• 전기전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.7-18
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• 2005

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.124-131
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• 2011

There are many researches in unmanned vehicles such as UGV(Unmanned Ground Vehicle), AUV(Autonomous Underwater Vehicle). In these researches, differential wheeled mobile robots are mainly used to develop the experimental stage algorithm because of the simplicity of modeling and control. Usually a commercial product used in the study, but in order to operate a commercial product to the restrictions because there would need to use a fixed protocol. Using the microprocessor makes the internal sensors(encoder and INS) and external sensors(ultrasonic sensors, infrared sensors) operate and to determine commands for robot operation. This paper propose a mobile robot design for suitable purpose.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.47-49
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• 2022

Robot navigation has seen a major improvement since the the rediscovery of the potential of Artificial Intelligence (AI) and the attention it has garnered in research circles. A notable achievement in the area was Deep Learning (DL) application in computer vision with outstanding daily life applications such as face-recognition, object detection, and more. However, robotics in general still depend on human inputs in certain areas such as localization, navigation, etc. In this paper, we propose a study case of robot navigation based on deep reinforcement technology. We look into the benefits of switching from traditional ROS-based navigation algorithms towards machine learning approaches and methods. We describe the state-of-the-art technology by introducing the concepts of Reinforcement Learning (RL), Deep Learning (DL) and DRL before before focusing on visual navigation based on DRL. The case study preludes further real life deployment in which mobile navigational agent learns to navigate unbeknownst areas.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.614-619
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• 2013

In multi-robot systems, ultrasonic sensors are widely used for localization and/or obstacle detection. However, conventional ultrasonic sensors have a drawback, that is, the interference problem among ultrasonic transmitters. There are some previous studies to avoid interferences, such as TDMA (Time Division Multiple Access) and CDMA (Code Division Multiple Access). In multiple autonomous mobile robots systems, the Doppler-effect has to be considered because ultrasonic transceivers are attached to the moving robots. To overcome this problem, we find out the ASK (Amplitude Shift Keying)-CDMA technique is more robust to the Doppler-effect than the BPSK (Binary Phase Shift Keying)-CDMA technique. In this paper, we propose a new code-expression method and a Monte-Carlo based algorithm that optimizes the ultrasonic code combination in the ASK-CDMA ultrasonic system. The experimental results show that the proposed algorithm improves the performance of the ultrasonic multiple accessing capacity in the ASK-CDMA ultrasonic system.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6A호
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• pp.481-487
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• 2005

이동형 로봇의 자율주행 능력을 높이기 위해서는 미리 알려진 주위 환경 특징들을 효과적으로 인식하는 방법의 개발이 매우 중요하다. 본 논문은 실내 로봇 주행 환경 내에서 위치 및 방향 정보가 미리 알려져 있는 벽과 모퉁이 같은 환경 특징들을 초음파 센서를 이용하여 실시간적으로 인식하는 방법을 제안한다. 초음파 센서는 한 개의 초음파 송신기와 이를 중심으로 적절한 거리에 대칭적으로 위치된 두 개의 초음파 수신기로 구성된다. 초음파 센서로부터 얻어진 정보는 확장 칼만 필터를 이용하여 기존 방법과는 달리 실시간적으로 처리됨으로써 인식된 환경 특징들에 대해 상대적으로 로봇의 위치 및 방향의 보정을 가능하게 한다.

• 전기학회논문지
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• 제63권1호
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• pp.99-107
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• 2014

In this paper, a landmark based localization system using a Kinect sensor is proposed and evaluated with the implemented system for precise and autonomous navigation of low cost robots. The proposed localization method finds the positions of landmark on the image plane and the depth value using color and depth images. The coordinates transforms are defined using the depth value. Using coordinate transformation, the position in the image plane is transformed to the position in the body frame. The ranges between the landmarks and the Kinect sensor are the norm of the landmark positions in body frame. The Kinect sensor position is computed using the tri-lateral whose inputs are the ranges and the known landmark positions. In addition, a new matching method using the pin hole model is proposed to reduce the mismatch between depth and color images. Furthermore, a height error compensation method using the relationship between the body frame and real world coordinates is proposed to reduce the effect of wrong leveling. The error analysis are also given to find out the effect of focal length, principal point and depth value to the range. The experiments using 2D bar code with the implemented system show that the position with less than 3cm error is obtained in enclosed space($3,500mm{\times}3,000mm{\times}2,500mm$).

