• 제목/요약/키워드: IMU(Inertial Measurement Unit)

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해파리 퇴치용 자율 수상 로봇의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Unmanned Surface Vehicle JEROS for Jellyfish Removal)

  • 김동훈;신재욱;김형진;김한근;이동화;이승목;명현
    • 로봇학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.51-57
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    • 2013
  • Recently, the number of jellyfish has been rapidly grown because of the global warming, the increase of marine structures, pollution, and etc. The increased jellyfish is a threat to the marine ecosystem and induces a huge damage to fishery industries, seaside power plants, and beach industries. To overcome this problem, a manual jellyfish dissecting device and pump system for jellyfish removal have been developed by researchers. However, the systems need too many human operators and their benefit to cost is not so good. Thus, in this paper, the design, implementation, and experiments of autonomous jellyfish removal robot system, named JEROS, have been presented. The JEROS consists of an unmanned surface vehicle (USV), a device for jellyfish removal, an electrical control system, an autonomous navigation system, and a vision-based jellyfish detection system. The USV was designed as a twin hull-type ship, and a jellyfish removal device consists of a net for gathering jellyfish and a blades-equipped propeller for dissecting jellyfish. The autonomous navigation system starts by generating an efficient path for jellyfish removal when the location of jellyfish is received from a remote server or recognized by a vision system. The location of JEROS is estimated by IMU (Inertial Measurement Unit) and GPS, and jellyfish is eliminated while tracking the path. The performance of the vision-based jellyfish recognition, navigation, and jellyfish removal was demonstrated through field tests in the Masan and Jindong harbors in the southern coast of Korea.

입체영상 촬영을 위한 드론용 짐벌시스템 제어 (Gimbal System Control for Drone for 3D Image)

  • 김민;변기식;김관형
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권11호
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    • pp.2107-2112
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    • 2016
  • 본 논문은 드론 같은 움직임이 불규칙한 환경에서 깨끗하고 안정된 입체영상을 촬영하기 위해서는 드론용 짐벌 시스템 제어 안정화기 설계가 필요하다. 짐벌 시스템은 카메라 모듈을 지지하는 구조와 외부로 부터의 진동을 차단하면서 정확한 각도를 추종하는 센서 등으로 구성된다. 움직임이 불규칙한 촬영장비나, 비행중인 드론에는 매우 다양한 주파수 성분의 진동의 발생으로 인해 안정된 영상물을 촬영하기에 어려움이 많다. 이러한 다양한 주파수 성분의 진동을 제어하기 위해 일반적으로 rolling-pitching-yawing 운동에 대하여 일반적인 PID 제어기를 설계하여 안정적으로 제어하지만, 드론용 짐벌시스템 구조가 변경되거나 시스템 일부 요소가 변경되게 되면 기존에 설계된 PID 제어 파라미터를 재조정을 해야 되는 경우가 빈번하게 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서 제기된 제어 기법인 지적 PID제어를 통하여 움직임과 짐벌시스템의 진동제어를 수행하여 외부 환경의 변화에 강인한 제어기법을 제시하고자 한다.

GPS와 단안카메라, HD Map을 이용한 도심 도로상에서의 위치측정 및 맵핑 정확도 향상 방안 (Method to Improve Localization and Mapping Accuracy on the Urban Road Using GPS, Monocular Camera and HD Map)

  • 김영훈;김재명;김기창;최윤수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.1095-1109
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    • 2021
  • 안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.

요추 관절가동범위와 신체압력중심을 이용한 신체균형능력 분석 및 훈련 콘텐츠 (Analysis and Training Contents of Body Balance Ability using Range of Motion of Lumbar Spine and Center of Body Pressure)

  • 구세진;김동연;신성욱;정성택
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.279-287
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    • 2019
  • 본 논문에서는 신체의 움직임 정보와 족압 분포의 변화를 측정하여 신체 균형 능력을 분석하고자 하였다. 그래서 관성측정장치와 FSR 센서를 사용하여 관절가동범위와 신체압력중심을 측정하고 분석할 수 있는 프로그램을 개발하였고, 이에 대한 결과를 바탕으로 균형 능력 개선에 도움을 줄 수 있는 콘텐츠를 제작하였다. 이 프로그램에서 측정된 관절가동범위와 신체압력중심의 정량적인 값을 실시간으로 시각화하여 사용자가 결과를 쉽게 알 수 있도록 하였다. 또한 콘텐츠는 측정된 균형정보를 바탕으로 난이도가 조절되며 균형능력을 개선하고자 하는 방향에 맞춰 수행할 수 있도록 제작되었다. 이것은 사용자의 동작에 따라 움직이는 물체를 보면서 진행하는 시각 되먹임 방법을 이용하여 집중력과 참여의지를 높여 더욱 효과적인 균형 훈련 결과를 기대할 수 있다.

