본 논문에서는 촉각의 자극으로 장애물 위치를 파악하는 시각 장애인용 경로안내 및 보행보조 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시각장애인의 보행보조를 위한 촉각기반 장애물 감지 모듈과 장애물 높이 인지 모듈, 그리고 장애물 회피를 위한 경로안내 알고리즘으로 구성된다. 촉각기반 장애물 감지 모듈은 서보 모터의 회전력으로 시각장애인의 엄지를 자극하여 좌 우 전방에 위치한 각각의 장애물을 감지한다. 장애물 높이 인지 모듈은 선형 배치된 초음파 센서들로부터 감지된 데이터를 통합하여, 장애물의 높이를 상 중 하 3단계로 구별한다. 제안된 시스템의 경로안내 알고리즘은 스마트 폰에 내장된 GPS 수신기의 신호로 현재 위치 값을 갱신하여 시각장애인에게 최적화된 맞춤형 경로를 안내한다. 또한, 설계된 경로안내 알고리즘은 시각장애인용 경로안내 앱과 블루투스로 연동하여 시각장애인에게 음성으로 정보를 전달한다. 제안된 시스템은 불확실한 경로를 탐색하여 장애물 배치 상황에 맞도록 회피 경로를 생성함으로써 시각장애인의 보행을 도울 것이다.
이동 로봇의 많은 응용분야에서 장애물을 검출하는 것은 중요한 요소이다. 스테레오 비전과 광류를 이용하여 장애물을 검출하는 방법은 복잡한 연산을 요구하므로 본 논문에서는 단지 두 장면의 영상만을 이용하여 비전 기반 장애물 검출 방법을 제시하고 단일 카메라와 주행거리계를 사용하여 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 제안한 방법은 두 장면으로부터 3차원 복원을 수행함으로서 장애물을 검출하는 방법으로 먼저 두 장면의 입력영상 각각에 대하여 Lowe의 SIFT를 사용하여 특징점을 추출하고 이들 간의 대응점을 구한다. 그리고 주행거리계로부터 주어지는 회전과 병진행렬 값들과 삼각법을 이용하여 대응점들에 대한 3차원 위치를 구한다. 이렇게 삼각법에 의해 얻어진 결과는 장애물들에 대한 부분적인 3차원 복원을 의미한다. 제안한 방법은 실내에서 주행하는 이동 로봇에 적용하였을 때 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 75msec의 속도로 장애물을 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 시각장애인을 위한 이동보조시스템을 비교 분석하고, 6개의 장애물 감지 특징을 정리한다. 전통적으로, 시각장애인은 흰 지팡이를 사용하거나 안내견과 함께 보행한다. 최근 IoT 기술의 발달로 시각장애인의 보행을 보조하는 스마트 이동보조시스템이 개발되었다. 이러한 스마트 이동보조시스템은 장애물을 감지하고, 경로를 안내하는 역할을 수행해야 한다. 특히 스마트 이동보조 시스템은 장애물인지 판단하고, 햅틱 피드백을 통해 장애물 정보를 제공한다. 그리고 스마트 시스템은 서버를 구성하여 장애물의 정보를 저장하고, 다른 사용자에게 정보를 공유한다. 또한 저장된 장애물 정보를 통해 사용자 중심의 최적의 경로를 생성하여 시각장애인에게 장애물을 회피할 수 있는 경로를 안내한다. 스마트 이동보조시스템은 기계학습과 인공지능 기술을 적용함으로써 더욱 빠르게 발전할 것이다.
Collision avoidance is a fundamental and important task of an autonomous mobile robot for safe navigation in real environments with high uncertainty. Obstacles are classified into static and dynamic obstacles. It is difficult to avoid dynamic obstacles because the positions of dynamic obstacles are likely to change at any time. This paper proposes a scheme for vision-based avoidance of dynamic obstacles. This approach extracts object candidates that can be considered moving objects based on the labeling algorithm using depth information. Then it detects moving objects among object candidates using motion vectors. In case the motion vectors are not extracted, it can still detect the moving objects stably through their color information. A robot avoids the dynamic obstacle using the dynamic window approach (DWA) with the object path estimated from the information of the detected obstacles. The DWA is a well known technique for reactive collision avoidance. This paper also proposes an algorithm which autonomously registers the obstacle color. Therefore, a robot can navigate more safely and efficiently with the proposed scheme.
