• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.543-547
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• 2005

In this paper, we designed a intelligent autonomous driving robot by using Fuzzy algorithm. The object of designed robot is recognition of obstacle, avoidance of obstacle and safe arrival. We append a suspension system to auxiliary wheel for improvement in stability and movement. The designed robot can arrive at destination where is wanted to go by the old and the weak and the handicapped at indoor hospital and building.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3101-3104
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• 1999

It is important to detect objects movement for obstacle recognition and path searching of autonomous robots and vehicles with vision sensor. This paper shows the method to draw out objects and to trace the trajectory of the moving object using a CCD camera and it describes the method to recognize the shape of objects.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 1999년도 추계학술대회논문집
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• pp.321-332
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• 1999

It is important to detect objects movement for obstacle recognition and path searching of UCT(unmanned container transporters) with vision sensor. This paper shows the method to draw out objects and to trace the trajectory of the moving object using a CCD camera and it describes the method to recognize the shape of objects by neural network. We can transform pixel points to objects position of the real space using the proposed viewport. This proposed technique is used by the single vision system based on floor map.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1718-1726
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• 2006

본 논문에서는 미지의 공간에서 장애물 검출시 스스로 회피를 계획하고 임무를 수행할 수 있는 자율주행 로봇의 주행 알고리즘을 퍼지제어기를 이용하여 설계하였다 장애물의 위치 와 거 리 인식을 위해 초음파센서를 사용하였으며 좌, 우측 바퀴의 각속도 출력 제어를 위하여 퍼지 제어기를 사용하였다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱글톤 방법, 제어규칙은 각 바퀴 49개, 추론법은 간략화 된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게중심 법을 사용하였다. 제안한 회피 알고리즘과 퍼지 제어기의 성능 및 실제 적용 가능성의 평가를 위해 이동로봇의 모델링에 근거 한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 이동로봇이 목적지점에 정확히 도착함과 주행 중 인식한 장애물을 효과적으로 회피함을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.108-115
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• 2006

본 논문에서는 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 차량의 요동에 기인되는 피칭오차를 보정하여 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 선행 차량까지의 거리를 정확히 계측하기 위하여 2 차원 영상좌표로부터 사영기하학을 적용하여 3 차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 직선부분에 대한 도로의 영상 모델을 제시하였다. 기 발표된 많은 연구논문들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않은 경우가 많다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표 계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화 에 따른 오차특성을 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 현저하게 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1925-1936
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• 2010

영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.35-42
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• 2014

주어진 실내 환경에 위치한 여러 장애물에 대한 정보를 사전에 훈련하고 인식하여 로봇의 인지 능력을 향상시키기 위해 스테레오비전 센서의 RGB-D 이미지에서 인텐시티를 기반으로 일정 거리 안에 있는 장애물을 검출하는 기법을 제시한다. RGB-D 인텐시티 정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 주요 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식률 및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식률 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지를 제시한다. 실험결과, RGB-D 데이터와 인텐시티 데이터를 비교한 결과 정확도면에서는 RGB-D 데이터가 4.2% 높은 인식률을 보였으나 훈련시간은 인텐시티 데이터가 RGB-D 이미지에 비해 LDA의 경우 29%, SVM의 경우 31% 빠르게 처리되었으며 테스트시간은 LDA의 경우 70%, SVM의 경우 33% 빠르게 처리되어 모바일 로봇 장애물 인식에 인텐시티 데이터를 사용하는 것이 정확도면에서도 우수하고 처리 속도 면에서 높은 개선효과가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.19-24
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• 2011

본 논문은 국소 경로 계획법을 위한 2차원 센서 환경에서 무정형의 장애물의 회피에 대한 연구를 다루었다. 본 연구는 인공 포텐셜 함수(Artificial Potential Function, APF)를 사용하는 기존의 연구에서 점 형태의 장애물을 다루는 방법을 응용 및 확장한 것으로, 다양한 형태의 크기와 모양을 지니는 장애물에 대해서 두 가지 새로운 형태의 반발 포텐셜 함수를 제안한다. 제안된 방법에 의한 곡률 판단법은 장애물을 단순하게 파악하여, 경로계획에 효율적으로 사용되었다. 실제적인 국소경로 계획법에 맞게 직선 시야(Line of Sight, LOS)와 로봇의 인지범위(Range)등을 고려하는 알고리즘을 사용하였다. 여러장애물 세트(Set)에 대하여 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 방법과 기존 연구의 차이점을 알아보았으며, 제안한 방법의 장점에 대하여 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권10호
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• pp.25-34
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• 1999

In this paper, an algorithm is presented to recognize lane and obstacles based on highway road image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, edge detection, and identification of lanes. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction and the presence of absence of an obstacle. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing lane and obstacles. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning of assistance system

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권6호
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• pp.16-26
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• 2023

UAV의 수요가 증가함에 따라 많은 충돌 회피 방법들이 제안됐다. 이러한 방법들은 LiDAR 및 스테레오 카메라를 주축으로 연구되었으나 무겁거나 공간이 부족하여 소형 UAV에 접목이 어려웠기에, 최근에는 객체 인지 모델 및 거리 측정 센서를 복합적으로 사용한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이러한 객체 인지 복합 방법들은 인지한 장애물의 크기 정보를 도출하지 않아 인지 초기에 적정 회피 거리 도출 및 장애물의 좌표화가 어렵다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 단안 카메라-YOLO와 적외선 센서 기반의 장애물 크기 예측 방법을 제안하고, 실험을 통해 40cm의 거리 내에서 86.39%의 정확도를 보임을 확인했다. 또한, 제안한 방법을 적용하여 소형 UAV에 적용하여 장애물 충돌 회피가 가능한지를 확인하였다.