본 논문에서는 실제 현실에서 표현되는 소리의 특징인 파동(Sound wave)과 흐름(Sound flow) 그리고 회절(Diffraction of sound)을 가상환경에서 실시간으로 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 소리가 재생되는 위치로부터 장애물 여부를 판단하고, 장애물이 존재할 시, 장애물로 인해 반사와 회절된 새로운 소리 위치를 계산한다. 이 과정에서 레이트레이싱 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단하고, 충돌에 의해 굴절된 벡터를 이용하여 장애물 너머에서 들리는 소리의 크기를 계산하며, 충돌된 레이의 개수에 따라 소리의 크기를 감쇠시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리의 회절은 물리 기반 접근법에서 나타나는 회절 형태를 실시간으로 표현했으며, 장애물에 따라서 회절 패턴이 변경되고, 이에 따라 소리의 크기가 자연스럽게 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 나타나는 소리의 퍼짐과 같은 특징을 거의 유사하게 복원해냈다.
공간 마이닝에서 클러스터링은 오브젝트간의 거리나 연결 상태, 또는 공간상에서의 상대적인 밀도를 기반으로 서로 비슷한 오브젝트들을 하나의 그룹으로 묶는 과정이다. 실세계에서 공간 상에 분포하는 강이나 호수, 고속도로와 같은 장애물들은 클러스터링의 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 장애물을 고려한 오브젝트 사이의 거리를 정의하고, 이를 이용하여 공간 오브젝트들을 밀도를 기반으로 클러스터링 하면서 동시에 공간상에 존재하는 장애물을 고려하는 새로운 공간 클러스터링 알고리즘(DBSCAN-O)을 제안한다. 또한 실험을 통해 DBSCAN-O가 기존의 밀도 기반 알고리즘인 DBSCAN에서 찾아내지 못한 새로운 형태의 클러스터링 결과를 도출하는 것을 보인다.
본 논문에서 구현한 시스템은 비젼(vision)시스템을 이용하여 자율 이동로봇의 경로를 탐색하고 추출된 정보로부터 자율 이동로봇의 위치제어 성능을 제시하고자 한다. 일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 기타 다른 시스템의 정보를 이용하여 미로를 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그리고, 본 연구에서 제시한 시스템은 자율이동로봇의 행동 환경을 호스트 PC인 비젼시스템이 로봇의 현재 위치, 로봇이 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 둥둥을 분석한다. 분석된 결과값을 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하면 로봇은 그 데이터를 받아서 동작하게 되며 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 만들거나 장애물을 회피 할 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 A* 알고리즘을 사용하였으며, 본 알고리즘은 매우 단순하면서도 실시간 처리에 적용가능하며, 자율 이동로봇의 충돌회피, 최단 경로 생성에 대한 성능을 실험을 통하여 제시한다.
본 연구는 스마트폰 기반의 RPG 장르의 '블레이드 for Kakao' 게임을 대상으로 게이머의 행동 패턴 분석을 목적으로 한다. 3명의 피험자를 대상으로 동시조서 방법을 이용하여 지역1에서 10개의 에피소드 과제를 수행하게 하였다. 그 결과 공간의 형태 행동유도성과 장애물(몬스터)의 배치 행동유도성의 조합에 따라 4가지 행동패턴이 도출되었다. 넓은 공간과 일정한 장애물 배치에서는 전진공격, 동일한 공간에 장애물이 산재해 있으면 회피형태의 간접적인 공격, 동일한 공간에 장애물이 모여 있으면 한 번에 몰아서 공격, 좁은 공간에 장애물이 배치되어 있으면 끌어 당겨서 공격하는 행동이 도출 되었다. 또한 장애물(몬스터)의 속성 행동유도성에 따라 캐릭터 성장과 전투방식의 최적화 패턴이 도출되었다. 본 연구는 스마트폰 기반의 RPG 장르의 게임플레이와 행동유도성의 관계를 규명하고 게임의 레벨디자인에 대한 디자인지침을 줄 것으로 기대한다.
단일 카메라 영상으로 입력되는 환경 정보에 대해서 보도에 대한 길의 소실점과 보도 영역에 대한 정보를 획득하는 방법과 보도 영역에 대해 블록 세그멘테이션을 통하여 장애물과 같은 물체 영역을 구분한다. 소실정과 보도 영역을 획득하기 위한 방법으로 에지영상에서 보도의 외곽선 정보를 추출하도록 한다. 이를 위해 체인코드를 이용하여 특정한 방향으로 향하는 직선 성분을 검출하도록 한다 보도 영역 내에 존재하는 물체의 영역을 구분하기 위해서 영역을 특정 크기를 가지는 블록으로 구분하고 각 블록이 가지는 평균 컬러 정보를 이용하여 영역을 세그멘테이션 한다. 세그멘테이션을 통해 얻은 영역을 통해 보도의 영역과 장애물의 영역을 구분하고 각 장애물의 위치를 계산하다. 알고리즘의 평가를 위해 실내의 복도 환경과 단순한 형태를 가지는 실외 환경에서 획득한 영상을 이용하여 실험하였다.
