• 한국항행학회논문지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.427-433
• /
• 2022

무인항공기의 충돌 회피 기술은 장애물에 대한 탐지 기술과 충돌 여부 판단 및 회피 기술이 요구된다. 본 논문은 공선상에 존재하는 다중 정적 장애물에 대한 무인항공기의 충돌 회피를 수행하기 위하여, LiDAR를 활용한 장애물 탐지 알고리즘과 최근접점 기반의 충돌 인식 및 회피 알고리즘을 제안한다. 장애물 탐지를 수행하기 위하여 LiDAR의 측정 데이터 중 지면을 제거하는 전처리를 수행하고, K-평균 군집화 알고리즘을 활용하여 전처리된 데이터에서 장애물을 탐지 및 분류한다. 또한, 상대 항법을 통해 탐지한 다중 장애물의 절대 위치를 추정하며, 저주파 통과 필터를 활용하여 추정 위치를 보정한다. 탐지한 다중 정적 장애물과의 충돌 회피를 수행하기 위해 최근접점 기반의 충돌 인식 및 회피 알고리즘을 활용한다. 각 장애물 간의 거리를 활용하여 회피해야 하는 장애물 정보를 갱신하고, 갱신된 장애물 정보를 통해 충돌 인식 및 회피를 수행한다. 마지막으로 Gazebo 시뮬레이션 환경에서의 장애물 위치 추정, 충돌 인식 및 회피 결과 분석을 통해, 충돌 회피가 정상적으로 수행되는 것을 검증하였다.

• 한국항해학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.235-246
• /
• 2000

인공 지능 분야에서 특히 퍼지와 같은 기술은 전반적인 산업 자동화에 많이 사용되어 왔다. 퍼지 제어는 인간의 추론 과정을 모델링한 기술로서 인간에 유사한 결정 능력과 복잡하고 다양한 환경에 매우 효과적이다. 본 논문은 이러한 퍼지 제어의 장점을 연근해의 선박 자동 항해에 적용시켜 보았다. 심해에서는 공간상의 제약이 없기 때문에 선박의 자동항해는 원하는 목표지점까지 안전하게 운항할 수 있지만, 연근해안에는 심해와 달리 각종 장애물들(작고 큰 섬들과 해안, 연근해에 작업중인 선박들)이 있으며 이것들로 인한 충돌사고가 종종 발생하고 있는 실정이다. 그러므로 연근해안에서 보다 안전하고 자율적인 항해를 위해 인공 지능 기술인 퍼지 기술을 선박에 적용시켰다. 본 논문에서 제안된 다변수 퍼지 시스템을 2개의 서로 다른 동적 환경을 가지는 지형에 적용시켜 보았고, 그에 따른 실험들을 수행했을 때, 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서, 본 논문에서 제안된 다변수 퍼지 제어시스템을 이용한 선박이 동적인 환경에서도 스스로 장애물을 인식하고 회피함으로 안전하게 연근해를 운항할 수 있음을 보였다.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권11호
• /
• pp.1442-1447
• /
• 2018

RFID를 이용한 실내 위치 인식 시스템은 실내의 위치를 예측하는 방식이기 때문에 장애물 등 주변 환경에 의해 오차가 발생한다. 본 논문에서는 역전파 신경망을 이용하여 오차를 줄이고자 한다. 신경망은 층간의 가중치를 조정하고 훈련시켜 리더를 보유한 물체의 실제위치와 실험을 통해 예상되는 위치간의 오차를 줄인다. 본 논문에서는 중앙값을 사용한 방법과 방사 형태를 사용한 방법을 신경망의 입력으로 사용하는 구성을 제안하였다. 두 가지 방법 중 장애물이 있는 환경에서 어떤 방법이 실제 위치를 인식하는 데에 더 효율적인지 확인하고 오차를 줄이고자 한다. 그 결과 중앙값을 이용한 방법이 오차가 더 적었으며, 데이터 개수가 많을수록 오차가 더 줄어드는 것을 확인하였다.

• 항공우주시스템공학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.56-63
• /
• 2024

무인 이동체의 안전성이 점차 증대되면서 빌딩과 같은 장애물이 많은 도심환경에서의 무인 이동체의 활용이 증가할 것으로 예상된다. 도심 환경에서 다수의 무인 이동체가 운용될 경우, 임무 할당 뿐만 아니라 정적 및 동적 장애물 회피와 더불어 상호 충돌 회피가 가능한 경로를 생성하는 알고리듬이 필요하다. 본 논문에서는 임무 할당 및 경로 계획을 수행하는 알고리듬을 제안한다. 장애물 및 경로 계획을 효율적으로 수행하기 위해 맵을 격자 기반으로 구성한 다음 경로를 도출하였다. 동적인 환경에서 빠르게 재계획하기 위해 계산 시간 단축에 집중하였다. 시뮬레이션을 통해 작은 규모의 문제에서 장애물 회피 및 상호 충돌 회피 방안에 대해 설명하였고, 큰 규모의 문제에서 임무 전체 종료 시간(Makespan)을 관찰하여 성능을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.470-477
• /
• 2009

