최근 IoT를 활용한 웨어러블 기기 및 무인 이동체에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 무인 이동체는 IT 기술들의 집약체라고 할 수 있다. 로봇, 자율 주행, 장애물 회피, 데이터 통신, 전력, 영상 처리 등의 기술들이 합쳐진 것을 무인 이동체 또는 무인 로봇이라고 부른다. 무인 이동체의 최종 목표는 수동이 아닌 자율 주행을 하여 목적지까지 안전하고 신속하게 도달하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 무인 이동체의 기술들 중 하나인 영상 처리 분야를 다루고자 한다. 현재 배터리의 기술로는 무인 이동체가 최대 1시간까지 주행할 수밖에 없다는 것을 감안하여, 전력 소비를 최소한으로 줄이기 위해 소형 컴퓨터인 라즈베리 파이3를 사용하여 영상 인식 시스템을 설계하고자 한다. 제안하고자 하는 시스템은 카메라로부터 받는 영상의 모든 것을 인식하는 시스템을 목표로 한다.
In this paper, we describe an implementation of small mobile robot that can be used at research and application of mobile sensor networking. This robot that will constitute the sensor network, as a platform of multi-robot system for each to be used as sensor node, has to satisfy restrictions in many aspects in order to perform sensing, communication protocol, and application algorithms. First, the platform must be designed with a robust structure and low power consumption since its maintenance after deployment is difficult. Second, it must have flexibility and modularity to be used effectively in any structure so that it can be used in various applications. Third, it must support the technique of wireless network for ubiquitous computing environment. At last, to let many nodes be scattered, it must be cost-effective and small. Considering the above restrictions of the mobile platform for sensor network, we designed and implemented robots control the current of actuator by using additional circuit for power efficiency. And we chose MSP430 as MCU, CC2420 as RF transceiver, and etc, that have the strength in the aspect of power. For flexibility and modularity, the platform has expansion ports. The results of experiments are described to show that this robot can act as sensor node by RF communication process with Zigbee standard protocol, execute the navigation process with simple obstacle avoidance and the moving action with RSSI(Received Signal Strength Indicator), operate at low-power, and be made with approx. $100.
In this paper, a single LRF has been used to produce a 3D map for the mobile robot navigation. The 2D laser scanners are used for mobile robots navigation, where the laser scanner is applied to detect a certain level of area by the straight beam. Therefore it is limited to the usages of 2D obstacle detection and avoidance. In this research, it is designed to complement a mobile robot system to move up and down a single LRF along the yaw axis. During the up and down motion, the 2D data are stacked and manipulated to build a 3D map. Often a single LRF data are mixed with Gaussian and impulse noises. The impulse noises are removed out by the hybrid median filter designed in this research. The 2D data which are improved by deleting the impulse noises are layered to build the 3D map. Removing impulse noises while preserving the boundary is a main advantages of the hybrid median filter which has been used widely to improve the quality of images. The effectiveness of this hybrid median filter for rejecting the impulse noises has been verified through the real experiments. The performance of the hybrid median filter is evaluated in terms of PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and the processing time.
유비쿼터스 센서 네트워크(USN)에 기반한 엔터테인먼트용 자율 돌고래 로봇의 구현에 관하여 소개한다. 일반적으로 수중에서 동작하는 생체모방 로봇에 유비쿼터스 센서 네트워크와 GPS를 적용하는 것은 불가능한 일이다. 본 논문에서 제안된 엔터테인먼트용 돌고래 로봇은 수중이 아닌 수면에서 동작하므로, 사용자와의 상호작용을 중요시하며 제안된 수중 로봇의 네비게이션은 GPS정보와 배치된 USN 모트로부터 얻어진 미세한 위치 정보로부터 수행된다. 본 논문에서는 제안된 돌고래 로봇의 기계적인 구조, 센서와 엑추에이터, 마이크로컨트롤러 보드와 수영 방법, 사용자와의 상호작용의 특징을 기술한다. 엔터테인먼트 돌고래 로봇은 유저에 의한 접촉 센서의 감지 신호를 입력받아 입을 움직이거나, 꼬리를 치고, 물을 뿜어내는 등의 전형적인 응답을 보인다. 로봇의 자율성을 위하여 경로 설정, 장애물 감지 및 회피 등과 같은 로봇의 움직임뿐 아니라 인간과 로봇의 상호작용에 관련된 기능들을 마이크로컨트롤러가 제어한다. 돌고래 로봇의 위치 정보는 배치된 USN 모트의 알려진 위치 정보로부터 주기적으로 교정된다.
