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Recognition and Path Planning Strategy for Autonomous Navigation in the Elevator Environment
강정관,안수용,최원석,오세영 제어·로봇·시스템학회 2010 International Journal of Control, Automation, and Vol.8 No.4
This paper presents a robust and reliable method for a mobile robot to get on/off an elevator in a multistory building. Getting on/off the elevator requires the robot to perform two different tasks: a recognition task and a navigation task. First, we propose a recognition algorithm for the elevator but-tons and status so that the robot reacts flexibly to the current elevator status. We first apply an adaptive threshold to the current image in order to get a binary image. Then we extract the candidates of the buttons and the floor number after preliminary filtering. Ambiguous candidates are rejected using an artificial neural network, and a matching method is applied to finally recognize the call buttons, destination floor buttons, moving direction and current location of the elevator. Second, we suggest a path planning algorithm to navigate into and out of the elevator without any collision. By constructing an occupancy grid map and computing a target function, we find the best position for the robot to get on the elevator. Then we plan an optimal path to the best position using a potential field method. Experiments were carried out in several simulated and real environments including empty, crowd and blocked scenarios. The approach presented here has been found to allow the robot to navigate in the elevator without collisions.
실시간 오도메트리 보정을 통한 로봇의 위치 인식 및 지도 작성의 정확도 향상
강정관(Jeong-Gwan Kang),최원석(Won-Seok Choi),안수용(Su-Yong An),오세영(Se-Young Oh) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.2
본 논문은 확장 칼만 필터를 이용하여 로봇의 위치 인식 및 지도 작성을 수행하면서 동시에 로봇의 구조적 오차 매개변수(Systematic error parameter of the robot)를 역시 확장 칼만 필터를 이용하여 계산함으로써, 로봇의 구조적 결함에 의해 발생하는 위치 오차를 보정하고, 이를 통해 평균이 0인 가우시안 형태의 잡음이 적용되지 않는 상황에서도 로봇의 정확한 환경지도 작성이 가능하도록 하는 방법을 제안한다. 두 개의 독립된 확장 칼만 필터가 동시에 수행되며, 각각 오차 매개 변수를 찾고 로봇의 환경 지도를 작성하기 때문에 이를 이중 확장 칼만 필터라 부르며, 기존의 확장 칼만 필터를 이용한 로봇의 위치 인식 및 지도 작성 방법과 비교하여 본 논문에서 제안한 이중 확장 칼만 필터를 사용한 방법이 더욱 정확한 환경지도를 출력한다는 것을 시뮬레이션 실험을 통해 나타낸다.
넓은 실내 공간에서 수평 선분을 이용한 비전 기반의 지도 작성 및 위치 인식
안수용,강정관,이래경,오세영 제어로봇시스템학회 2009 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 Vol.2009 No.9
This paper presents a simultaneous localization and mapping (SLAM) of a large indoor environment using Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) along with a line segment as a landmark. A horizontal line segment is extracted from an edge image using Hough transform and is also tracked by an optical flow method. Successive observation of a line segment gives initial state of the line in 3D space. For data association, registered feature and observed feature are matched through a degree of overlap, orientation of line, and distance between two lines. Experiments show that a compact environmental map is constructed using small number of horizontal line features in real-time.