본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 장애물 회피 및 물체 추적 방법을 제시한다. 장애물 회피를 위해서 제어부의 초음파 발생 신호의 귀환시간과 거리와의 관계 및 적외선 센서에서 측정한 아날로그신호와 거리와의 관계를 추출하여 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 물체 추적 모드에서는 첫째, 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며 둘째, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 영상의 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 물체영역만을 추출하였다. 셋째, 물체 형태정보함수를 정의하고 해당함수를 형태의 보전 에너지로 활용하여 동일 물체의 대응문제를 효과적으로 해결하였다.
본 논문에서는 고정된 장애물이 포함된 글로벌 맵 환경에서 LRF 센서만을 가진 자율이동 로봇이 이동장애물을 회피하기 위한 알고리즘을 제안한다. 우선 이동장애물을 회피하기 위해 LRF 거리 센서 데이터와 글로벌 맵을 이용하여 이동장애물을 추출한다. 추출된 이동장애물과 자율이동 로봇의 상대적인 벡터 성분의 합을 이용해 타원 형태의 안전반경을 생성한다. 생성된 안전반경을 고려하여 자율이동 로봇이 이동장애물을 회피하고 목적지에 도착할 수 있도록 한다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 정량적인 분석 방법을 사용하여 기존 알고리즘과 비교하고 분석한다. 분석 방법은 이동장애물이 없을 때를 기준으로 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘의 경로의 길이와 주행 시간을 비교한다. 제안된 알고리즘은 이동장애물의 상대적 속도와 방향을 고려하여 회피할 수 있어서 경로와 주행 시간 모두 기존의 알고리즘보다 높은 성능을 보인다.
센서 네트워크에서는 센서노드들 사이에 다양한 형태의 장애물들이 존재할 수 있다. 이러한 장애물들로 인하여 라우팅 과정에서 해결해야 할 여러 가지 문제점들이 발생하게 된다. 즉, 장애물을 우회하는 과정에서 극복경로가 지나치게 길어질 수 있다. 따라서, 장애물이 많은 환경에서도 에너지 효율적으로 경로를 생성할 수 있는 라우팅 기법이 요구된다. 기존의 위치기반 라우팅 기법은 장애물 극복을 위해 전체 네트워크 그래프를 평면 그래프(planar graph)로 변환하는 과정을 필요로 한다. 이 과정에서 실제 네트워크 토폴로지가 왜곡됨으로 인해 여러 가지 문제점들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 목적지 중심의 극 좌표계를 기반으로 센서의 위치를 결정하고, 플라나 과정 없이 장애물을 적응적으로 극복할 수 있는 방향기반의 라우팅 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 제안 방법이 장애물을 회피하는 과정에서 에너지 효율적인 경로를 생성함을 보인다.
로봇의 자율적 이동을 위해서는 현재지점에서부터 목표지점까지를 연결하는 최적 경로의 계획이 필수적이다. 그리고 이동 로봇의 최적 경로는 장애물과의 충돌 없이 목표물까지 최단 이동 거리로 이동 할 수 있도록 하는 경로를 뜻한다. 실제 많은 이동 로봇은 주위 장애물에 대한 정보 없이, 미지의 환경에서도 자율적 이동이 가능해야 한다. 이에, 본 논문에서는 미지 환경에 적합한 새로운 형태의 경로 계획 및 장애물 회피 방법을 제안한다. 이 경로 계획 방법은 매 순간 최적이라 예측되는 지역적 목표를 지정하여 추적하며, 이러한 추적의 연속들의 결과가 로봇의 1차적 이동 경로가 된다. 하지만 이 경로는 장애물과의 충돌이 배제된 경로이다. 이에, 본 논문에서는 Potential Field 방법을 모방한 새로운 방법의 장애물 회피 방법을 제안한다. 그리고 위의 본 논문에서 제안한 경로 계획과 장애물 회피 방법의 성능 및 정확성을 모의실험을 통해 검증한다.
본 논문에서는 CREEP 알고리즘을 사용한 자율 이동 로봇의 경로계획과 이를 바탕으로 한 실제 하드웨어 구현에 관하여 다루었다. 로봇이 알지 못하는 지역을 진행하게 될 때 주변의 위치를 파악하기 위해서는 센서를 필요로 하는데 여기에는 초음파 센서를 사용하였다. 초음파 센서는 주변에 장애물과 로봇사이의 거리를 알아내는데 사용할 수 있다. 또한 다른 종류의 센서들보다 간단히 설치하여 사용할 수 있다. 초음파 센서는 장애물의 형태와 표면상태에 따라서 또는 장애물과 센서와의 거리와 각도에 따른 오차가 생기는 데 이를 보정하고 이 값을 이용하여 로봇의 운행을 위한 지도를 작성하였다. 작성된 지도에 의해서 컴퓨터에서 경로를 결정하여 로봇에 전달함으로서 실제 로봇이 목표를 향해 진행하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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