본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 장애물을 인식하고 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 로봇을 구현한 논문이다. 우리는 본 논문에서 영상처리보드의 구현이라는 하드웨어적인 부분과 자율 이동로봇을 위한 영상궤환 제어라는 소프트웨어의 두 가지 결과를 나타내었다. 첫 번째 부분에서, 영상처리를 수행하는 제어보드로부터 명령을 받는 로봇을 나타내었다. 우리는 오랫동안 CCD카메라를 탑재한 자율 이동로봇에 대하여 연구해왔다. 로봇의 구성은 DSP칩을 탑재한 영상보드와 스텝모터 그리고 CCD카메라로 구성된다. 시스템 구성은 이동로봇의 영상처리 보드에서 영상을 획득하고 영상처리 알고리즘을 수행하고 로봇의 이동경로를 계산한다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐한다. 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 Feedback하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점가지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 절대좌표를 추적해 나가는 알고리즘을 구현한다. 이러한 영상을 획득하고 알고리즘을 처리하는 영상처리 보드의 구성은 DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7176A, CPLD(EPM7256ATC144), SRAM 메모리로 구성되어 있다. 두 번째 부분에서는 장애물을 인식하고 회피하기 위하여 두 가지의 영상궤환 제어 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 알고리즘은 필터링, 경계검출 NOR변환, 경계치 설정 등의 영상 전처리 과정을 거친 영상을 분할하는 기법이다. 여기에서는 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다. 두 번째 알고리즘은 위와 같이 전처리된 영상에 웨이브렛 변환을 이용하여 수직방향(y축 성분)으로 히스토그램 분포를 20 Pixel 간격으로 스캔한다. 파형 변화에 의하여 장애물이 있는 부분의 히스토그램 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 분석하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다. 본 논문은 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 이용하여 장애물을 회피하면서 초기에 설정해둔 목적지가지 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 영상처리 보드를 설계 및 제작하였다. 영상처리 보드는 일반적인 보드보다 빠른 속도(30frame/sec)와 해상도를 지원하며 압축 알고리즘을 탑재하고 있어서 영상을 전송하는 데에 있어서도 탁월한 성능을 보인다.
본 논문은 자율주행 자동차 및 자율주행이 가능한 이동체를 대상으로 광범위하게 적용 가능한 지능형 의사결정 모델을 개발하기 위한 연구이다. 개발된 모듈은 다양한 주행환경에 적용하기 위하여 독립적인 모듈 구성형태를 갖추고 이를 유기적으로 운영하기 위한 플랫폼을 기반으로 각 모듈을 Deep Learning 기법을 이용한 강화학습을 통해 이동체의 차선변경 의사 결정 및 안전 확보에 관하여 연구하였다. 운행 중인 자율주행 이동체는 주행상태의 변경을 위하여 기능별로 속도결정 모델과 차선변경 의사결정이 반드시 선행되어야 이동체의 다음 행동이 이루어 질 수 있는 특징을 갖고 있다. 또한, 일반 도로상에 주행 중인 이동체들이 모두 자율주행 기능을 갖춘 상태라면 특정 이동체의 돌발적인 변화 및 주변 환경의 변화가 발생하면 그에 따른 각각의 이동체들 사이에 발생할 수 있는 연쇄반응 요소는 고려되기 어려운 특징을 갖고 있다. 이런 부분을 함께 고려하여 자율주행 플랫폼에 적용하고 이를 위한 개별 이동체의 차선변경 의사결정 시스템 연구와 모듈형 학습 방법을 이용하여 시스템 복잡도를 줄이고 학습시간의 단축과 향후 모델의 교체를 할 수 있는 의사결정 모델을 연구하였다.
