• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.755-760
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• 2009

본 논문에서는 근거리에 위치한 수중 장애물의 탐지 성능을 향상시키기 위해 잔향의 영향을 감소시키는 여러 기법 중 특이 값 차이를 이용한 잔향 감소 기법을 적용한다. 특이 값 차이를 이용한 잔향 감소 기법은 중심 빔 신호에 잔향과 표적이 포함되어 있다고 가정하고 인접한 빔 신호를 참조 신호로 사용하여 중심 빔 신호와의 특이 값 차이를 이용함으로써 잔향 신호를 감소시킨다. 그리고 한국 근해에서 십자형 구조의 송수신 장치를 통해 얻어진 실측 데이터를 이용하여 수중 장애물 탐지에서의 제시한 기법의 타당성을 검증한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권2호
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• pp.169-176
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• 2013

알려지지 않은 실내에서 인간형 로봇의 이동경로 생성을 위해서는 주변 장애물의 형태를 정확히 인식하여 이에 적합한 로봇 움직임을 만들어야 한다. 이 때, 인식된 장애물의 형태에 따라 로봇이 접촉없이 통과할 수 있고, 발과 접촉하여 통과할 수도 있으며, 회피할 수도 있다. 이를 위해 장애물이 어떤 형태를 갖고 있는지를 분류하여 로봇의 이동경로를 생성할 때 활용 가능한 장애물 인식 및 분류 방법을 제안한다. 특히 장애물 형태를 정확히 인식하기 위한 기존 알고리즘은 많은 계산량으로 실시간 활용에 어려움이 있으며, 불필요한 장애물도 함께 추출하기 때문에 연산자원의 낭비가 불가피하다. 본 연구에서는 장애물 인식의 계산량을 줄이기 위해 장애물의 영역을 분류한 후 정확한 형상이 필요한 장애물에 한해 크기 및 형태를 추출하도록 알고리즘의 적용 범위를 제한하여 계산량을 줄이는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1003-1013
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• 2016

This paper proposes a framework of superpixel-based vehicle detection method using plane normal vector in disparity space. We utilize two common factors for detecting vehicles: Hypothesis Generation (HG) and Hypothesis Verification (HV). At the stage of HG, we set the regions of interest (ROI) by estimating the lane, and track them to reduce computational cost of the overall processes. The image is then divided into compact superpixels, each of which is viewed as a plane composed of the normal vector in disparity space. After that, the representative normal vector is computed at a superpixel-level, which alleviates the well-known problems of conventional color-based and depth-based approaches. Based on the assumption that the central-bottom of the input image is always on the navigable region, the road and obstacle candidates are simultaneously extracted by the plane normal vectors obtained from K-means algorithm. At the stage of HV, the separated obstacle candidates are verified by employing HOG and SVM as for a feature and classifying function, respectively. To achieve this, we trained SVM classifier by HOG features of KITTI training dataset. The experimental results demonstrate that the proposed vehicle detection system outperforms the conventional HOG-based methods qualitatively and quantitatively.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.93-99
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• 2020

드론 기술의 발전으로 감시, 재난사고 예방 및 구호 등 공공임무 수행에도 지능화된 드론 활용이 급속히 늘어날 것으로 본다. 드론이 스마트 안전도시 플랫폼에 구축에 사용되기 위해서는 목표물 탐지 및 추적기술, 드론비행 시에 비행 조정 및 장애물 회피기능, 착륙지점 탐지 및 제어 기능 등의 주요 기술 구현이 필요하다. 드론 시스템 은 기술적 파급효과가 크고 신기술 분야의 산업화를 촉진한다. 본 논문에서는 이와 같은 드론 개발을 위하여 객체지향 분석/설계 방법을 이용한 요구사항 분석 및 플로우차트, 화면 설계 등을 보여여줌으로 효과적인 드론 시스템의 소프트웨어 분석 및 설계 방법을 제시하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.663-668
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• 1991

In order to navigate, mobile robot needs to avoid obstacles on his way. We describe a stereo vision method for detecting obstacles on the floor ground. With the knowledge of floor geometry, stereo images are transformed so that the relative views of obstacle to the floor are seen. After comparing the transformed images, obstacles information such as location and size are extracted and determined from the local disparities. Some experimental results are shown.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.633-636
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• 1999

We present a robust scheme of detecting obstacles such as vehicles, human beings, and other artificial structures that may cause serious traffic accidents in the nighttime driving. Obstacle regions are detected by the evidential reasoning rules that combine the isolated regions obtained by the phase-directed edge-linking and the hot evidence information. Preliminary experimental results show that the performance is robust to nighttime infrared scenes having various types of obstacles

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.49-55
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• 2022

본 논문에서는 날씨와 같은 외부 환경요인에도 강건하게 동작할 수 있는 장애물 감지 기법을 제안한다. 특히, DB 기반의 특징 매칭과 RANSAC(RANdom SAample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 통해 증강현실(Augmented Reality, AR)에서 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 장애물 감지 시스템을 제안한다. RGB카메라로부터 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨의 영향을 받기 때문에 장애물 검출이 어려워진다. 또한, 복잡한 지형에서 생성되는 다수의 평면은 장애물을 감지하는데 있어서 오차가 커지는 원인이 된다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 또한, 다중 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하여 특징점을 분류하기 위한 기준을 새롭게 계산한다. 결과적으로 제안하는 방법은 조명, 자연광, 날씨에 관계없이 효율적으로 장애물을 감지할 수 있고, 높낮이나 다른 지형에서도 안정적으로 표면을 감지할 수 있기 때문에 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스에서 실험한 결과가 대부분 안정적으로 실내/외의 장애물들을 인지하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.115-120
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• 2015

Recently, in automotive technology area, intelligent safety systems have been actively accomplished for drivers, passengers, and pedestrians. Also, many researches are focused on development of autonomous vehicles. This paper propose the application of LiDAR sensors, which takes major role in perceiving environment, terrain classification, obstacle data clustering method, and local map building for autonomous driving. Finally, based on these results, planning for lane change path that vehicle tracking possible were created and the reliability of path generation were experimented.

• Advances in robotics research
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• 제1권2호
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• pp.127-140
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• 2014

This work presents an IR-based system for parking assistance and obstacle detection in the automotive field that employs the Microsoft Kinect camera for fast 3D point cloud reconstruction. In contrast to previous research that attempts to explicitly identify obstacles, the proposed system aims to detect "reachable regions" of the environment, i.e., those regions where the vehicle can drive to from its current position. A user-friendly 2D traversability grid of cells is generated and used as a visual aid for parking assistance. Given a raw 3D point cloud, first each point is mapped into individual cells, then, the elevation information is used within a graph-based algorithm to label a given cell as traversable or non-traversable. Following this rationale, positive and negative obstacles, as well as unknown regions can be implicitly detected. Additionally, no flat-world assumption is required. Experimental results, obtained from the system in typical parking scenarios, are presented showing its effectiveness for scene interpretation and detection of several types of obstacle.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.361-367
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• 2010

This paper reports the development of a mobile robot for patrol using a single laser range finder. A Laser range finder is useful for outdoor environment regardless of illumination change or various weather conditions. In this paper we combined the motion control of the mobile robot and the algorithm for detecting the outdoor environment. For obstacle avoidance, we adopted the Vector Field Histogram algorithm. A laser range finder is mounted on the mobile robot and looking down the road with a small tilt angle. We propose an algorithm for detecting the surface of the road. The outdoor patrol robot platform is equipped with a DGPS system, a gyro-compass sensor, and a laser range finder. The proposed obstacle avoidance and road detection algorithms were experimentally tested in success.