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.706-711
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• 2008

본 논문에서는 Inertial Navigation System (INS)와 Ultrasonic-SATellite (U-SAT)의 센서융합을 기반으로 100mm 이하의 정밀위치측정 시스템을 보여준다. INS는 자이로와 두 개의 엔코더로 구성되고, U-SAT는 네 개의 송신기와 한 개의 수신기로 구성하였다. 구성된 센서들은 정밀한 정밀위치측정을 위하여 Extended Kalman Filler (EKF)를 통해 센서들을 융합하였다. 위치측정의 성능을 증명하기 위해 본 논문에서는 로봇이 0.5 m/s의 속도로 주행한 실제 데이터(직진, 곡선)와 시뮬레이션을 통한 실험을 하였으며, 실험에 사용된 위치측정방법은 일반적인 센서융합과 INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합을 비교하였다. 시뮬레이션과 실제 데이터를 통해 실험한 결과, INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합이 더 정밀함을 확인할 수 있었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.69-75
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• 2024

본 논문은 터틀봇3 (TurtleBot3)를 기반으로 ROS(Robot Operating System) 환경에서 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)과 Navigation 기법을 적용한 사물인터넷 기반의 실내 자율주행 시스템을 제안한다. 제안한 자율주행 시스템을 실내 자율주행 휠체어 및 로봇 등에 적용 가능하다. 본 연구에서는 실내 자율주행 휠체어에 적용하여 동작을 검증하였다. 제안한 자율주행 시스템은 2가지 기능을 제공한다. 첫째, 실내 환경 정보를 수집 및 저장하고, 이를 통해 휠체어가 장애물을 인식할 수 있도록 한다. 이를 통해 만들어진 Map을 이용한 Navigation을 수행하여 탑승자가 원하는 위치까지 휠체어의 자율주행을 통해 이동할 수 있다. 둘째, OpenCV를 이용한 이미지 인식을 통해 특정 로고를 추적하여 이동하는 기능을 제공한다. 이를 통해 기관 고유 로고가 그려진 유니폼을 착용한 안내원에게 안내 서비스를 받을 수 있도록 한다. 제안한 시스템은 기존의 휠체어보다 이동성, 안전성, 사용성을 향상해 탑승자에게 편리함을 제공할 것으로 기대한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.154-158
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• 2002

This paper describes a path tracking method for vision-based and autonomous mobile robot in a corridor. At first, we extract the ceiling-lamp of the corridor through simple preprocessing (gray, thresholding, labeling, etc.) for robot position and orientation. Then, we design the controller for path-tracking. Simulations conducted, and acceptable vehicle localization results were obtained to prove the feasibility of the proposed approach.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.153-154
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• 2021

본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)를 기반으로 한 로봇(Robot)에 LiDAR 센서를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술인 동시적 위치 추적 지도 작성 기법을 이용하여 실내 맵 정보를 습득하고, 이를 기반으로 장애물과 건물 실내를 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. 또한 로봇에 자바에서 제공하는 개발 툴킷 Swing 및 AWT 라이브러리를 이용하여 GUI(Graphical User Interface)를 구현하였고 터치스크린을 장착하여 사용자가 원하는 제품을 선택하고 선택한 제품의 목적지를 습득한 맵을 토대로 좌표 값을 설정하여 ROS에서 지원하는 이동 프로세스를 실행시켜 목적지까지 경로를 설정하고 자율 주행하게 된다.