김삼용,오세영,강정관,류영우,김광수,박상철,김진원 대한전자공학회 2006 電子工學會論文誌-TC (Telecommunications) Vol.43 No.9
DAS(Driver Assistance Systems) support the driver's decision making to increase safety and comfort by issuing the warning signals or even exert the active control in case of dangerous conditions. Most previous research and products intend to offer only a single warning service like the lane departure warning, collision warning, lane change assistance, etc. Although these functions elevate the driving safety and convenience to a certain degree, New type of DAS will be developed to integrate all the important functions with an efficient HMI (Human-Machine Interface) framework for various driving conditions. We propose an all-around sensing based on the integrated DAS that can also remove the blind spots using 2 cameras and 8 sonars, recognize the driving environment by lane and vehicle detection, construct a novel birds-eye HMI for easy comprehension. it can give proper warning in case of imminent danger. 운전자 보조시스템은 운전자가 좀 더 편리하고 안전하게 주행할 수 있도록 주행 정보나 위험 경보를 주거나 적극적인 개입을 통해서 안전사고를 방지할 수 있는 시스템이다. 차선이탈경보, 전후방 충돌경보와 같이 특정한 기능을 갖는 현재의 운전자 보조시스템은 비젼과 거리 센서의 가격 대비 처리성능의 향상으로 통합된 기능성과 HMI (Human-Machine Interface)를 갖는 지능형 운전자 보조시스템으로 발전할 것이다. 본 논문은 2대의 카메라와 8대의 초음파센서를 각각 차량의 전후방과 주변에 설치하여 주행 중인 차량의 환경정보인 실선과 점선의 차선 정보, 사각을 제거한 전방향의 차량의 위치정보를 추출하여 운전자가 전방향의 주행상황을 쉽게 인지할 수 있는 조감영상과 음성충돌경보를 제공하는 지능형 운전자 보조시스템을 제안한다.
실내 복도 환경에서 선분 특징점을 이용한 비전 기반의 지도 작성 및 위치 인식
안수용(Su-Yong An),강정관(Jeong-Gwan Kang),이래경(Lae-Kyeong Lee),오세영(Se-Young Oh) 제어로봇시스템학회 2010 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.16 No.1
This paper presents a simultaneous localization and mapping (SLAM) of an indoor hallway environment using Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) along with a line segment as a landmark. Based on the fact that fluent line features can be extracted around the ceiling and side walls of hallway using vision sensor, a horizontal line segment is extracted from an edge image using Hough transform and is also tracked continuously by an optical flow method. A successive observation of a line segment gives initial state of the line in 3D space. For data association, registered feature and observed feature are matched in image space through a degree of overlap, an orientation of line, and a distance between two lines. Experiments show that a compact environmental map can be constructed with small number of horizontal line features in real-time.
실내 공간에서 선분 특징점을 이용한 RBPF 기반의 지도작성 및 위치인식
안수용(Su-Yong An),강정관(Jeong-Gwan Kang),이래경(Lae-Kyeong Lee),오세영(Se-Young Oh) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.2
본 논문은 RBPF기반의 선분 특징점을 이용한 넓은 실내공간에서의 지도 작성 및 위치인식에 대하여 다룬다. 환경을 간결하게 표현하고 선분의 불확실성을 간단히 계산하기 위하여 선분의 두 끝점만을 이용한다. 수정된 클러스터링 방법과 적응적 iterative end point fitting (IEPF)을 제안하여, 선분의 양 끝점에서 발생하는 노이즈에 의한 선분 파라미터 추출의 모호함을 줄인다. 따라서 선분의 매칭을 통한 로봇의 오도메트리 에러를 보상하여 로컬 프레임에서 발생하는 로봇 위치 에러를 줄인다. 또한, 주기적으로 서로 비슷한 선분의 병합을 통하여 작성된 지도의 간결성을 높인다. 잘 알려진 데이터를 이용하여 실험을 수행한 결과, 제안된 알고리듬은 실내 공간에서의 지도 작성 및 위치인식의 성능 향상과 복잡한 환경에서도 간결한 지도 표현을 가능하게 함을 보였다. This paper presents a simultaneous localization and mapping (SLAM) of a large indoor environment using Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) along with a line segment as a landmark. To represent an environment as a compact form, we use only two end points of a line segment, reducing computational complexity in modeling line covariance. With a modified scan point clustering method, the proposed adaptive iterative end point fitting (IEPF) plays an important role in estimating line parameters by taking a noisy scan point near end points into account. Thus, by line-segment matching the robot is localized well in a local frame. We also introduce an online global optimization of a map, which provides more consistent map by removing spurious lines and merging collinear lines. Each of our approaches is efficiently integrated into the proposed RBPF-SLAM framework. Experiments with well-known data sets demonstrate that the proposed method provides a reliable SLAM performance along with a compact map representation even in a cluttered environment.