스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.
가상의 캐릭터가 이동하기 위해 경로를 계획하는 일은 컴퓨터 게임을 포함한 여러 응용 분야에서 필수적인 문제이다. 기존의 로봇 경로 계획과는 달리 하나 이상의 캐릭터가 그룹 이동을 하는 경우가 많으며 이 경우에는 이동 경로의 최단 여부보다는 자연스러운 그룹 이동 등의 질적인 면이 강조된다. 본 논문에서는 리더로 정해진 단일 캐릭터에 대해 정적인 환경에서의 전역 경로를 계획하고 이 경로를 따라 그룹이 이동하며 동적 장애물을 피하도록 지역 경로를 계획하는 2단계 경로 계획 방법을 제안한다. 그룹이 이동할 수 있는 공간은 리더를 중심으로한 정방형 격자 배열을 이용하여 확보하고 이를 격자창이라고 부른다. 멤버 캐릭터들은 격자창 공간 안에서 리더에 대한 상대적인 위치를 잡아 이동하며 격자창이 이동할 수 있는 경로를 계획하기 위해 정적 환경을 격자창에 대한 형태 공간으로 치환하여 로드맵을 구한다. 지역 경로 계획 단계에서는 리더에 대해 인공 포텐셜 필드를 이용하여 동적 장애물을 회피하도록 하고 나머지 멤버들에 대해서는 격자창 내에서 리더에 대한 상대적인 위치를 확보하는 방법으로 연산량을 줄인다. 제안하는 경로 계획 방법을 구현하기 위한 효율적인 알고리즘을 소개하며 정적 환경에서 계획된 경로를 따라 그룹이 이동하면서 동적 장애물에 대해 효과적으로 대처하는 것을 시뮬레이션을 통해 보여 준다.
본 논문에서는 유효 빔 폭 개념을 새로이 도입하여 중첩 초음파 센서 링의 성능 평가, 최적 설계, 그리고 복합 장애물 탐지에 대해 기술하도록 한다. 일군의 동종 저지향성 초음파 센서들이 반경이 영이 아닌 원주 상에 일정 간격으로 상호 빔 폭이 중첩되도록 배치된다고 가정한다. 첫째, 중첩 초음파 센서 링의 전역 위치 불확실성을 전체 장애물 탐지 범위 내에서의 국부적 위치 불확실성의 평균값으로 나타낸다. 중첩 초음파 센서 링의 유효 빔 폭을 동일한 전역 위치 불확실성을 갖는 단일 초음파 센서의 빔 폭으로 산정하고 이를 바탕으로 정규화된 장애물 탐지 성능 평가 지수를 정의한다. 둘째, 정의된 성능 평가 지수를 이용하여 장애물 탐지 시 위치 불확실성이 최소화되도록 중첩 초음파 센서 링의 설계 사양을 최적화한다. 주어진 초음파 센서의 사용 개수에 대한 중첩 초음파 센서 링의 최적 반경 그리고 주어진 중첩 초음파 센서 링의 반경에 대한 초음파 센서의 최적 사용 개수를 결정한다. 셋째, 3개의 인접 초음파 센서로부터의 장애물 거리 간의 대소 관계에 의거한 복수 장애물의 위치 불확실성 영역 판정 기준을 제시한다. 제시된 위치 불확실성 영역판정 기준을 이용하여 다양한 형태의 장애물로 구성된 복합 장애물 환경에서의 장애물 윤곽 추출 결과를 보인다.
자율 주행은 이동 로봇의 핵심적 기술로써, 측정된 센서 정보를 토대로 불확실한 위치 정보를 이용한 지도 작성 및 수정 기능과, 불확실한 지도 및 센서 정보를 이용한 로봇의 위치 인식 기능으로 구성된다. 자율주행은 이러한 주행 위치의 불확실성에 기반한 확률론적 방법론과 함께 주행 시 장애물의 감지 및 회피 경로의 생성, 반복적 주행 패턴에 따른 경로 관리 기능이 필수적 요소이다. 거리 기반의 스캐너를 통해 관측된 센서 입력은, 지도 구성에 사용된 벽과 같은 정적 물체와 주행 시의 사람처럼 움직이는 동적 물체와의 구별이 필요하기 ?문에 장애물 감지에 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 자율 주행 환경에서 기존의 정적, 동적 개체의 판별 방식과 비교하여, 장애물 회피를 위한 저해상도 격자 공간의 생성 및 강화학습을 이용한 경로 생성을 다루고자 한다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법론의 실효성을 검증하고자 한다.
본 논문은 이동로봇의 다양한 작업들 중에 선행하는 물체를 안정하게 추종하는 동작중 예기치 못한 움직이는 장애물의 효과적인 회피 방법을 고려한다. 센서 기반의 이동로보트에서는 이동물체 추종과 충돌회피를 센서정보에 의존해서 해결해야 하는데 동일한 센서 정보로 추종물체와 충돌물체를 구분하는 것이 쉽지 않은 문제이다. 또한 명확히 규정되지 않은 환경에서 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이와 같이 명확히 규정되지 않은 환경에서 선행물체의 안정한 추종과 추종 중에 마주치는 이동 장애물에 대한 충돌회피를 위하여 이동로봇의 상태 판단에 따라 구분된 행동 선택 모드를 제안하고 실험적으로 확인한다.