This paper proposes a moving window technique that extracts lanes and vehicles using the images captured by a CCD camera equipped inside an automobile in real time. For the purpose, first of all the optimal size of moving window is determined based upon speed of the vehicle, road curvature, and camera parameters. Within the moving windows that are dynamically changing, lanes and vehicles are extracted, and the vehicles within the driving lanes are classified as obstacles. Assuming highway driving, there are two sorts of image-objects within the driving lanes: one is ground mark to show the limit speed or some information for driving, and the other is the vehicle as an obstacle. Using characteristics of three-dimension objects, a neural network can be trained to distinguish the vehicle from ground mark. When it is recognized as an obstacle, the distance from the camera to the front vehicle can be calculated with the aids of database that keeps the models of automobiles on the highway. The correctness of this measurement is verified through the experiments comparing with the radar and laser sensor data.
This paper proposes obstacle detection and classification algorithm using a single laser scanner. The proposed algorithm searches the object singular points using a differential equation, and finds obstacle singular points shows a boundary of obstacle. And the proposed algorithm can classify object even if several obstacles overlapped. Simulation results show the feasibility of proposed algorithm using a single laser scanner, not using several laser scanners.
Kim, Young Su;Choi, Yun Ho;Han, Soo Deog;Bien, Franklin
대한임베디드공학회논문지
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제6권5호
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pp.281-286
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2011
FMCW Radar sensor is commonly used for an automobile collision avoidance system for rider's safe. Systems using FMCW radar, however, would be one of expensive solutions for just simple rear obstacle detection purpose due to its high cost. In this letter, a short range rear obstacle detector using novel 24GHz AM radar sensor is presented. It can be implemented at significantly lower cost than FMCW radar for practical commercialization. The proposed AM radar sensor module is fabricated in a single aluminum housing to reduce the overall size while using single power supply voltage of 12V with 1200mA current for automotive applications. The measured detection range is up to 210cm with 10cm of distance resolution, which is suitable for a parking assistance system for automobiles.
This paper describes the design and implementation of an unmanned ground vehicle (UGV) and also estimates how well autonomous navigation and remote control of UGV can be performed through the optimized arbitration of several sensor data, which are acquired from vision, obstacle detection, positioning system, etc. For the autonomous navigation, lane detection and tracing, global positioning, and obstacle avoidance are necessarily required. In addition, for the remote control, two types of experimental environments are established. One is to use a commercial racing wheel module, and the other is to use a haptic device that is useful for a user application based on virtual reality. Experimental results show that autonomous navigation and remote control of the designed UGV can be achieved with more effectiveness and accuracy using the proper arbitration of sensor data and navigation plan.
AGV is very useful equipment to transfer containers in automated container terminal. AGV must have Obstacle Detection System (ODS) fur port automation. ODS needs the function to classify some specified object from background in acquired data. And it must be able to track classified moving objects. Finally, ODS could determine its next action for safe deriving whether it should do emergency stop or speed down, or it should change its deriving lane. For these functions, ODS can have many different kinds of algorithm. In this paper, we present one of them under developing.
AGV is very useful equipment to transfer containers in automated container terminal. AGV must have Obstacle Detection System (ODS) for port automation. ODS needs the function to classify some specified object from background in acquired data. And it must be able to track classified moving objects. Finally, ODS could determine its next action for safe driving whether it should do emergency stop or speed down, or it should change its deriving lane. For these functions, ODS can have many different kinds of algorithm. In this paper, we present one of AGV to be used in automated container terminal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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