본 논문은 사용자의 제어가 가능한 3차원 물리 기반 가상생명체를 생성하는 2단계 진화 시스템을 제안한다. 기존의 방법은 가상생명체의 형상과 기동, 그리고 목표지점추적(target-following)과 같은 상위 레벨의 행위를 한꺼번에 하나의 진화 시스템으로 생성해냄으로 인하여 진화 단계에서의 사용자의 개입을 허용하지 않았다. 본 논문은 하나로 묶여있던 시스템을 다루기 용이한 두 개의 서브시스템으로 분리함으로써 사용자의 개입을 허용한다. 첫 번째 단계로 가상생명체의 몸체와 직진 기동을 위한 하위 레벨 모터 컨트롤러가 진화 알고리즘(evolutionary algorithm)으로 동시에 생성된다. 두 번째 단계에는 생성된 기본 생명체 위에 주어진 경로를 따라가기 위한 상위 레벨 컨트롤러가 인공 신경망을 사용하여 탑재된다. 경로제어(path-following)를 위한 신경망의 연결 가중치는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하여 최적화되며 한번 진화된 신경망 컨트롤러는 어떠한 임의의 경로도 잘 따라감을 보여준다. 이로써 사용자는 모든 진화과정이 끝나지 않고도 중간단계에서 기호에 맞는 생명체를 골라내거나 버릴 수 있으며, 동일한 기본 생명체 위에 또 다른 형태의 상위레벨 행위를 생성하는 것도 가능해진다. 본 논문은 이러한 2단계 알고리즘과 함께 직진기동을 위한 새로운 분절 삼각 함수(Piecewise sinusoidal) 컨트롤러를 제안하고 마개 실린더(capped-cylinder)를 기본 요소로 하는 가상생명체에 대한 효율적인 실시간 수중역학 모델링 기법도 함께 소개한다.
본 논문에서는 스마트 홈 서비스 로봇인 맥봇II(Mess-Cleanup Robot; McBot II)를 설계한다. 그것은 맥봇I에 비하여 더욱 지능적이고 실용적인 시스템으로 개발하였다. 지금까지 진공청소기는 가사 노동의 부담을 덜어주었지만 진공청소기를 운용하는 점에서 노동의 강도는 차이가 없다. 최근에 이 문제의 해결을 위해 상용화된 청소로봇이 나왔지만 큰 시장을 형성하지는 못했다. 왜냐하면 여전히 진공청소 이전에 큰 부피의 쓰레기나 신문, 옷가지 등을 정리정돈 하지 못하는 문제를 가지고 있다. 따라서 우리는 실제 환경에서 이 문제를 해결하기 위해 더 발전된 새로운 정리정돈 로봇 맥봇II를 개발한다. 특히, 본 논문에서는 로봇의 기계적인 설계와 기본적인 제어에 초점을 맞추어 논문을 구성한다. 맥봇II는 인간이 허리 및 손을 이용하여 정리 정돈 작업을 수행하는 메커니즘을 모델로 하여 설계되어 진다. 작업 시 인간의 허리 기능은 변화 범위가 큰 수직형 리프트와 전후진이 가능한 어깨 조인트 구조로 구현한다. 정리정돈 작업을 직접 수행하는 로봇 팔과 핸드는 실용성을 위하여 최소 자유도를 갖는 시스템으로 설계한다. 또한 맥봇II가 좁은 면적의 실내에서 장애물과의 충돌을 방지하면서 고속의 이동 능력을 갖기 위하여 홀로노믹(Holonomic)특성의 이동로봇으로 설계한다. 끝으로 최적화 설계로 구현된 로봇의 몸체/이동/로봇팔/핸드의 동작 제어 실험 결과들을 통하여 맥봇 II의 향상된 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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