도식화된 지도란 일반적인 지도가 가진 복잡한 지리 정보를 특정한 사용 목적에 따라 논리적으로 간략화시킨 다음 중요한 정보들은 부각시켜, 사용자가 인식하기 편하게 제작한 지도이다. 본 논문에서는 도로와 레이블 그리고 그 아이콘이 중요한 의미를 가지는 도식화된 지도를 제작하기 위한 알고리즘을 소개한다. 구조적인 지도의 생성을 위해서는 간략화 된 도로정보와 이에 따른 객체들의 배치 작업이 필요하다. 그러나 원본 지리정보의 복잡성으로 인하여 원본 도로 정보를 중심으로 객체들의 배치작업을 수행할 경우 객체들 간의 중첩이 발생하게 되어, 시각적으로 잘 정돈된 지도 생성이 어렵다. 논문에서 제안한 시스템은 이와 같이 상대적으로 복잡한 경로를 가진 구조적 지도를 효과적으로 시각화하기 위하여 다음과 같은 처리 절차를 수행한다. 1)DEC 기법을 사용하여 다각형으로 구성된 경로 곡선을 이루는 정점들 중에서 중요도가 떨어지는 정점들을 제거한다. 2) 중심 보로노이 조각화와 그리드 스내핑을 적용하여, 원본지도의 구조적 정보를 유지하면서 밀집도가 균일한 도로 정보를 생성한다. 3) 아이콘과 레이블이 서로 겹쳐지지 않도록 적절하게 배치하여 도식화된 지도를 완성한다. 그 결과 원본 지도의 밀집된 정점들을 균일한 간격으로 배치하였으며, 아이콘과 레이블을 배치할 수 있는 공간을 확보하였다. 이를 통해 아이콘과 레이블의 중첩을 최소화 할 수 있었으며, 복잡한 지도 정보로 부터 가독성이 높은 지도를 제작할 수 있었다.
This paper presents a novel collision avoidance technique for mobile robots based on omni-directional vision simultaneous localization and mapping (SLAM). This method estimates the avoidance path and speed of a robot from the location of an obstacle, which can be detected using the Lucas-Kanade Optical Flow in images obtained through fish-eye cameras mounted on the robots. The conventional methods suggest avoidance paths by constructing an arbitrary force field around the obstacle found in the complete map obtained through the SLAM. Robots can also avoid obstacles by using the speed command based on the robot modeling and curved movement path of the robot. The recent research has been improved by optimizing the algorithm for the actual robot. However, research related to a robot using omni-directional vision SLAM to acquire around information at once has been comparatively less studied. The robot with the proposed algorithm avoids obstacles according to the estimated avoidance path based on the map obtained through an omni-directional vision SLAM using a fisheye image, and returns to the original path. In particular, it avoids the obstacles with various speed and direction using acceleration components based on motion information obtained by analyzing around the obstacles. The experimental results confirm the reliability of an avoidance algorithm through comparison between position obtained by the proposed algorithm and the real position collected while avoiding the obstacles.
본 논문은 로봇 충돌회피 경로계획의 문제점을 해결하기 위해 진화된 모델에 근거한 새로운 경로탐색 전략을 소개한다. 최적화된 지능형 검색 방법으로 잘 알려진 유전자 알고리즘을 이용하여 로봇 경로계획 방법을 설계하였다. 염색체 안에 있는 유전자 인자로 경로점을 고찰해보면 주어진 맵에 대한 가능한 해법이제공된다. 생성된 염색체 간의 거리가 먼 경우 유사한 염색체에 대한 적합도로 간주할 수 있다. 경로계획에 있어 본 논문에서 제안한 유전자 알고리즘의 유효성을 증명하기위해 다양한 방법으로 시뮬레이션을 실시하였으며, 제안한 경로 검색 방법은 정지된 장애물이나 복잡한 장애물에도 사용될 수 있음을 증명하였다.
가상 내시경에서는 고화질 영상을 빠른 속도로 만들어내는 것이 중요하지만 가상 카메라가 장기내벽과 충돌하지 않으면서 직관적이고 편리하게 카메라를 이동시킬 수 있는 항행 기법이 더 중요하다. 본 논문에서는 볼륨 광선 투사법을 이용하여 현재 프레임의 영상을 렌더링하는 과정에서 2차원 깊이 맵을 생성한 후에 이 값을 이용하여 다음 프레임에서의 카메라 위치와 방향을 결정하는 효율적인 항행 방법을 제안한다. 이 방법은 충돌 회피 조작을 하면서도 사용자가 임의로 카메라를 조작할 수 있도록 해주며 별도의 전처리 과정이나 자료구조가 필요 없이 카메라의 이동방향을 신속하게 계산할 수 있다. 이 방법을 가상 대장 내시경에 적용하여 효과적인 항행이 가능함을 보였다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권1호
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pp.87-99
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2015
In recent years, the development of autonomous surface vehicles has been a field of increasing research interest. There are two major areas in this field: control theory and path planning. This study focuses on path planning, and two objectives are discussed: path planning for Unmanned Surface Vehicles (USVs) and implementation of path planning in a real map. In this paper, satellite thermal images are converted into binary images which are used as the maps for the Finite Angle $A^*$ algorithm ($FAA^*$), an advanced $A^*$ algorithm that is used to determine safer and suboptimal paths for USVs. To plan a collision-free path, the algorithm proposed in this article considers the dimensions of surface vehicles. Furthermore, the turning ability of a surface vehicle is also considered, and a constraint condition is introduced to improve the quality of the path planning algorithm, which makes the traveled path smoother. This study also shows a path planning experiment performed on a real satellite thermal image, and the path planning results can be used by an USV.
