• 자동차안전학회지
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• 제16권2호
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• pp.20-26
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• 2024

The delivery using drones has been attracting attention because it can innovatively reduce the delivery time from the time of order to completion of delivery compared to the current delivery system, and there have been pilot projects conducted for safe drone delivery. However, the current drone delivery system has the disadvantage of limiting the operational efficiency offered by fully autonomous delivery drones in that drones mainly deliver goods to pre-set landing sites or delivery bases, and the final delivery is still made by humans. In this paper, to overcome these limitations, we propose obstacle detection and landing site selection algorithm based on a vision sensor that enables safe drone landing at the delivery location of the product orderer, and experimentally prove the possibility of station-to-door delivery. The proposed algorithm forms a 3D map of point cloud based on simultaneous localization and mapping (SLAM) technology and presents a grid segmentation technique, allowing drones to stably find a landing site even in places without prior information. We aims to verify the performance of the proposed algorithm through streaming data received from the drone.

• 로봇학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.287-292
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• 2024

The initial suppression of fires is critical to protecting human and material resources. In response to this, fire prevention and suppression systems using artificial intelligence and robot technology have recently been studied. In particular, an autonomous driving system that detects a fire using CNN is attracting attention. These systems respond quickly in the event of a fire, enabling initial fire suppression. However, since the conventional system is not equipped with a fire suppression function, direct intervention of firefighters is required. (1) To overcome these limitations, we propose an autonomous fire detection robot system equipped with a fire suppression function ROS-based firefighting system called 'ADEFS' (Autonomous-Detect & Extinguish-Fire Service). (2) The system performs three tasks to detect and extinguish. Tasks are to run the Ros-based SLAM Navigation, YOLO-CNN, and Four-degree freedom manipulator connected to the fire extinguishing pump. (3) Through this, early response in the event of a fire can minimize damage to life and property and can reduce labor costs, which can also be expected to reduce costs for companies.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제15권1호
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• pp.102-110
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• 2021

최근 멀티콥터는 비행 안정성 향상을 위해 다양한 충돌회피 센서를 탑재하고 있다. LiDAR를 이용해 3차원 위치를 인식하거나 다수 카메라와 실시간 SLAM 기술을 이용해 장애물과의 상대 위치를 계산하기도 한다. 또한 소형 프로세스와 카메라로 구성된 3D 깊이 센서를 사용하기도 한다. 본 연구에서는 충돌회피 소프트웨어 기술 개발을 위한 플랫폼으로써 상용 부품을 활용해 실내 비행이 가능한 소형 충돌회피 멀티콥터 시스템을 개발하였다. 멀티콥터 시스템은 LiDAR, RealSense, GPU 보드를 탑재하였고, 비행시험을 통해 YOLO 알고리즘 기반의 사물 인식 및 충돌회피 기능을 검증하였다. 이 논문에서는 시스템 설계/제작 및 탑재 장비 선정과정, 비행시험 결과에 관해 기술하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.111-127
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• 2023

In visual slam and 3D data modeling, the Iterative Closest Point method is a primary fundamental algorithm, and many technical fields have used this method. However, it relies on search methods that take a high search time. This paper solves this problem by applying an effective point cloud refinement method. And this paper also accelerates the point cloud registration process with an indexing scheme using the spatial decomposition method. Through some experiments, the results of this paper show that the proposed point cloud refinement method helped to produce better performance.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.231-232
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• 2022

본 논문에서는 비디오 시퀀스 내에서 카메라의 움직임을 추적하고, 추적 데이터를 기반으로 2D 영상에 3D CG 객체를 추가하는 방법을 소개한다. 해당 객체가 시점을 고려한 장면 내의 피사체로써 간주되기 위해서는 3차원 가상공간 내에서 피사체의 위치를 기반으로 장면 내 기준 평면을 구성하는 점들과 카메라의 기저 축 좌표를 조정한다. 영상제작 현장에서 활용되는 소프트웨어에서 수작업으로 진행되는 과정을 살펴봄으로써 매치 무빙기법이 증강현실과 광학기반의 SLAM 등과 같은 다양한 응용분야에서의 활용을 고려할 수 있겠다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.377-383
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• 2021

