Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.
현재 자동차 시장에서는 IT와 자동차가 결합되며 여러 가지 편리한 기능을 사용할 수 있는 모델들이 출시되고 있다. 이러한 변화는 운전에 관련하여 편리하고 유용한 기능을 많이 쓸 수 있다는 장점이 있는 반면 이러한 전자장비들의 오작동으로 인해 간간히 발생하는 차량의 결함은 심각한 사고를 유발할 수 있다. 그중 가장 심각하다고 판단되는 자동차 급발진 사고는 운전자의 목숨까지도 위협하는 심각한 결함이다. 하지만 급발진사고는 사고의 원인조차 정확하게 규명되지 않았으며 대비가 충분히 이루어지지 않아 제조사 측에서는 운전자 부주의라는 답변으로 책임을 회피하고 있으며 그에 따라 운전자의 부담은 계속해서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 통합 모듈을 통해 운전석 내부의 영상과 자동차의 엑셀과 브레이크 등 제어부분의 상태를 데이터화 시켜 급발진 사고를 대비하기 위한 시스템을 설계 하였다.
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 감성조명 제어 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 감성조명제어 시스템은 안드로이드 플랫폼, 감성조명 장치, 확장 디바이스와 지그비 모듈을 사용하였다. 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 감성조명 제어 시스템은 조도센서를 이용하여 자동제어와 수동제어 선택이 가능하며, 원하는 조명만을 선택하여 부분적인 제어도 가능하게 설계하였다. 제안된 스마트 감성조명 제어 시스템의 실험 결과 필요로 하는 부분의 조명기기 제어와 색온도 가변에 의한 제어가 가능하였고, 감성어휘에 의한 가변점등으로 효율적으로 기존 감성조명 제어 시스템보다 전력 소비를 감소시켰다. 그리고 상황에 적합한 색상과 밝기를 제어하여 사무실에서 행위를 함에 있어 집중력과 업무능력 향상에도 효과적인 제어가 가능하였다.
사진을 찍을 때 카메라는 보기 좋은 사진을 얻을 수 있도록 많은 기능을 제공하고 있다. 대표적인 기능으로 자동 초점거리 조정(Auto Focus), 자동 색온도 보정(Auto White Balance), 자동 노출 조정(Auto Exposure)이 있다. 본 논문에서는 편리한 기능들 중 하나로써 자동 노출제어 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 자동 노출제어 시스템은 가변 시상수(Variable Time Constant)를 가지는 IIR 필터를 이용한다. Zone System에서 보여주는 사물의 휘도정보를 바탕으로 하여 이상적인 영상의 휘도 특성 그래프를 얻어내고, 이와 현재의 노출설정에서 휘도와 비교하여 적정 노출을 찾는다. 제안하는 자동 노출제어 시스템은 적정 노출을 얻을 수 있는 위치로 이동하기 위하여 기존의 마이크로 콘트롤러 등을 이용하여 구현하는 방법과 달리 간단한 구성을 가지는 IIR 필터를 이용한다. 제안하는 자동 노출제어 시스템은 간단한 구성을 가지므로 콤팩트 이미지 센서를 구성하기 위하여 사용 할 수 있다.
Recently, a special purpose machine with two manipulators and quadruped crawler system has been developed for rapid life-saving and initial restoration work at disaster sites. This special purpose machine provides the driver with various environmental recognition functions for accurate and rapid task determination. In particular, the human detection technology assists the driver in poor working conditions such as low-light, dust, water vapor, fog, rain, etc. to prevent secondary human accidents when moving and working. In this study, a human detection module is developed to be mounted on a special purpose machine. A thermal sensor and CCD camera were used to detect victims and nearby workers in response to the difficult environmental conditions present at disaster sites. The performance of various AI-based life detection algorithm were verified and then applied to the task of detecting various objects with different postures and exposure conditions. In addition, image visibility improvement technology was applied to further improve the accuracy of human detection.