이동로봇의 경로 설정과 장애물 회피에 관한 문제는 이동로봇을 제어하기 위한 기본적인 문제로서 지금까지 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 다양한 센서들로부터 얻어지는 정보는 로봇이 진행하기 위한 경로에 대한 결정과 장애물에 대한 정보를 제공해준다. 대부분의 연구들은 제한 조건이 존재하는 경우에서 그 상황에 알맞은 방법들이 대부분이며, 다른 상황을 해결하기에는 어려움이 있다. 또한, 최적화된 경로에 대한 좋은 결과를 만들기 위해서는 복잡한 계산 과정을 통해서 시간 지연이 발생하게 된다. 이와 같은 처리 방법은 움직이는 장애물의 회피와 같이 빠른 처리를 필요로 하는 상황에서 단점으로 작용한다. 본 논문에서는 장애물과 이동 가능한 경로들의 영역을 작은 영역들이 분포하는 공간으로 변형하고 이와 같이 구성된 공간에서 밀도와 연결 상태를 통해 이동 로봇이 진행 할 수 있는 최단 경로를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 작은 영역들은 자신의 번호를 가지게 되며, 주변 영역들의 개수를 통해 이동 경로를 결정하게 된다.
대기경계층내에서의 흐름은 평균류, 난류(Turbulence) 그리고 파동(wave) 3가지로 분류되는데 수평적으로 수 ms$^{-1}$ 연직적으로 수 cms$^{-1}$의 평균류에 의해서 수중기, 운동량, 열, 오염물질의 수송이 일어나며 이것들은 난류에 의해서 연직적 수송이 일어 난다. 그리고 평균류의 시어(shear)나 평균류가 장애물을 만나면서 형성되는 파동에 의해서 운동량, 에너지 등의 수송이 이루어진다(Stull., 1988). (중략)
본 논문에서는 효과적인 레이싱 드론 조종 훈련을 위한 VR 콘텐츠의 기획 및 제작에 대해 다루고자 한다. 실제 환경에서의 직접적인 레이싱 드론 조종 훈련은 공간적, 경제적 한계점이 분명한데, 이러한 한계점에 대한 해결책으로 VR 기반 드론 잠입액션 게임 의 제작을 통해 제시하고, 효과적인 드론 조종 능력 증진을 강구하고자 한다. 특히 FPV 고글과 HMD 기반 VR의 유사성을 활용하여 실제와 유사한 환경에서의 가상현실 콘텐츠를 기획하였으며, 레이싱 드론과 드론 레이싱에서 사용되는 구조물의 특징을 고려하여 가상 드론과 맵 및 장애물을 디자인하였다. 또한 점진적으로 증가하는 장애물의 난이도를 통해 사용자의 몰입도와 현존감을 높이고자 하였다.
운전자의 시야는 차량 구조 등 물리적인 요소들로 인해 차량 주변 환경에 대한 사각지대가 존재한다. 사각지대에 존재하는 장애물은 차량 파손 및 인사 사고의 원인이 된다. 차량 주변의 사각지대 개선을 위해 최근 출시되는 차량에는 장애물 감지 센서, 후방 카메라 등 운전자의 시각에서 벗어난 곳의 장애물에 대한 정보를 제공하기 위한 장치들과 차량 주변 환경을 영상으로 제공하는 AVM(Around View Monitoring) 시스템 등 안전 운행을 위한 전장 장치들이 장착되고 있다. 운전자는 후진 주행이나 좁은 골목길 주행시 이러한 장치들에서 제공되는 차량 주변 환경에 대한 정보를 얻음으로써 안전 운행에 도움을 받고 있다. 본 논문에서는 운전자의 시야 개선을 위해 차량의 전, 후, 좌, 우에 4대의 카메라를 부착하여 차량 주변을 한 눈에 볼 수 있는 통합된 Bird's Eye View를 제공하는 4SM 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 4SM 시스템은 전, 후, 좌, 우 4대의 카메라로부터 입력된 영상을 통합된 하나의 영상으로 제공함으로써 운전자가 한 눈에 차량 주변 상황을 인식할 수 있도록 한다.
형상의 제한이 없는 장애물들로 구성된 미지의 2차원 환경에서 주어진 목표점을 향하는 로보트의 효율적인 경로를 생성하기 위한 지능적인 경로를 생성하기 위한 지능적 운동 계획 시스템을 제안하였다. 지능적 운동 계획 시스템은 지능적인 운동을 만들어 내기 위한 세 가지의 성분으로 이루어져 있으며, 불연속 경계 방식에 기초한 실시간 경로계획 알고리즘과, 경험적인 지식을 표현하기 위한 퍼지 신경회로망 판단 시스템, 그리고 기억의 손실과 보장 기능이 있는 외부 지도 생성 기술로 나뉘어진다. 먼저 실시한 경로 계획 알고리즘 부분에서는 중간 목표점을 생성하기 위한 행동 기준 구성 방식을 이용한다. 각 행동약식은 새롭게 제안된 실시간 충돌회피 얄고리즘인 불연속경계 방식을 이용하여 독립적으로 중간 목표점을 생성할 수 있다. 중간 목표점을 수행하기 위하여 퍼지 신경회로망 판단 시스템을 이용하였으며 지능적인 판단을 위한 경험적인 규칙들은 퍼지 신경회로망 내에 삽입되어 있다. 마지막 부분은 외부 환경 지도를 생성하기 위한 기억의 손실과 보강기능이 있는 기억 기술로서, 격자 공간 내에서 활성된 모든 기억 소자들의 활성 값은 점진적으로 감소하며 결국에는 모든 기억이 사라진다. 그러나 기억 소자가 재활성 되었을 때는 퍼지 규칙을 이용하여 더욱 길어진 활성 시간을 갖게 되므로 충분한 이동 후에는 동적인 장애물들이 존재하여도 고정적인 외부 환경 지도를 생성한다. 다양한 예제를 통하여 제안된 지능적 운동 계획 시스템이 여러 형태의 장애물들로 구성된 미지의 환경속에서 주어진 목표점에 효율적으로 도달할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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