• 한국해양공학회지
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• 제23권2호
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• pp.58-68
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• 2009

The increased use of unmanned underwater vehicles (UUV) has led to the development of alternative navigational methods that do not employ acoustic beacons and dead reckoning sensors. This paper describes a simultaneous localization and mapping (SLAM) scheme that uses range sonars mounted on a small UUV. A SLAM scheme is an alternative navigation method for measuring the environment through which the vehicle is passing and providing the relative position of the UUV. A technique for a SLAM algorithm that uses several ranging sonars is presented. This technique utilizes an unscented Kalman filter to estimate the locations of the UUV and surrounding objects. In order to work efficiently, the nearest neighbor standard filter is introduced as the data association algorithm in the SLAM for associating the stored targets returned by the sonar at each time step. The proposed SLAM algorithm was tested by experiments under various three degrees of freedom motion conditions. The results of these experiments showed that the proposed SLAM algorithm was capable of estimating the position of the UUV and the surrounding objects and demonstrated that the algorithm will perform well in various environments.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.134-141
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• 2014

이동로봇의 주행에는 주로 바퀴 엔코더, 비전, 초음파, 레이저 센서가 많이 사용된다. 바퀴의 엔코더는 추측항법으로 시간에 따라 오차가 누적되기 때문에 단독 사용으로는 정확한 로봇의 위치를 계산할 수가 없다. 비전 센서는 풍부한 정보를 제공하지만 정보추출에 시간이 많이 소요되고, 초음파 센서는 거리정보의 정확도가 떨어지기 때문에 항행에 사용하기에는 어려움이 있다. 반면 레이저 센서는 비교적 정확한 거리정보를 제공하여 주므로 주행 센서로 사용하기 적합하다. 본 논문에서는 레이저 거리계에서 각도를 추출하는 방법을 제안하고 칼만 필터를 사용하여 레이저 거리계에서 추출한 거리 및 각도와 바퀴 엔코더에서 추출한 거리 및 각도에 대한 정합을 수행한다. 일반적으로 레이저 거리계 사용시 특징점 하나를 사용한 경우에 그 특징점이 변하거나 새로운 특징점으로 이동할 때 오차가 커질 수가 있다. 이를 보완하기 위해 이동 로봇의 주행 시 레이저 스캐너에서 두 개의 특징점들을 사용하는 방법을 사용하여 이동 로봇의 항법 성능이 향상됨을 보인다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.310-311
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• 2015

선박 항적 데이터는 해상교통관제센터에 의해 실시간으로 모니터링 되고 수집되어 진다. 이러한 데이터를 기반으로 선박의 항적 패턴분석과 항적 모델을 추출하여 해상교통관제사의 의사결정에 기여하고자 한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 SVM알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation이 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링을 통하여 이상거동 선박의 사전 판별, 선박의 추측위치 계산 등에 응용하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.75-83
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• 1998

본 논문에서는 저가이면서 높은 정확도를 갖는 GPS와 DR의 통합시스템 및 이 시스템의 위치 결정에 수반되는 오차문제를 고려한다. 이 통합 GPS/DR 시스템은 실시간 또는 비 실시간으로 고정밀도의 위치 정보를 제공하는 성능을 갖는다. DR 측정치에 영향을 주는 주요 오차 요인을 분석하여 이를 8개의 상태 변수의 모델로 표현하였다. 이들 변수의 상태 방정식을 사용하여 DR신호가 제공되는 매 순간에서 상태 변수값을 추산하기 위한 통합시스템용 비선형 필터를 개발한다, 1Hz의 DR 측정치와 3Hz로 제공되는 GPS 위치 정보를 위치 추산치에 대해 이 통합시스템의 정확도를 평가한다. 시뮬레이션을 통해 GPS신호가 정전되는 기간동안 통합 시스템의 성능을 두 가지 서로 다른 잡음모델에 대해 비교 검토한다. 두 잡음모델 중 하나는 단일잡용을 사용하는 반면에 또 다른 모델은 이중 잡음 모델을 채용한다. 시뮬레이션 결과로부터 이중 잡음 모델을 채용하는 GPS/DR 통합시스템은 단일 잡음 모델을 이용하는 경우에 비하여 측위성능이 우수함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.109-117
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• 2010

HSDPA, WiBro, 모바일 디바이스 등의 정보통신 기술의 발전으로 사용자가 컴퓨터나 네트워크를 의식하지 않고 언제 어디서나 네트워크에 접속할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 구현이 가능해졌다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 위치에 따른 특정 정보를 제공하는 위치 기반 서비스(Location Based Service, LBS)의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 관성 측정 장치(Inertial Measurement Unit, IMU)의 오차 보정을 위한 필터 및 알고리즘을 소개하고 실내 측위 보정을 위한 매핑 알고리즘을 제안한다. 제안하는 매핑 알고리즘은 지도를 자동으로 인식하여 교차로, 복도, 목적지로 분류하고 현재 위치를 인식하여 잘못된 매핑이 일어나지 않게 하고 사용자의 움직임 이벤트 발생 시 위치 검색의 효율을 높인다. 또한 유동적인 매핑계수를 두어 이동거리와 방향에 대한 오차 보정을 지속적으로 수행한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.288-295
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• 2011