This paper presents a robust autonomous navigation and reconnaissance system for tracked robots, designed to handle complex multi-floor indoor environments with stairs. We introduce a localization algorithm that adjusts scan matching parameters to robustly estimate positions and create maps in environments with scarce features, such as narrow rooms and staircases. Our system also features a path planning algorithm that calculates distance costs from surrounding obstacles, integrated with a specialized PID controller tuned to the robot's differential kinematics for collision-free navigation in confined spaces. The perception module leverages multi-image fusion and camera-LiDAR fusion to accurately detect and map the 3D positions of objects around the robot in real time. Through practical tests in real settings, we have verified that our system performs reliably. Based on this reliability, we expect that our research team's autonomous reconnaissance system will be practically utilized in actual disaster situations and environments that are difficult for humans to access, thereby making a significant contribution.
자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.
본 논문은 적외선영상(infrared image)에서 배경모델링 기반의 실시간 객체 탐지 기법과 고속 PPC(PowerPC) & FPGA(Field Programmable Gate Array) 기반 개방형 구조의 하드웨어 설계 방법을 제안한다. 개방형 구조는 하드웨어 및 소프트웨어의 이식이 용이하고, 확장, 호환성, 관리 및 유지보수 등이 편리한 장점이 있다. 제안된 배경모델링 방법을 개방형 구조에 탑재하기 위하여 입력영상에서 검색영역 템플릿을 성긴 블록으로 구성하여 탐색영역의 크기를 줄인다. 또한, 이전 프레임과 현재 프레임에서 영상의 흔들림이 발생했을 때 보정하기 위해 전역움직임 보상방법을 적용한다. 배경과 객체를 분리는 픽셀 밝기의 시간 분석을 통해 적응적 값을 적용한다. 분리된 객체주변에 발생하는 클러터 제거 방법은 중앙값 필터를 적용한다. 설계된 임베디드 시스템에서 배경모델링, 객체탐지, 중앙값 필터, 라벨링, 합병 등의 방법은 PPC에서 구현하였다. 실험결과 제안된 임베디드 시스템에서 전역 움직임 보정과 배경예측을 통해 실시간으로 객체가 탐지될 수 있음을 보였다.
방사선원을 이용하는 곳에는 사람의 접근이 제한되나 관측장비는 노출됨으로 방사선에 강하여야 한다. 이에따라 카메라차폐 구조설계에 필요한 물질로 비중과 용융점이 가장 높은 텅스텐과 가장 낮은 납을 선정하여 코발트 60 방사선 소스에 대한 선량을 1/8까지 감소시킬 경우 Tu는 체적 432.6cm3, 두께 2.4cm이었고, Pb는 체적 961cm3, 두께 3.6cm이었다. 이를 적용하여 CMOS Image센서를 적용한 카메라모듈 및 내방사선 차폐구조의 하우징과 방사선에 강한 CMOS카메라를 제작하였다. 최적화된 차폐두께의 선정을 위한 실험에서 생존한 헤드분리형2M AHD형 카메라(①번)를 적용한 결과 카메라 및 아답터등 연관설비에 대한 차폐가 이루어지면 1.88×106rad 이상의 선량에서도 잘 동작함을 확인하였다. 따라서 고방사선에 적용할 수 있는 카메라 기술력확보와 사업성을 기대할 수 있다.
The system design and the system performance analysis of 3D imaging laser radar system for the mapping purpose is addressed in this article. For the mapping, a push-bloom scanning method is utilized. The pulsed fiber laser with high pulse energy and high pulse repetition rate is used for the light source of laser radar system. The high sensitive linear mode InGaAs avalanche photo-diode is used for the laser receiver module. The time-of-flight of laser pulse from the laser to the receiver is calculated by using high speed FPGA based signal processing board. To reduce the walk error of laser pulse regardless of the intensity differences between pulses, the time of flight is measured from peak to peak of laser pulses. To get 3D image with a single pixel detector, Risley scanner which stirs the laser beam in an ellipsoidal pattern is used. The system laser energy budget characteristics is modeled using LADAR equation, from which the system performances such as the pulse detection probability, false alarm and etc. are analyzed and predicted. The test results of the system performances are acquired and compared with the predicted system performance. According to test results, all the system requirements are satisfied. The 3D image which was acquired by using the laser radar system is also presented in this article.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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