AI 기반 전동카트의 위험방지 시스템에 관한 연구 = A Study on AI-Based Risk Prevention Systems for Electric Carts

국문 초록 (Abstract)

골프 플레이어와 경기의 보조원 및 장비 등의 운송수단인 자율 전동카트는 도로에 매설된 유도선을 전자 유도방식 시스템으로 인식하여 주행하고 있다. 그러나 이 시스템에서 물체의 인식을 위하여 사용되는 초음파센서는 인지 거리의 한계를 가지고 있으므로, 전동카트에서 발생하는 사고의 약 75[%](1,751건 중 1,320건)에 해당하는 충돌사고에 취약하다는 단점을 가지고 있다.
본 연구는 자율 전동카트의 사고 예방과 주행의 안전성에 대한 신뢰도 향상을 위한 것이다. 초음파센서의 단점을 보완하기 위하여 영상인식 시스템을 적용하였다. 물체의 인식과 판단을 위한 영상 보드와 전동카트의 제어 시스템과 병렬운전을 위한 인터페이스 보드를 제작한 다음, 기상환경과 도로의 고저차, 좌우 물체의 인지 각도 및 물체의 최대 감지 거리 등을 조사하였다. 측정
결과, 영상인식 시스템이 기존의 초음파센서 방식보다 훨씬 우수한 감지거리와 주행 신뢰도를 나타냄을 확인할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Autonomous electric carts are used to transport golf players, game assistants, and equipment. These carts navigate by following a guidance line embedded beneath the roadway, using an electronic induction system for steering control. However, the ultrasonic sensors currently used for object detection have limited distance-recognition capabilities, making the carts highly susceptible to collision accidents. In fact, approximately 75% of reported incidents (1,320 out of 1,751 cases) are related to such electric-cart collisions.
This study aims to improve performance reliability and enhance the driving safety of autonomous electric carts. To address the shortcomings of ultrasonic sensing, an AI-based image recognition system was introduced. An image-processing board capable of object recognition and decision-making was developed, along with an interface board designed to operate in parallel with the cart’s existing control system. The system was then evaluated under various conditions, including different weather environments, road-height variations, object-recognition angles on both sides, and maximum detection distances.
Through extensive measurements and data evaluations, the proposed AI image recognition system was confirmed to provide significantly greater detection range and driving reliability than the conventional ultrasonic-sensor approach.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 표 목차 iii
• 그림 목차 iv
• 초록 vii
• 제1장. 서론 1
• 제2장. 이론 3
• 2-1. 전동카트 3
• 가. 개요 3
• 나. 구조 5
• 다. 기능 7
• 라. 사고 17
• 2-2. 영상처리 19
• 가. 영상인식 19
• 나. 𝑌𝑂𝐿𝑂 알고리즘 21
• 다. 영상 보드 23
• 라. 인공지능 25
• 제3장. 실험방법 27
• 3-1. 시스템 27
• 가. 구성 27
• 나. 영상 보드 28
• 다. 인터페이스 보드 32
• 3-2. 보드의 제작 35
• 가. 영상 보드 35
• 나. 인터페이스 보드 39
• 다. 학습 43
• 제4장. 결과 및 고찰 55
• 4-1. 평지 55
• 4-1. 경사 60
• 4-3. 인지 각 68
• 4-4. 환경 72
• 제5장. 결론 76
• Abstract 77
• 참고문헌 78