본 논문은 파티클 필터 방법을 이용하여 로봇의 외부에 설치된 특징점들과 로봇의 위치를 동시에 추정하는 SLAM 방법을 제안한다. 파티클 필터 방법은 로봇 동작의 비선형성 및 센서 오차의 비가우시안 특성을 고려할 수 있다. 제안된 방법에서 추정할 변수는 로봇의 위치와 특징점들의 위치이다. 본 연구에서 특징점은 초음파 신호를 발생시키는 4개의 비이컨들이 사용된다. 그리고 로봇은 비이컨들로부터 초음파 신호를 수신하여 각각의 비이컨까지의 거리를 계산한다. 그리고 영역센서를 이용하여 이동로봇이 동작하는 환경의 기하학적 지도정보를 생성하는 과정을 보였다. 제안된 방법은 로봇의 위치와 방향을 추정하기 때문에 영역센서에 의해 획득된 데이터를 사용하여 기하학적 지도를 생성할 수 있다. 또한 데드레크닝 방법 및 삼변측량 방법과의 로봇 위치추정 비교 실험을 통하여 제안된 방법을 평가하였다.
In this paper, we present the development of P-SURO II hybrid AUV (Autonomous Underwater Vehicle) which can be operated in both of AUV and ROV (Remotely Operated Vehicle) modes. In its AUV mode, the vehicle is supposed to carry out some of underwater missions which are difficult to be achieved in ROV mode due to the tether cable. To accomplish its missions such as inspection and maintenance of complex underwater structures in AUV mode, the vehicle is required to have high level of autonomy including environmental recognition, obstacle avoidance, autonomous navigation, and so on. In addition to its systematic development issues, some of algorithmic issues are also discussed in this paper. Various experimental studies are also presented to demonstrate these developed autonomy algorithms.
Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance have been reported. Since several pixels per an object may be generated in a close-range radar application, a width of an object can be estimated automatically by various signal processing techniques. In this paper, we tried to attempt to develop an algorithm to estimate obstacle width using Radar images. The proposed method consists of 5 steps - 1) background clutter reduction, 2) local peak pixel detection, 3) region growing, 4) contour extraction and 5)width calculation. For the performance validation of our method, we performed the test width estimation using a real data of two cars acquired by commercial radar system - I200 manufactured by Navtech. As a result, we verified that the proposed method can estimate the widths of targets.
Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance are reported. In near field, several hits per an object are generated after signal processing of Radar data. Hence, clustering is an essential technique to estimate their shapes and positions precisely. This paper proposes a method of grouping hits in range-doppler domains into clusters which represent each object, according to the pre-defined rules. The rules are based on the perceptual cues to separate hits by object. The morphological connectedness between hits and the characteristics of SNR distribution of hits are adopted as the perceptual cues for clustering. In various simulations for the performance assessment, the proposed method yielded more effective performance than other techniques.
This study presents sensor system for autonomous mobile robot capable of floor-to-floor self-navigation. The robot was modified using the Turtlebot3 hardware platform and ROS2 (robot operating system 2). The robot utilized the Navigation2 package to estimate and calibrate the moving path acquiring a map with SLAM (simultaneous localization and mapping). For elevator boarding, ultrasonic sensor data and threshold distance are compared to determine whether the elevator door is open. The current floor information of the elevator is determined using image processing results of the ceiling-fixed camera capturing the elevator LCD (liquid crystal display)/LED (light emitting diode). To realize seamless communication at any spot in the building, the LoRa (long-range) communication module was installed on the self-navigating autonomous mobile robot to support the robot in deciding if the elevator door is open, when to get off the elevator, and how to reach at the destination.
본 논문에서는 제조 공장 내 AGV (Automated Guided Vehicle) 주행 중 객체 인식을 위한 YOLO v3 알고리즘의 정확도에 대해 살펴보았다. 실험을 위해 2D LiDAR 및 스테레오 카메라가 장착된 AGV를 준비하였다. AGV 주행 중 2D LiDAR를 활용한 SLAM 기법으로 지도 정보를 획득하였고 스테레오 카메라를 활용한 객체 인식이 이루어졌다. 그리고 YOLO v3 알고리즘 기반의 학습 정도에 따른 재현율, AP, mAP 등을 측정하였다. 실험 결과, 4000장의 train data 와 500장의 test data 로 훈련된 YOLO v3 알고리즘에 AGV에 장착된 스테레오 카메라의 시점과 높이에서 획득한 1200장의 이미지를 추가로 학습할 경우 mAP가 약 10% 향상되었다. 정밀도(precision) 와 재현율 역시 각각 6.8%와 16.4% 향상되었다.
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.
본 연구는 실제 카메라의 움직임과 동일한 가상 카메라의 움직임을 구현하기 위해 전통적인 모션그래픽 제작 방법이 가지고 있는 소요시간과 비용에 대한 단점을 줄이기 위해 AR Core 기반의 모바일 디바이스 실시간 트래킹 데이터를 이용하여 모션그래픽 가상카메라를 생성하는 방법을 제안했다. 제안하는 방법은 촬영 이후 저장된 비디오 파일에서의 트래킹 작업을 간소화하고, 촬영 단계에서 트래킹 성공 유무를 판단하기 위해 AR Core 기반 모바일 디바이스에서 촬영과 동시에 진행하는 방법이다. 실험결과 전통적인 방법과 비교하였을 때 모션그래픽 결과 이미지의 차이는 없었으나 300프레임(frame) 영상 기준 6분 10초의 시간이 소모된 반면에 제안한 방법은 이 단계를 생략할 수 있어 매우 높은 시간적 효율성을 갖는다. 현재 가상 증강 현실을 이용한 영상제작에 대한 관심과 다양한 연구가 진행되고 있는 시점에서 본 연구는 가상 카메라 생성과 매치 무빙 등에서 활용될 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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