무인차량의 주행은 각종 센서를 이용한 차량제어시스템, 항법시스템, 장애물시스템, 통합시스템의 4가지 서브 시스템으로 구성 되어있다. 본 연구는 비접촉 거리측정 장치인 레이저스캐너를 이용하여 무인차량의 평행주차 및 직각주차 알고리즘 개발을 목적으로 하였다. 이 알고리즘을 검증하기 위하여 GPS와 차량에 6대의 레이저스캐너를 장착하여 이용하였고, 레이저스캐너를 이용한 위치 계산의 오차를 줄이기 위해 타이어 미끄러짐을 최소로 할 수 있도록 5km/h로 차량의 이동 속도를 제한하였다.
본 논문에서는 단일 카메라와 초음파센서 데이터를 융합하는 이동 로봇 주행제어 알고리즘을 제안하였다. 이진화 영상처리를 위한 임계값을 영상 정보와 초음파센서 정보를 이용하는 퍼지추론기법으로 설정하였다. 임계값을 상황에 따라 가변하면 조도가 낮은 환경에서도 장애물 인식이 향상된다. 카메라 영상 정보와 초음파 센서 정보를 융합하여 장애물에 대한 격자지도를 생성하고 원궤적 경로기법으로 장애물을 회피하도록 한다. 제안된 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여 조도가 낮은 실내와 좁은 복도에서 Pioneer 2-DX 이동로봇의 주행제어에 적용하였다.
Park, Hye Sun;Park, Min Woo;Won, Kwang Hee;Kim, Kyong-Ho;Jung, Soon Ki
ETRI Journal
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제35권6호
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pp.1038-1047
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2013
Augmented reality (AR) is currently being applied actively to commercial products, and various types of intelligent AR systems combining both the Global Positioning System and computer-vision technologies are being developed and commercialized. This paper suggests an in-vehicle head-up display (HUD) system that is combined with AR technology. The proposed system recognizes driving-safety information and offers it to the driver. Unlike existing HUD systems, the system displays information registered to the driver's view and is developed for the robust recognition of obstacles under bad weather conditions. The system is composed of four modules: a ground obstacle detection module, an object decision module, an object recognition module, and a display module. The recognition ratio of the driving-safety information obtained by the proposed AR-HUD system is about 73%, and the system has a recognition speed of about 15 fps for both vehicles and pedestrians.
A QRT(Quad-Rotor Type) hovering robot system is developed for quick detection and observation of the circumstances under calamity environment such as indoor fire spots. The UAV(Unmanned Aerial Vehicle) is equipped with four propellers driven by each electric motor, an embedded controller using a DSP, INS(Inertial Navigation System) using 3-axis rate gyros, a CCD camera with wireless communication transmitter for observation, and an ultrasonic range sensor for height control. The developed hovering robot shows stable flying performances under the adoption of RIC(Robust Internal-loop Compensator) based disturbance compensation and the vision based localization method. The UAV can also avoid obstacles using eight IR and four ultrasonic range sensors. The VTOL(Vertical Take-Off and Landing) flying object flies into indoor fire spots and sends the images captured by the CCD camera to the operator. This kind of small-sized UAV can be widely used in various calamity observation fields without danger of human beings under harmful environment.
This paper proposes a predictive control for an efficient human following robot using Kinect sensor. Especially, this research is focused on detecting of foot-end-point and foot-vector instead of human body which can be occluded easily by the obstacles. Recognition of the foot-end-point by the Kinect sensor is reliable since the two feet images can be utilized, which increases the detection possibility of the human motion. Depth image features and a decision tree have been utilized to estimate the foot end-point precisely. A tracking point average algorithm is also adopted in this research to estimate the location of foot accurately. Using the continuous locations of foot, the human motion trajectory is estimated to guide the mobile robot along a smooth path to the human. It is verified through the experiments that detecting foot-end-point is more reliable and efficient than detecting the human body. Finally, the tracking performance of the mobile robot is demonstrated with a human motion along an 'L' shape course.
