A special purpose machine with two manipulators and quadruped crawler system is being developed to work at disaster sites where it is intended to quickly respond in the initial stages after the event. In this study, a terrain recognition module is developed so that the above special purpose machine can quickly obtain ground information to help choose its path while recognizing objects in its way, this is intended to enhance the remote driver's limited situational awareness. Terrain recognition modules were developed for two tasks (real-time path guidance, precision terrain measurements). The real-time path guidance analyzes terrain and obstacles while moving, while the precision terrain measurement feature provides more accurate terrain information by precisely measuring the ground in front of the vehicle while stationary. In this study, an air-cooled sensor protection module was developed so that the terrain recognition module can continue its vital tasks in the event of exposure to foreign substances, including scattered dust, mist and rainfall, as well as high temperatures.
Terrain recognition ability is crucial to the performance of legged robots in an outdoor environment. For instance, a robot will not easily walk and it will tumble or deviate from its path if there is no information on whether the walking surface is flat, rugged, tough, and slippery. In this study, the ground surface recognition ability of robots is discussed, and to enable walking robots to recognize the surface state and changes, a central moment method was used. The values of the sensor signals (load cell) of robots while walking were detected in the supported section and were analyzed according to signal variance, skewness, and kurtosis. Based on the results of such analysis, the surface state was detected and classified.
본 논문은 경사 인식을 통한 비평탄 지형에서의 전동 휠체어 제어 알고리즘에 관한 내용이다. 최근 고령자가 인구가 급격하게 증가되고 있으며, 이에 따라 휠체어 사용 인구 또한 급격하게 증가되고 있다. 하지만 대부분의 휠체어는 사용자의 안전성을 확보할 수 있는 어떠한 장치 없이 사용자가 직접 제어하고 있다. 이로 인해 경사로에서는 중력의 영향으로 인한 차량 제어에 어려움을 겪게 된다. 이에 본 논문에서는 차량이 경사지에서 이동할 경우 평지에서 이동하는 것과 유사한 모션제어를 수행할 수 있도록 차량 제어 알고리즘을 제안한다. 이때 다른 센서를 적용하지 않고 사용자의 제어 입력에 대비 차량의 이동 상태를 파악하여 차량이 경사지에 이동하는 과정에서 발생하는 오차를 인식하여 이를 최소화 할 수 있도록 제어기를 구성함으로써 차량이 사용자가 원하는 상태로 제어할 수 있도록 한다. 이러한 경사에 의해 발생하는 오차 및 이에 대한 차량제어에 대해 시뮬레이션을 통해 이를 검증하였다.
야외 환경에서 무인차량의 자율주행에 있어서 효과적인 기동제어를 위해서는 장애물 탐지나 지형의 기하학적인 형상 정보외에 탐지된 장애물 및 지형 표면에 대한 재질 유형의 인식 및 분류 또한 중요한 요소이다. 영상 기반의 지표면 분류 알고리듬은 입력 영상에 대한 전처리, 특징추출, 분류 및 후처리의 절차로 수행된다. 본 논문에서는 컬러 CCD 카메라로부터 획득된 야외 지형영상에 대해 색상 및 질감 정보를 이용한 지형분류 기법을 제시한다. 전처리 단계에서 색공간 변환을 수행하고, 색상과 질감 정보를 이용하기 위해 웨이블릿 변환 특징을 사용하였으며, 분류기로서는 SVM(support vector machine)을 적용하였다. 야외 환경에서 획득된 실영상에 대한 실험을 통하여 제시된 알고리듬의 분류 성능을 평가하였으며, 제시된 알고리듬에 의한 효과적인 야지 지형분류의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 가상현실이나 증강현실과 관련된 응용 콘텐츠 구성에 필요한 동적 터레인의 실시간 구현 기법에 관한 연구를 수행하였다. 동적 터레인은 게임 콘텐츠 개발 환경에서 일반적으로 구현되는 정적 터레인과 달리 런타임에 실시간 변형이 발생할 수 있으며 입력된 터레인의 변형을 콘텐츠 플레이에 지정을 받지 않을 수 있는 짧은 시간 내에 빠르게 실시간 처리하는 것이 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 키넥트의 깊이 카메라를 활용하여 샌드 박스 내의 모래 깊이 값을 인식하고 이를 반영하는 터레인을 실시간으로 생성하는 프레임워크를 개발하고 결과물을 콘텐츠에 적용하여 연구 결과의 유용성을 실증하도록 한다.