최근 4차 산업혁명에 따라 공장, 물류창고, 서비스영역에서 유연한 물류이송을 위한 자율 이동형 모바일 로봇의 사용이 증가하고 있다. 대규모 공장에서는 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)을 수행하기 위하여 많은 수작업이 필요하기 때문에 개선된 모바일 로봇 자율 주행에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 고정 및 이동 장애물을 피해 최적의 경로로 주행하는 Mapless Navigation에 대한 알고리즘을 제안하고자 한다. Mapless Navigation을 위하여 Deep Q Network(DQN)을 통해 고정 및 이동 장애물을 회피하도록 학습하였고 두 종류의 장애물 회피에 대하여 각각 정확도 90%, 93%를 얻었다. 또한 DQN은 많은 학습 시간을 필요로 하는데 이를 단축하기 위한 목표의 크기 변화 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통하여 단축된 학습시간과 장애물 회피 성능을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.367-373
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• 2016

In this paper, range measurement performance of LRF (Laser Range Finder) module and image contrast of color CCD camera are evaluated under the aerosol (high temperature steam) environments, which are simulated severe accident conditions of the LWR (Light-Water-Reactor) nuclear power plant. Data of LRF and color CCD camera are key informations, which are needed in the implementation of SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) function for emergency response robot system to cope with urgently accidents of the nuclear power plant.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.293-296
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• 2021

본 논문에서는 컴퓨터 그래픽에서 주로 적용되어 왔던 푸아송 디스크 샘플링(Poisson Disk Sampling)을 3차원 영상 모델링에 적용하는 것을 제안한다. 이 샘플링 기법은 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 사용되는 라이다 센서를 활용해 수집한 PointCloud가 특정 위치로 뭉쳐지는 클러스터 현상이 발생하지 않고 균일하게 분포하게 할 뿐 아니라 영상의 노이즈도 제거한다. Intel의 라이다 센서 L515와 Apple의 태블릿 라이다 센서를 이용해 추출한 PointCloud를 Poisson Disk Sampling 과정을 거쳐 Mesh를 생성하고 이를 SLAM 기법으로 추출한 경우와 비교한다. PointCloud의 수를 줄였을 때 더 좋은 Mesh를 생성할 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권2호
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• pp.370-376
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• 2022

기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.623-629
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• 2018

본 논문에서는 무인항공기용 실시간 장애물 탐지 및 회피 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 검출 정보는 지역 회피 경로 생성을 위한 실시간 히스토그램 생성과 목표 지점까지 전역 회피 경로 생성을 위해 사용되는 2-D SLAM 지도를 생성하는데 사용된다. 지역 회피 경로 생성을 위한 VFH 알고리즘은 장애물들이 벡터 방향과 거리에 따라 얼마큼 분포되어 있는지에 대한 실시간 히스토그램을 생성하고, 이 히스토그램은 근접 장애물 검출 시 지역 회피 경로를 생성하는데 사용된다. 기존의 $RRT^*-Smart$ 알고리즘의 한계로 인해 Modified $RRT^*-Smart$ 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 새로운 노드가 생길 때 목표 지점과의 직선 경로 여부를 판단하고, 목표 지점 방향으로 생성되도록 방향성을 부여하며, 노드의 길이를 확률적으로 나누어 일정한 단위의 길이가 아닌 랜덤 단위의 길이로 퍼뜨림으로써 보다 적은 비용으로 목표 지점까지의 효율적인 전역 회피경로를 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 회피경로를 생성하여 회피 기동함을 다양한 시뮬레이션 실험환경을 통해 검증하였다.