자기 자신의 형태를 변형하거나 물리적인 결합으로 재구성하여 새로운 환경에 적응하는 모듈형 자가 결합 로봇은 많은 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 물리적으로 결합 가능한 모듈형 로봇을 위한 영상기반의 자가 결합 제어기를 제안한다. 먼저 실시간 영상처리가 가능한 모듈형 로봇 플랫폼을 설계하고, 컬러기반 물체 인식 방법을 구현하였다. 모듈형 로봇은 자가 결합을 위해 결합될 로봇 근처의 부목표점까지 장애물들을 회피하면서 주행해 가야 한다. 본 논문에서는 부 목표점의 추적을 위하여 영상처리를 통해 얻은 거리와 방향각 정보들을 사용한 퍼지 주행 제어기와 장애물 회피를 위한 퍼지 제어기를 제안하고, 제안된 퍼지 제어기들과 로봇의 절대 거리 및 방향각 정보를 사용하여 모듈형 로봇을 위한 자가 결합제어기를 구현하였다. 실제 제작된 두 대의 모듈형 로봇을 사용하여 다양한 환경에서 로봇간 거리와 방향각이 다른 상황에서 실험을 수행하여 제안된 자가 결합 제어 방법의 성능을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.621-624
• /
• 2020

본 논문은 주행 로봇의 H/W에 관한 연구로서, 로봇 자체 지능을 통하여 주변 환경에 따라 변형되는 하이브리드 휠에 대한 바퀴 변형 방식을 제안한다. 더불어 바퀴 변형에 요구되는 다리의 개수, 극복 가능한 장애물의 높이, 계단주행 메커니즘을 구조적으로 분석하고, 개선된 성능을 입증하는 객관적인 실험데이터를 제시한다. 또한, 로봇 몸체 프레임을 설계하여 하이브리드 휠과 함께 장애물을 극복하는 응용 분야에 적용하여 제시한다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제54권4호
• /
• pp.115-121
• /
• 2017

본 논문에서는 실제 공장환경에서 상용화되고 있는 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정을 위한 스테레오 카메라 시스템 기반의 지능형 시각 시스템을 제안하였다. 즉, 평행식 스테레오 카메라를 이용하여 좌, 우 입력 영상간의 시차지도와 깊이정보를 검출하고, AGV 시스템과 장애물간의 거리와 위치좌표인 2차원 경로좌표를 산출하여 장애물과 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하였다. 산출된 2차원 경로좌표를 토대로 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정에 따라 자율적으로 주행하게 된다. 실 시간적으로 입력되는 스테레오 영상을 사용하여 실험한 결과 AGV 시스템과 전방에 존재하는 장애물까지의 거리 오차가 평균 2% 이하로 유지됨으로써 AGV 시스템의 실제 상용화 가능성을 제시하였다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제4권3호
• /
• pp.55-64
• /
• 2004

RPG, 전략 시뮬레이션등의 2D/3D 게임에서 동적으로 변화하는 장애물이나 지형 정보 등을 관리하기에는 대체로 동적 그래프가 적합하다. 이 논문에서는 빠르게 길 찾기를 수행하고 동적으로 변경할 수 있는 고정 레벨의 계층적 그래프 모델을 제안한다. 공간 분류나 공간 모델을 이용해 그래프를 분할하여 계층적 그래프를 구성하고, 동적 그래프의 연산자들을 제시하여 계층적 그래프 모델에서의 실시간 A* 길 찾기 방법을 실험하였다. 본 논문에서 제안한 모델이 동적 장애물이나 동적 구조를 가지는 게임 환경에서 빠르게 길 찾기를 수행하기에 적합한 그래프 모델임을 실험을 통해 입증하였다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제9권4호
• /
• pp.71-78
• /
• 2021

자율주행 차량은 사람의 안전, 환경, 노령화 등의 문제 해결에 새로운 대안으로 부상하고 있다. 또한, 이러한 기술개발은 다른 산업 분야에 파급효과가 매우 크다. 하지만, 이에 따르는 문제점들이 발생한다. 자율주행 차량에 의한 인명 피해는 점점 증가하고 있는 실정이다. 활동성이 없는 물체에 대한 충돌 사고는 다소 줄어들고 있지만, 반대로 활동성을 가진 장애물에 대한 기술 개발은 아직 미미한 편이다. 이에, 본 연구에서는 자율주행차량에서 가장 큰 문제점으로 나타나고 있는 도로 위의 활동성이 있는 장애물을 추출하는 방안을 제안한다. 먼저, 자동차 카메라에 의해 획득한 연속적인 영상에서 핵심장면을 추출한 후, 장면에 포함되어 있는 장애물들에 대한 활동성의 크기와 활동의 반복성 정보를 이용하여 활동성 장애물을 추출하는 것을 제안하였다. 핵심장면은 영역분할과 병합을 통하여 산출한다. 이러한 결과를 바탕으로 영역의 픽셀 별로 빈도의 크기를 산출하고, 활동성의 빈번하게 나타나는 정보를 이용하여 장애물의 활동의 크기를 계산하였다. 사람이 직접 추출한 결과와 비교했을 때 추출 정확도는 다소 떨어지지만 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 제안된 연구가 자율주행의 문제점들을 해소하고 인명사고를 줄이는 방안에 기여할 것으로 사료된다.