Spraying operation is one of the most essential in an orchard management and it is also hazardous to human body. for automatic and unmanned spraying , an autonomous travelling vehicle is demanded. In this study, a telemeter was developed using infrared beam which could detect trunks and obstacles measure distance and direction from the vehicle travelling in the orchard. The telemeter system was composed of two infrared LED transmitters and receivers, a beam scanning device for continuous object detection , two rotary encoders for angle detector, and a beam level controller for uneven soil surface. The detected distance and direction signal s were sent to personal computer which made for the system display the angular and distance measurements through I/O board. According to a field test in an apple farm, the system detected up to 10m distance under 12 V of transmitted beam intensity, however, it was recommended that the proper beam transmit intensity be 7 v at the 10 m distance, because of the negative effect to human body at 12 V. The error rate of this system was 0.92 % when the actual distance was compared to measured one. The system was feasible at the small error rate. The developed telemeter system was an important part for autonomous travelling vehicle provided the real time object recognition . A direction control system could be constructed suing the system. It is expected that the system could greatly contribute to the development of autonomous farm vehicle.
Now, Autonomous unmanned vehicle has become an issue in next generation technology. 2D Laser scanner as the distance measurement sensor is used. 2D Laser scanner detects the distance of 80m, measured angle is -5 to 185 degree. Laser scanner detects only the plane, but using motor swings. As a result, traffic signs detect and analyze patterns. Traffic signs when driving at low speed, shape of the detected pattern is very similar. By shaking the laser scanner, traffic signs and other obstacles became clear distinction.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권2호
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pp.679-687
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2019
This paper presents the autonomous swimming technology developed for an Autonomous Underwater Vehicle (AUV) operating in the underwater jacket structure environment. To prevent the position divergence of the inertial navigation system constructed for the primary navigation solution for the vehicle, we've developed kinds of marker-recognition based underwater localization methods using both of optical and acoustic cameras. However, these two methods all require the artificial markers to be located near to the cameras mounted on the vehicle. Therefore, in the case of the vehicle far away from the structure where the markers are usually mounted on, we may need alternative position-aiding solution to guarantee the navigation accuracy. For this purpose, we develop a sonar image processing based underwater localization method using a Forward Looking Sonar (FLS) mounted in front of the vehicle. The primary purpose of this FLS is to detect the obstacles in front of the vehicle. According to the detected obstacle(s), we apply an Occupancy Grid Map (OGM) based path planning algorithm to derive an obstacle collision-free reference path. Experimental studies are carried out in the water tank and also in the Pohang Yeongilman port sea environment to demonstrate the effectiveness of the proposed autonomous swimming technology.
Oculus Rift, HTC Vive 등의 PC기반 Virtual Reality Head Mount Display 뿐 아니라, Google Cardboard, Samsung Gear VR등과 같은 모바일 VR HMD들이 출시 되고 있다. 그런데 HMD는 착용 시 사용자의 외부시야를 가리게 되므로 VR을 체험하는 공간의 실제 환경에 존재하는 각종 가구에 걸려 넘어지거나 벽 등의 위험요소들에 의해 사용자가 부딪혀 다치고 또는 가구 등이 파손 되는 상황이 일어날 수 있지만 아직 이것에 대해서 확실한 방안이 연구되어 있지 않은 상태이다. 본 논문에서는 Microsoft Kinect V1를 이용하여 사용자가 움직일 공간을 미리 3d Scanning하고 Minimap 방식으로 Scanning한 장애물의 위치 및 정보를 몰입감을 덜 저하시키면서 시각화하여 사용자에게 알려줌으로써 부상위험을 줄이는 방법으로 VR의 대중화를 돕는 방안을 제시 한다.
The safety equipments of railway level crossing which are installed at intersections between roads and railway lines prevent level crossing accidents by informing all of the vehicles and pedestrians of approaching trains. The intelligent safety system for level crossing which employs information and communication technology has been developed in USA and Japan, etc. But, in Korea, the relevant research has not been performed. In this paper, we analyze the cause of railway level crossing accidents and the inherent problem of the existing safety equipments. Based on analyzed results, we design the intelligent safety system which prevent collision between a train and a vehicle. This system displays train approaching information in real-time at roadside warning devices, informs approaching train of the detected obstacle in crossing areas, and is interconnected with traffic signal to empty the crossing area before train comes. Especially, we present the video based obstacle detection algorithm and verify its performance with prototype H/W since the abrupt obstacles in crossing areas are the main cause of level crossing accidents. We identify that the presented scheme detects both pedestrian and vehicle with good performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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