• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.302-306
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• 2021

Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권5호
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• pp.66-72
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• 2014

A kinematic analysis method has been used as analysis method for dynamic behavior of moving parts of vehicle, especially hood part. Such analysis method, however, has its limitations in terms of design technology, including, over travel of hood that occurs due to lack of considerations of compliance characteristics, such as flexible components of hood's weather strip and over slam bumper. Therefore, it is necessary to develop a modeling which reflects compliance of flexible components of hood and elastic characteristics of panel for improvement of design process. In this thesis, a finite element method as mentioned earlier, is developed to represent over travel of hood. Also optimization process applying sequential approximate optimization is suggested to prevent over travel. The over travel analysis method and optimization process, which are developed through the research, would make it possible to design with high quality and credibility. Furthermore, it is expected that the time for design would be reduced and the design quality also improved.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.60-65
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• 2010

본 논문은 모바일 로봇에 장착된 스테레오 카메라의 영상에서 주변 환경에 대한 지도를 작성하기 위해 특징 검출 및 매칭 그리고 2D 지도 작성의 결과를 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법은 실시간으로 프로세싱하기 위해서 빠른 연산이 가능한 에지 검출과 차 영상을 이용한 특징을 스테레오 매칭 기법을 통해 상관계수를 구할 수 있다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위해 ZigBee를 이용한 비컨과 로봇에 장착된 엔코더를 칼만 필터를 통해 추정한다. 또한 방위를 측정할 수 있는 자이로 센서를 병합하여 모바일 로봇이 이동하면서 지도를 작성할 수 있게 한다. 이는 이동 로봇의 SLAM 기술과 더불어 지능형 로봇이 인간 생활에서 효과적으로 적용될 수 있는 기반이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1095-1109
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• 2021

안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권3호
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• pp.251-268
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• 2007

A Gaussian sum filter (GSF) is proposed in this paper on simultaneous localization and mapping (SLAM) for mobile robot navigation. In particular, the SLAM problem is tackled here for cases when only bearing measurements are available. Within the stochastic mapping framework using an extended Kalman filter (EKF), a Gaussian probability density function (pdf) is assumed to describe the range-and-bearing sensor noise. In the case of a bearing-only sensor, a sum of weighted Gaussians is used to represent the non-Gaussian robot-landmark range uncertainty, resulting in a bank of EKFs for estimation of the robot and landmark locations. In our approach, the Gaussian parameters are designed on the basis of minimizing the representation error. The computational complexity of the GSF is reduced by applying the sequential probability ratio test (SPRT) to remove under-performing EKFs. Extensive experimental results are included to demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed techniques.

• 로봇학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.216-222
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• 2021

Recently, various robots are being used for the purpose of structural inspection or safety diagnosis, and their needs are also rising rapidly. Among the structural inspection using robots, a lot of researches has recently been conducted on inspection of various facilities and structures using an unmanned aerial vehicle (UAV). However, since GNSS (Global Navigation Satellite System) signals cannot be received in an environment near or below structures, the operation of UAVs has been done manually. For a stable autonomous flight without GNSS signals, additional technologies are required. This paper proposes the autonomous flight system for structural inspection consisting of simultaneous localization and mapping (SLAM), path planning, and controls. The experiments were conducted on an actual large bridge to verify the feasibility of the system, and especially the performance of the proposed SLAM algorithm was compared through comparative analysis with the state-of-the-art algorithms.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1275-1282
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• 2022

본 연구에서는 AR글래스를 활용한 실시간 캐릭터 트래킹을 개발한다. 실시간 캐릭터 네비게이션은 특정하지 않은 공간을 가상 캐릭터가 이동하면서 안내를 해야 해서 일반적인 마커 기반 AR로는 불가능하다. 이를 대체하기 위해서 디지털 트윈 기술을 기반으로 하는 마커리스 AR 시스템을 개발하였다. 기존 마커리스 AR은 GPS, 비컨 등의 하드웨어를 기반으로 운영되기 때문에 위치에 대한 정확도가 낮고 시스템에서 처리하는 시간이 길어져 실시간 AR 환경에서는 신뢰도가 낮은 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 SLAM 기법을 활용하여 공간을 3D 개체로 구성하고, 디지털 트윈 기반의 마커리스 AR을 구성함으로써 실시간 AR 환경에서 별도의 하드웨어 개입 없이 AR 구현이 가능하게 된다. 이러한 실시간 AR 환경 구성은 여수박람회, 순천시 잡월드, 순천만 정원박람회 등 관광지에서 캐릭터를 이용한 트래킹 시스템을 구현을 가능하게 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.325-332
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• 2022

