 선체 청소로봇에 적용 가능성을 평가하기 위해 동일한 주행방법을 가지는 소형로봇에 적용하여 위치추정 실험을 수행하였다. 위치추정 실험을 통해 광 변위센서를 사용한 위치추정 방법이 회전 엔코더를 사용한 방법보다 더 정확하게 위치를 추정하는 것을 확인하였으며, 더불어 제안한 위치추정 방법을 통해 로봇 주행방향 또한 기존의 회전 엔코더 방식보다 정확하게 계산되는 것을 확인하였다. 이후의 연구에서 제안한 위치추정 방법에 오차보정을 위한 센서를 추가하여 위치추정 정확도를 보완하고, 이를 실제 선체 청소로봇에 적용하여 사용할 계획이다.
최근 청소로봇을 위한 여러 가지 알고리즘들이 개발되면서 다양한 청소로봇들이 개발되고 있다. 그 중 청소로봇이 청소하는데 있어 청소시간의 제약이 있을 경우 효율적으로 청소할 수 있는 알고리즘인 DmaxCoverage 알고리즘이 있는데 이 알고리즘을 구현하는데 장애물이 존재하지 않는 비어있는 공간을 찾기 위해 Rectangle Tiling기법을 사용하고 있다. Map을 그리드 형태의 수많은 사각형으로 나타낼 경우 사각형을 찾는 기법 중 수학적 방법으로 Rectangle Tiling이 최적의 값을 찾아줄 수 있다. Rectangle Tiling 기법은 그리드 형식의 map에서 생성될 수 있는 사각형들의 모든 경우의 수를 찾는 것이다. 이때 그리드선의 간격이 촘촘하고 map의 크기가 클 경우 많은 사각형이 생성됨으로 많은 시간을 소모해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Rectangle Tiling에 근접한 정확성과 보다 개선된 속도를 제공하는 Four Direction Rectangle Scanning(FDRS)기법을 제안한다. FDRS기법은 존재하는 모든 사각형을 찾는 것이 아니라 물체가 존재하는 셀의 상하좌우만을 검색하여 빈 공간을 찾는 기법이다. 이 두 알고리즘을 비교하여 FDRS의 효율이 뛰어남을 실험을 통해 보여준다.
본 논문에서는 청소로봇이 전 청소 영역을 CCPP(Complete Coverage Path Planning)를 이용해 경로를 생성한 후 재 경로계획 시 장애물의 미소한 변화로도 기존에 생성한 전 경로패턴을 바꾸지 않고 수정 할 수 있는 CD(Cell Decomposition)와 FN(Flow Network)을 이용한 CCPP 방식을 제안 하였다. 그리고 제안된 경로 계획에 대해 시뮬레이션으로 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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