다중 센서 융합을 위한 무인항공기 물리 오프셋 검보정 방법 (Physical Offset of UAVs Calibration Method for Multi-sensor Fusion)

  • 김철욱;임평채;지준화;김태정;이수암
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1125-1139
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    • 2022
  • 무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.

조사로봇의 재난현장 활용을 위한 다중센서모듈 개발 및 성능평가에 관한 연구 (Development and Performance Evaluation of Multi-sensor Module for Use in Disaster Sites of Mobile Robot)

  • 정용한;홍준우;한수희;신동윤;임언택;김성삼
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_3호
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    • pp.1827-1836
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    • 2022
  • 재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.

지상용 열적외선 센서의 항공기 탑재를 통한 연안 해수표층온도 추출 (Extraction of Sea Surface Temperature in Coastal Area Using Ground-Based Thermal Infrared Sensor On-Boarded to Aircraft)

  • 강기묵;김덕진;김승희;조양기;이상호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.797-807
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    • 2014
  • 해수표층온도(sea surface temperature; SST)는 해양환경 변화와 해양생물의 생태활동의 특성을 파악하는데 매우 중요한 환경요소 중 하나이다. 인공위성 열적외선 영상으로는 전 세계의 해수표층온도 변화를 파악하는 데는 유용하지만, 섬들이 많고, 해안선이 복잡한 한반도 연안 해역에서는 고해상도의 해수표층온도 자료를 획득하기에는 어려운 실정이다. 하지만 인간생활에 밀접한 영향을 주고받으며 대부분의 양식장이 분포하고 있는 곳이 연안 해역이므로 상세한 해수표층온도의 변화를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이를 위하여 본 연구는 저비용의 지상용 열적외선카메라(FLIR)를 항공기용으로 구축하여 연안 표층수온 추출 가능성을 확인하고자 하였다. 2012년 5월 23일부터 2013년 12월 7일까지 최소 8회 이상 서해 연안에 대하여 항공기 관측실험을 실시하였으며, 이때 구축된 열적외선 센서를 탑재하여 해수표층온도 추출 연구를 수행하였다. 항공기에 탑재된 열적외선 센서로부터 획득된 자료는 대기모델 및 온/습도계 센서를 이용하여 방사보정(radiometric correction)을 수행하였고, Global Positioning System (GPS) 및 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서를 이용하여 기하보정(geometric correction)을 자동으로 수행한 후 해수 표층온도 자료를 추출하였다. 그 중 2013년 6월 25일에 관측된 항공기 해수표층온도에 대해 인공위성 및 선박 열적외선 센서를 통해 획득된 해수표층온도 자료와 비교하였으며, 선박 현장 관측 자료와는 $1^{\circ}C$ 이내 오차 범위의 해수표층온도를 획득하였다.

수중 자율작업용 로봇 플랫폼 개발 (Development of Robot Platform for Autonomous Underwater Intervention)

  • 여태경;최현택;이윤건;채준보;이영준;김성순;박상현;이태희
    • 한국해양공학회지
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    • 제33권2호
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    • pp.168-177
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    • 2019
  • KRISO (Korea Research Institute of Ship & Ocean Engineering) started a project to develop the core algorithms for autonomous intervention using an underwater robot in 2017. This paper introduces the development of the robot platform for the core algorithms, which is an ROV (Remotely Operated Vehicle) type with one 7-function manipulator. Before the detailed design of the robot platform, the 7E-MINI arm of the ECA Group was selected as the manipulator. It is an electrical type, with a weight of 51 kg in air (30 kg in water) and a full reach of 1.4 m. To design a platform with a small size and light weight to fit in a water tank, the medium-size manipulator was placed on the center of platform, and the structural analysis of the body frame was conducted by ABAQUS. The robot had an IMU (Inertial Measurement Unit), a DVL (Doppler Velocity Log), and a depth sensor for measuring the underwater position and attitude. To control the robot motion, eight thrusters were installed, four for vertical and the rest for horizontal motion. The operation system was composed of an on-board control station and operation S/W. The former included devices such as a 300 VDC power supplier, Fiber-Optic (F/O) to Ethernet communication converter, and main control PC. The latter was developed using an ROS (Robot Operation System) based on Linux. The basic performance of the manufactured robot platform was verified through a water tank test, where the robot was manually operated using a joystick, and the robot motion and attitude variation that resulted from the manipulator movement were closely observed.