본 연구에서는 Nreal에서 개발한 AR글래스를 활용한 실시간 캐릭터 네비게이션을 개발한다. 실시간 캐릭터 네비게이션은 특정하지 않은 공간을 NPC 캐릭터가 이동하면서 안내를 하기 때문에 일반적인 마커 기반 AR로는 불가능하다. 이를 대체하기 위해서 디지털 트윈 기술을 기반으로 하는 마커리스 AR 시스템을 개발하였다. 기존 마커리스 AR은 GPS, 비컨 등의 하드웨어를 기반으로 운영되기 때문에 위치에 대한 정확도가 낮고 시스템에서 처리하는 시간이 길어져 실시간 AR 환경에서는 신뢰도가 낮은 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 SLAM 기법을 활용하여 공간을 3D 개체로 구성하고, 디지털 트윈 기반의 마커리스 AR을 구성함으로써 실시간 AR 환경에서 별도의 하드웨어 사용 없이 AR 구현이 가능하게 된다. 이러한 실시간 AR 환경 구성은 순천만 정원, 순천 드라마촬영장 등 관광지에서 캐릭터를 이용한 네비게이션 시스템 구현을 가능하게 하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1797-1801
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• 2005

SLAM(Simultaneous localization and mapping) and AI(Artificial intelligence) have been active research areas in robotics for two decades. In particular, localization is one of the most important issues in mobile robot research. Until now expensive sensors like a laser sensor have been used for the mobile robot's localization. Currently, as the RFID reader devices like antennas and RFID tags become increasingly smaller and cheaper, the proliferation of RFID technology is advancing rapidly. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used to identify the mobile robot's location on the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as RFID tag distribution (density and structure), typing and clustering. In the smart floor using RFID tags, because the reader just can senses whether a RFID tag is in its sensing area, the localization error occurs as much as the sensing area of the RFID reader. And, until now, there is no study to estimate the pose of mobile robot using RFID tags. So, in this paper, two algorithms are suggested to. We use the Markov localization algorithm to reduce the location(X,Y) error and the Kalman Filter algorithm to estimate the pose(q) of a mobile robot. We applied these algorithms in our experiment with our personal robot CMR-P3. And we show the possibility of our probability approach using the cheap sensors like odometers and RFID tags for the mobile robot's localization on the smart floor.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.768-773
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• 2020

국토자원의 합리적 이용과 관리를 위한 대규모 국토개발은 효율적인 사업관리를 위해 공간정보의 활용이 필수적이다. 최근 택지조성이나 노천광산과 같은 대규모 개발지역의 효과적인 공간정보 구축 방안으로 드론 LiDAR(Light Detection And Ranging)가 주목 받고 있다. 드론 LiDAR는 크게 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기술이 적용된 방식과 GNSS(Global Navigation Satellite System)/IMU(Inertial Measurement Unit) 방식으로 구분할 수 있는데 드론 LiDAR의 적용이나 각 방식의 특징에 대한 분석적 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 SLAM 및 GNSS/IMU 방식의 드론 LiDAR를 이용한 데이터 취득, 처리 및 분석을 수행하고, 각각의 특징과 활용성을 평가하고자 하였다. 연구결과, 드론 LiDAR의 높이 방향 정확도는 -0.052~0.044m로 지도제작을 위한 공간정보의 허용 정확도를 만족하는 것으로 나타났다. 또한 데이터 취득 및 처리 과정의 비교를 통해 각각의 방법에 대한 특징을 제시하였다. 드론 LiDAR를 통해 구축된 공간정보는 거리, 면적, 경사의 측정 등 다양한 활용이 가능하며, 이러한 정보를 기반으로 대규모 개발지역의 안전도를 평가하는 것이 가능하기 때문에 향후 국토개발 현장에서 효과적인 공간정보 구축 방안으로 활용이 기대된다.