Autonomous vehicles operated in the rough terrain environment must satisfy various technical requirements in order to improve the speed. Therefore, in order to design and implement a technical architecture that satisfies the requirements for speed improvement of autonomous vehicles, it is necessary to consider the overall technology of hardware and software to be mounted. In this study, the technical architecture of the autonomous vehicle operating in the rough terrain environment is presented. In order to realize high speed driving in pavement driving environment and other environment, it should be designed to improve the fast and accurate recognition performance and collect high quality database. and it should be determined the correct running speed from the running ability analysis and the frictional force estimation on the running road. We also improved synchronization performance by providing precise navigation information(time) to each hardware and software.
본 논문은 비평탄 지형에서 능동형 보행보조기를 구동하고자 할 때, 바닥 지형에 의해 발생하는 보행의지 센서의 영향을 줄이기 위한 논문이다. 최근 보행보조기에 대한 관심이 증가되고 있으며, 외부 경사지형, 둔턱, 계단 등의 비평탄 지형에서도 안정적으로 차량을 이동시킬 수 있도록 고안된 능동형 보행보조기에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 실외에서 사용되는 능동형 보행보조기에 있어 진동해석 및 비평탄 지형을 이동하면서 발생하는 기계적 충격을 줄일 수 있는 알고리즘의 개발은 능동형 보행보조기에 있어 해결해야 할 문제 중 하나이다. 이에 본 논문에서는 비평탄 지형에서의 진동을 해석할 수 있도록 가속도 센서를 적용하였으며, 둔턱을 넘을 때 발생하는 진동에 의해 보행의지 센서에 가해지는 진동에 의한 충격을 감쇠시킬 수 있는 알고리즘을 제안하였으며, 이를 실험을 통해 검증하였다.
본 논문은 CCTV의 카메라의 촬영영상을 통해 주위의 지형정보를 추출하여 3차원 지형도를 제작함으로써 효과적으로 지리정보를 구축할 수 있는 지리 정보 시스템을 제안하였다. 또한 카메라의 촬영영상을 통해 인식되는 객체를 추적하고, 추적의 성공여부에 따라 지형 변화의 여부를 인식하는 방법을 제안하였다. 이 방법을 산업 현장에 적용하면 실제 지형에 가까운 지리정보를 구축할 수 있을 뿐만 아니라 보안, 감시 및 추적 시스템으로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.
The mobile robots to rescue a life in a disaster area and to explore planets demand high mobility as well as recognition of the environment. To avoid unknown obstacles exactly in unknown environment, accurate sensing is required. This paper proposes a sensor fusion to recognize unknown obstacles accurately by using low-cost sensors. Ultrasonic sensors and infrared sensors are used in this paper to avoid obstacles. If only one of these sensors is used alone, it is not useful fer the mobile robots to complete their tasks in the real world since the surrounding environment in the real world is complex and composed of many kinds of materials. So infrared sensor may not recognize transparent or reflective obstacles and ultrasonic sensor may not recognize narrow obstacles, far example, columns of small diameter. Therefore, I selected six ultrasonic sensors and five infrared sensors to detect obstacles. Then, I fused ultrasonic sensors with infrared sensors in order that both advantages and disadvantages of each sensor are utilized together. In fusing sensors, fuzzy algorithm is used to cope with the uncertainties of each sensor. TAMRY which is terrain-adaptive mobile robot is used as the mobile robot for experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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