본 논문에서는 몬테 카를로 방법을 사용한 수중로봇의 위치추정 방법을 제안한다. 수중로봇의 위치추정은 자율 주행을 위한 기본 기능의 하나이다. 제안된 알고리즘에 의하면 추측항법(데드 레크닝 방법)의 약점인 위치 오차 누적 문제를 해결할 수 있다. 제안된 방법은 확률적인 방법으로 로봇 동작의 불확실성과 센서 정보의 불확실성을 처리한다. 특히 칼만 필터 방법과 달리, 로봇의 비선형 운동 특성과 센서의 비가우시안 출력 분포 특성을 모델링할 수 있다. 본 논문에서는 수중로봇 위치 추정에 몬테카를로 위치추정(Monte Carlo Localization : MCL, 이하 MCL로 표기함) 알고리즘을 적용하기 위하여 오일러각을 이용하여 모션모델을 구하였다. 또한 수중로봇에 모션모델과 센서모델을 적용하여 시뮬레이션을 구현하고, 이를 통해 수중로봇에 MCL 알고리즘의 적용 가능성을 보였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권11호
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• pp.2021-2032
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• 1992

본 연구에서는 이동 로보트의 구동모터들의 회전수를 측정하는 두 개의 엔코 더와 로보트의 회전각 속도를 측정하는 자이로센서를 결합하여 주행중인 로보트의 자 세를 정확하게 추정할 수 있는 복수센서 시스템의 신호처리회로 및 알고리즘을 개발하 고 자이로센서의 측정방정식을 모델링하기 위하여 성능시험을 수행하였다. 그리고 확률이론을 유도된 측정방정식에 적용하여 본 복수센서 시스템의 출력 신호들을 효율 적으로 융합할 수 있는 센서데이터 융합알고리즘을 개발하여 사용된 측정센서들에 내 재하는 측정오차의 영향을 최소로 줄이고자 하였다. 제안된 융합알고리즘의 타당성 을 검증하기 위하여 주행실험을 수행하여 이동 로보트의 실제자세와 본 융합알고리즘 의 결과를 비교하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.391-399
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• 2012

본 논문에서는 파티클 필터 방법을 이용한 이동로봇의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 방법을 제안한다. 이동로봇의 SLAM은 지도가 주어지지 않는 환경에서 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하는 것과 동시에 지도를 만드는 것이다. 제안된 방법은 로봇의 위치를 추정함과 동시에 특징점인 외부 비이컨들의 위치를 추정하는 방법을 다루고 있다. 특히 파티클 필터 방법을 적용하여 이동로봇과 특징점 위치를 파티클의 분포에 의해 확률적으로 표현한다. 제안된 SLAM방법은 이동로봇의 동작 뿐 아니라 특징점 위치의 불확실성을 고려한다. 따라서 매 샘플링 시각에 특징점의 위치 정보도 불확실성을 고려하여 예측되어진다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션과 실험을 통하여 평가하였다. 제안된 방법은 비이컨으로 부터의 거리 정보에 불규칙한 잡음이 있는 환경에서도 실질적으로 사용가능한 지도 정보를 제공하였다. 또한 통상의 최소자승법이나 데드레크닝 방법에 비해서 보다 정확하고 강건하게 로봇의 위치를 추정하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제31권5호
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• pp.436-442
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• 2006

This research was conducted to design and develop a wired monitoring system for judging if sick or dead layers (SDL) exist in multi-tier layers battery (MLB) by machine vision, and to analyze its performance. In this study, 20 Brown Leghorn (Hi-Brown) layers aged 37 weeks old, were used as the experimental animals. The intensity of concern paid by layers on feed was over 90% during 5 minutes and 30 seconds after providing feed, and normal layers (NL) had been standing to take feed for that period. Therefore, in this study, the optimal judging time was set by this test result. The wired monitoring system developed was consisted of a driving device for carrying machine vision systems, a control program, a RS232 to RS485 convertor, an automatic positioning system, and an image capture system. An image processing algorithm was developed to find SDL in MLB by the processes of binary processing, erosion, expansion, labeling, and reckoning central coordinate of the captured images. The optimal velocity for driving unit was set up as 0.13 m/s by the test results for wired monitoring system, and the proximity switch was controlled not to be operated for 1.0 second after first image captured. The wired monitoring system developed was tested to evaluate the remote monitoring performance at lab-scale laying hen house. Results showed that its judgement success.ate on normal cage (without SDL) was 87% and that on abnormal cage (with SDL) was 90%, respectively. Therefore, it would be concluded that the wired monitoring system developed in this study was well suited to the purpose of this study.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권6호
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• pp.543-551
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• 2017

캠퍼스를 자율적으로 주행하면서 내방객을 안내하는 안내로봇을 개발하였다. 이 로봇은 DGPS와 로봇 바퀴에 부착된 엔코더 정보를 이용하여 자신의 최적 위치를 평가하여 사전에 설정된 안내경로를 자율적으로 주행하면서 안내를 수행한다. 본 연구에서는 안내할 정보를 미리 순서대로 설정하는 기존 방법과 달리 이동 중 자신의 현재 위치를 평가하고 그 위치 주변에 안내할 정보가 있으면 그 정보를 이용하여 안내를 수행하는 위치기반 안내방법을 제안한다. 또한 안내효율을 극대화 할 수 있는 안내시나리오 구성방법을 제시한다. 개발된 안내로봇의 성능을 실제 캠퍼스 안내에 적용하여 평가하였다.