• 한국항만학회지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.381-388
• /
• 1999

To improve the productivity in the harbor, successful development of an UCT(Unmanned Container Transporter) is needed. Well-designed steering and velocity control systems are the key factor for the development of the UCT. In this paper, a research concerning the achievement of the steering control is introduced. To get an information on the guide line that the UCT should track, the vision system is applied. By using neural network, proper steering angle is gotten fast with less influence of the image disturbance. A simulation based on the UCT kinematics is performed with the measured steering angle, and it shows satisfactory results.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
• /
• pp.95-98
• /
• 1996

In this paper, The vehicle's path construction method for motorized wheelchair's autonomous navigation in a building through analysis of a corridor image using vision system has been proposed and We detected lines of vertical axis through camera distortion parameter, which was measured by camera calibration in a corridor image. Then we got the feature points in the lines. We analyzed the distance of feature points and what is feature points. we reconstructed corridor image to vehicle's path.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.353-361
• /
• 2011

A precise embedded ultrasonic localization system is developed for autonomous mobile robots in indoor environments, which is essential for autonomous navigation of mobile robots with various tasks. Although ultrasonic sensors are more cost-effective than other sensors such as LRF (Laser Range Finder) and vision, they suffer inaccuracy and directional ambiguity. First, we apply the matched filter to measure the distance precisely. For resolving the computational complexity of the matched filter for embedded systems, we propose a new matched filter algorithm with fast computation in three points of view. Second, we propose an accurate ultrasonic localization system which consists of three ultrasonic receivers on the mobile robot and two or more transmitters on the ceiling. Last, we add an extended Kalman filter to estimate position and orientation. Various simulations and experimental results show the effectiveness of the proposed system.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.107-111
• /
• 2021

A 3D point cloud map is an essential elements in various fields, including precise autonomous navigation system. However, generating a 3D point cloud map using a single sensor has limitations due to the price of expensive sensor. In order to solve this problem, we propose a precise 3D mapping system using low-cost sensor fusion. Generating a point cloud map requires the process of estimating the current position and attitude, and describing the surrounding environment. In this paper, we utilized a commercial visual-inertial odometry sensor to estimate the current position and attitude states. Based on the state value, the 2D LiDAR measurement values describe the surrounding environment to create a point cloud map. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compared the performance of the proposed algorithm and the 3D LiDAR-based SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm. As a result, it was confirmed that a precise 3D point cloud map can be generated with the low-cost sensor fusion system proposed in this paper.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
• /
• pp.871-875
• /
• 2003

To detect and avoid obstacles is one of the important tasks of mobile navigation. In a real environment, when a mobile robot encounters dynamic obstacles, it is required to simultaneously detect and avoid obstacles for its body safely. In previous vision system, mobile robot has used it as either a passive sensor or an active sensor. This paper proposes a new obstacle detection algorithm that uses a stereo camera as both a passive sensor and an active sensor. Our system estimates the distances from obstacles by both passive-correspondence and active-correspondence using laser slit. The system operates in three steps. First, a far-off obstacle is detected by the disparity from stereo correspondence. Next, a close obstacle is acquired from laser slit beam projected in the same stereo image. Finally, we implement obstacle avoidance algorithm, adopting the modified Dynamic Window Approach (DWA), by using the acquired the obstacle's distance.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제33권6호
• /
• pp.1099-1110
• /
• 2023

자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.

• 한국항만학회지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.321-329
• /
• 2000

Welding is essential for the manufacture of a range of engineering components which may vary from very large structures such as ships and bridges to very complex structures such as aircraft engines, or miniature components for microelectronic applications. Especially, a domestic situation of the welding automation is still depend on the arc sensing system in comparison to the vision sensing system. Specially, the gap-detecting of workpiece using conventional arc sensor is proposed in this study. As a same principle, a welding current varies with the size of a welding gap. This study introduce to the fuzzy membership filter to cancel a high frequency noise of welding current, and ART2 which has the competitive learning network classifies the signal patterns the filtered welding signal. A welding current possesses a specific pattern according to the existence or the size of a welding gap. These specific patterns result in different classification in comparison with an occasion for no welding gap. The patterns in each case of 1mm, 2mm, 3mm and no welding gap are identified by the artificial neural network.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.74-80
• /
• 2009

Path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and navigation. For the path tracking, it is very important to find the exact position of a vehicle. GPS is used to get the position of vehicle and a direction sensor and a velocity sensor is used to compensate the position error of GPS. To detect path lines in a road image, the bird's eye view transform is employed, which makes it easy to design a lateral control algorithm simply than from the perspective view of image. Because the driving speed of vehicle should be decreased at a curved lane and crossroads, so we suggest the speed control algorithm used GPS and image data. The control algorithm is simulated and experimented from the basis of expert driver's knowledge data. In the experiments, the results show that bird's eye view transform are good for the steering control and a speed control algorithm also shows a stability in real driving.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.518-523
• /
• 2014

현대사회는 사회, 과학기술의 발달로 원자력, 정보화 등 신기술에 기인하는 역기능의 위험성이 증가하고, 재난 또한 과거에 없었던 새로운 위험들이 증가하면서 복합적인 재난으로 변화하였다. 이와 함께 도시화와 인구밀집은 고층건물화재, 교통사고, 범죄등의 위험도를 증가시키고 있다. 이렇게 다양한 위험요소로부터 예방 대비 대응하기 위하여 사회안전무선통신망의 구축은 절대적으로 필요하다. 사회안전무선통신망의 구축, 유지 및 관리가 항상 이루어져야하며 긴급한 상황에서도 통신망이 유지되도록 힘써야 한다. 본 논문에서는 복합재난으로부터 예방 및 대비, 대응하기 위한 사회안전무선통신망을 알아보고, 사회안전무선통신망을 분석하여 망 구현을 위한 필수기능, 부가기능 등의 요구사항을 연구하였다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.155-162
• /
• 2020

최근 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술의 발전으로 비디오 분석, 영상 감시, 인터렉티브 멀티미디어 및 인간 기계 상호작용 응용을 위해 인간 행동 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 많은 연구자에 의해 RGB 영상, 깊이 영상, 스켈레톤 및 관성 데이터를 사용하여 인간 행동 인식 및 분류를 위해 다양한 기술이 도입되었다. 그러나 스켈레톤 기반 행동 인식은 여전히 인간 기계 상호작용 분야에서 도전적인 연구 주제이다. 본 논문에서는 동적 이미지라 불리는 시공간 이미지를 생성하기 위해 동작의 종단간 스켈레톤 조인트 매핑 기법을 제안한다. 행동 클래스 간의 분류를 수행하기 위해 효율적인 심층 컨볼루션 신경망이 고안된다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 공개적으로 액세스 가능한 UTD-MHAD 스켈레톤 데이터 세트를 사용하였다. 실험 결과 제안된 시스템이 97.45 %의 높은 정확도로 기존 방법보다 성능이 우수함을 보였다.