본 논문에서는 로봇이 정해진 폐구간을 이동하기 위해서 위에서 아래로 촬영한 카메라 정보를 활용한다. 로봇을 특정위치로 이동시키기 위해서는 카메라를 제어하는 서버 시스템과 로봇의 위치를 인식하기 위한 마크가 필요하다. 서버는 로봇의 위치를 로봇으로 인식하는 마크의 색 값으로 카메라로부터 인지하고 로봇에 위치 이동 명령을 수행할 서버와 로봇이 네트워크를 통해 Planning을 수행한다. 본 연구에서 휴머노이드 로봇인 나오와 로봇에 위치를 촬영할 카메라 그리고 이미지 처리를 하기 위해 OpenCV와 이동 알고리즘으로 $A^*$를 활용하여 Planning을 구현한다.
교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.
이동로봇과 작업로봇의 직결연결 형태인 이동매니퓰레이터는 원자로 내부와 같은 위험한 작업환경에서 다양한 일한 처리하기위해 유용한 시스템이라 할 수 있다. 하부의 이동로봇은 non-holonomic 시스템이고 상부의 작업로봇의 결합으로 인하여 기구학적 잉여자유도를 갖고 있다. 그러나 주행 중 작업공간 확보로 인하여 고정식 매니퓰레이터보다 더 효율적인 작업이 가능 하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 영상정보에 의한 물체인식 및 최적주행을 수행하기 위하여 이동로봇에 장착된 능동카메라에 인식된 영상과 실제 물체간의 기하학적 관계를 이용하여 직교좌표상의 물체의 위치를 추정할 수 있도록 하였다. 두 번째로 시스템의 위치변위 및 영상정보를 이용하여 물체위치를 추정하고 동차행렬을 이용하여 이동매니퓰레이터의 현 위치와 물체간의 최적경로를 결정하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 시뮬레이션과 이동매니퓰레이터를 이용한 실험데이터분석을 통하여 유효성을 제시하였다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
In this paper, we propose an algorithm for planning an optimal path to capture a moving object by a mobile robot in real-time. The direction and rotational angular velocity of the moving object are estimated using the Kalman filter, a state estimator. It is demonstrated that the moving object is tracked by using a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot and then captured by a mobile manipulator. The optimal path to capture the moving object is dependent on the initial conditions of the mobile robot, and the real-time planning of the robot trajectory is definitely required for the successful capturing of the moving object. Therefore the algorithm that determines the optimal path to capture a moving object depending on the initial conditions of the mobile robot and the conditions of a moving object is proposed in this paper. For real-time implementation, the optimal representative blocks have been utilized for the experiments to show the effectiveness of the proposed algorithm.
We build a local minimum free motion planning for mobile robots considering dynamic environments by simple sensor fusion assuming that there are unknown obstacles which can be detected only partially at a time by proximity sensors and can be cleaned up or moved slowly (dynamic environments). Potential field is used as a basic platform for the motion planning. To clear local minimum problem, the partial information on the obstacles should be memorized and integrated effectively. Sets of linked line segments (SLLS) are proposed as the integration method. Then robot's target point is replaced by virtual target considering the integrated sensing information. As for the main proximity sensors, we use laser slit emission and simple web camera since the system gives more continuous data information. Also, we use ultrasonic sensors as the auxiliary sensors for simple sensor fusion considering the advantages in that they give exact information about the presence of any obstacle within certain range. By using this sensor fusion, the dynamic environments can be dealt easily. The performance of our algorithm is validated via simulations and experiments.
In this paper, we propose an algorithm for planning an optimal path to capture a moving object by a mobile robot in real-time. The direction and rotational angular velocity of the moving object are estimated using the Kalman filter, a state estimator. It is demonstrated that the moving object is tracked by using a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot and then captured by a mobile manipulator. The optimal path to capture the moving object is dependent on the initial conditions of the mobile robot, and the real-time planning of the robot trajectory is definitely required for the successful capturing of the moving object. Therefore the algorithm that determines the optimal path to capture a moving object depending on the initial conditions of the mobile robot and the conditions of a moving object is proposed in this paper. For real-time implementation, the optimal representative blocks have been utilized for the experiments to show the effectiveness of the proposed algorithm.
This paper proposes an exploration strategy to efficiently find a specific place in large unknown environments with wall-following based path planning. Many exploration methods proposed so far showed good performance but they focused only on efficient planning for modeling unknown environments. Therefore, to successfully accomplish the room finding task, two additional requirements should be considered. First, suitable path-planning is needed to recognize the room number. Most conventional exploration schemes used the gradient method to extract the optimal path. In these schemes, the paths are extracted in the middle of the free space which is usually far from the wall. If the robot follows such a path, it is not likely to recognize the room number written on the wall because room numbers are usually too small to be recognized by camera image from a distance. Second, the behavior which re-explores the explored area is needed. Even though the robot completes exploration, it is possible that some rooms are not registered in the constructed map for some reasons such as poor recognition performance, occlusion by a human and so on. With this scheme, the robot does not have to visit and model the whole environment. This proposed method is very simple but it guarantees that the robot can find a specific room in most cases. The proposed exploration strategy was verified by various experiments.
본 논문에서는 국내에 존재하는 다양한 관광지 중 전주 한옥마을을 타겟으로 전주 한옥마을의 관광객에게 위치 기반 서비스 제공을 위한 광카메라통신 접목형 HMD-AR 인터렉션 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 전주 한옥마을 내에 존재하는 조명, 디스플레이 등 다양한 Light 인프라로부터 광카메라통신 데이터를 수신하여 자신의 위치 정보와 더불어 ID정보를 통한 서비스 제공이 가능한 시스템으로 제안한 시스템에 필요한 광카메라통신 기술과 스마트디바이스 기반의 HMD-AR 시스템에 대하여 연구하였다. 제안한 시스템의 검증을 위하여 실제 HMD-AR 시스템을 구축하고 테스트를 진행하고 광카메라통신 기반의 위치 정보 및 ID 기반 서비스를 제공 할 수 있음을 확인하였다. 향후 제안한 시스템을 활용하여 전주 한옥마을 외에도 다양한 관광지에 적용될 수 있을 것으로 예상되며, 스마트디바이스 기반 HMD-AR과 관련하여 귀중한 사료로 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
High flexibility and productivity using industrial robots are being achieved in manufacturing lines with off-line robot programmings. A good off-line programming system should have functions of robot modelling, trajectory planning, graphical teach-in, kinematic and dynamic simulations. Simulated results, however, can hardly be applied to on-line tasks until any calibration procedure is accompained. This paper proposes a visual calibration scheme in order to provide a calibration tool for our own off-line programming system of SCARA robots. The suggested scheme is based on the position-based visual servoings, and the perspective projection. The scheme requires only one camera as it uses saved kinematic data for three-dimensional visual calibration. Predicted images are generated and then compared with camera images for updating positions and orientations of objects. The scheme is simple and effective enough to be used in real time robot programming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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