스텔스 게임 레벨 디자이너는 다양한 난이도의 흥미로운 게임환경(레벨)을 제작해야 한다. J. Temblay와 공동 연구자들은 이 과정의 자동화를 돕는 Unity-기반 레벨 디자인 툴을 개발했다. 이 툴은 디자이너가 지도에서 경비병의 경로, 속도, 감시 영역, 플레이어의 출발점과 도착점 등 여러 게임 요소들을 입력하면 플레이어가 취할 수 있는 가능한 경로들을 포함한 다양한 시뮬레이션 결과들을 보여준다. 이를 이용해 디자이너는 현재의 게임 요소들이 자신이 의도한 난이도 및 플레이어 경로를 만드는지 실시간으로 확인할 수 있고, 필요한 경우 이들을 조정할 수 있게 되었다. 여기서는 두 가지 면에서 이 툴의 개선점을 제시한다. 첫째, 디자이너가 몇 개의 지점을 입력하면 이 지점들을 포함하는 흥미로운 경비병의 감시 경로를 난이도별로 추천해주는 기능을 추가해서 레벨 디자인 툴로서의 편의성과 유용성을 높였다. 둘째, 기존의 충돌 체크 함수 및 RRT-기반 경로 탐색 함수를 새로운 충돌 체크 함수와 델로네 로드맵-기반 경로 탐색 함수로 대체하여 시뮬레이션 속도를 크게 향상시켰다.
단백질 분자에 대해 공간 상의 한 점으로부터의 최소 거리를 계산하거나, 임의의 점에 대한 충돌을 감지하는 등의 proximity query는 분자에 대한 기하학적 연산을 수행하기 위해 매우 중요한 기본 연산이다. Proximity query의 계산 시간 효율성은 분자가 어떤 자료구조로 표현되는가에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 GPU 가속을 이용하여 효율적으로 proximity 연산을 수행하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 분자에 대응하는 구의 집합에 대해 복셀 맵 (voxel map)과 스피어 트리 (sphere tree) 를 사용한 자료구조를 제안하며 각 자료구조에 대응되는 알고리즘을 제시한다. 또한, 1,000개~15,000개의 원자를 포함하는 분자에 대한 실험을 통해 두 자료구조의 성능이 기존 자료구조에 비해 최소 3배에서 최대 633배 향상되었음을 보인다.
연안해역에서의 해상 운송량이 늘어남과 함께 유조선의 충돌 및 좌초 등의 해난사고에 의해 해양환경에 막대한 피해를 끼치는 원유 유출사고도 대폭 증가하고 있다. 누유의 효율적인 수거와 환경피해를 최소화 하기 위해서는 oil map 즉, 누유오염지역의 시간영역에서 정확한 예측이 매우 중요하다. 이러한 예측은 정수면위 누유의 초기확산과 조류, 바람 파도에 기인한 표층류에 의한 이동이라는 중요한 두가지 과정을 고려하여 이루어진다. 본 논문에서는 초기확산만을 고려하였다. 누유의 초기확산 추정을 위해 새로운 수치모델과 기법이 제안되었다. 본 모델의 타당성을 검증하기 위해 간단한 실험이 이루어졌다. 또한, 가상누유사고에 대해 수치 시뮬레이션을 수행하였는데 본 모델로 부터 기름층두께를 포함하는 매우 현실적인 oil map을 얻을 수 있었다.
Until now, considerable progress has been made in the application of range finding techanique performing direct 3-D measurement from the object. However, ther are few use of the method in the area of the application of material handing. We present a range finding vision system consisting of static and dynamic range finders to automate a reclaimer used for material handling. A static range finder detects range data of the front part of the piles of material, and a height map is obtained from the proposed image processing algorithm. The height map is used to calculate the optimal job path as features for required information for material handling function. A dynamic range finder attached on the side of the arm of the reclaimer detects the change of the local properties of the material with the handling function, which is used for avoiding collision and detecting the ending point for changing direction. the developed vision systm was applied to a 1/20 simulator and the results of test show that it is appropriate to use for automating the material handling.
구조화된 환경에서 사용되어 지는 일반적인 이동 로봇과 달리 시각장애인을 위한 이동 로봇은 다양한 종류의 이동 장애물들을 고려하도록 설계되어야 한다. 그런데, 이동 장애물, 즉 보행자의 대부분은 어떤 의도를 가지고 이동하게 되므로 로봇이 그 의도를 미리 파악하면서 주행한다면 로봇은 지능적인 주행을 할 수가 있다. 본 논문에서는 격자형 맵을 이용하여 장애물의 의도를 추론하는 방법을 제안하다. 먼저 퍼지 논리와 초음파 센서를 이용하여 주위 환경을 격자형 맵으로 표현하고, 격자형 맵의 CLA(Centroid of Largest Area)점을 이용한 장애물 감지 방법 및 장애물 의도 추론 방법을 제안한다. 제안된 방법의 유용성을 확인하기 위해 실험이 수행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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