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- 저자 : 도주철(Joocheol Do) (검색결과 5 건)
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김정민(Jungmin Kim),도주철(Joocheol Do),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.6
본 논문은 자율주행 장치(autonomous ground vehicle)를 위한 각속도의 오차 최소화에 관한 연구이다. 각속도의 오차 최소화는 자율주행 장치의 이동 거리를 측정하는 엔코더(encoder)와 관련하여 자율주행 장치의 가장 중요한 기반 기술인 위치측정(localization)과 밀접한 관련이 있다. 기존에 각속도의 오차 최소화 방법들에는 이동관성을 측정할 수 있는 가속계(accelerometer)와 회전관성을 측정할 수 있는 자이로(yaw gyro), 방위각을 측정할 수 있는 자계 센서인 전자나침판(electronic compass) 센서들을 확률을 통해 상호 보완하는 형태로 활발한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 각속도 측정을 위해 사용되는 센서들은 수학적인 오차와 센서들의 자체 특성에 의해 누적 오차가 발생하게 되며, 여러 센서들을 이용하여 확률적인 오차 보정을 수행하여도 연산량과 비용이 증가되는 문제점을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자율주행 장치의 시스템 특성을 고려하여 엔코더와 자이로만을 이용한 각속도의 오차 최소화에 대한 연구를 수행하였다. 실험은 직접 설계ㆍ제작한 자율주행 장치를 이용하였으며, 자율주행 장치가 제어기를 통해 주행하는 동안에 엔코더, 자이로를 통해 계산된 각각의 각속도 결과들과 엔코더와 자이로만을 이용한 제안된 각속도 측정 방법의 결과를 비교하였다. 실험 결과, 엔코더 혹은 자이로만을 이용한 각속도 측정 방법들에 비해 제안한 각속도 측정 방법의 누적 오차가 크게 줄었음을 확인하였다. This paper is presented to study the error minimization of angular velocity for AGV(autonomous ground vehicle). The error minimization of angular velocity is related to localization technique which is the most important technique for autonomous vehicle. Accelerometer, yaw gyro and electronic compass have been used to measure angular velocity. And methods for error minimization of angular velocity have been actively studied through probabilistic methods and sensor fusion for AGVs. However, those sensors still occure accumulated error by mathematical error, system characters of each sensor, and computational cost are increased greatly when several sensor are used to correct accumulated error. Therefore, this paper studies about error minimization of angular velocity that just uses encoder and gyro. To experiment, we use autonomous vehicle which is made by ourselves. In experimental result, we verified that the localization error of proposed method has even less than the localization errors which we just used encoder and gyro respectively.
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정경훈(Kyunghoon Jung),김정민(Jungmin Kim),도주철(Joocheol Do),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2
본 논문은 AGV(autonomous guided vehicle)의 위치측정에 사용되는 센서융합을 확장형 칼만 필터(extended kalman filter)를 통하여 정밀도를 향상 시키는 방법에 관한 연구이다. 기존의 AGV에 사용된 센서융합은 비교적 응답 속도가 느린 전역 위치측정 센서의 공백을 응답속도가 빠른 지역 위치측정 센서를 이용하여 보완하는 방법이다. 하지만 이러한 방법은 비교적 오차가 큰 지역 위치측정 센서의 위치측정 데이터를 그대로 사용하기 때문에 높은 정밀도를 요구하는 AGV의 작업에는 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 센서융합 시에 나타나는 위치측정 오차와 주행 도중 발생되는 전역 위치측정 센서의 오차를 최소화 하기위해 확장형 칼만 필터를 이용한 센서융합 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 센서융합의 성능평가 실험을 위해 각각의 회전 반경으로 10회 반복 주행한 결과 센서융합을 통한 위치측정 정밀도가 향상됨을 확인할 수 있었다.
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파티클 필터를 이용한 레이저 내비게이션의 위치측정 성능 향상
조현학(Hyunhak Cho),김정민(Jungmin Kim),도주철(Joocheol Do),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.6
본 논문은 파티클 필터(particle filter)를 이용한 레이저 내비게이션(laser navigation)의 위치측정 성능 향상에 관한 연구이다. 레이저 내비게이션은 무선항법장치(wireless navigation system)로써 무인 자율주행 장치(automatic guided vehicle)의 위치측정 및 제어에 주로 사용되며, 이는 기존의 유선유도장치(wired guidance system)들에 비해 유지보수에 유연하면서도 완전한 자율주행이 가능하다. 하지만 무선항법장치인 레이저 내비게이션은 반응속도가 느리며 고속주행 혹은 회전주행 시에 위치 정밀도가 크게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 비선형(non-linear)/비가우시안(non-gaussian)의 시스템에서도 강인한 특성을 지닌 파티클 필터를 이용하여 위치 정밀도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해, 레이저 내비게이션과 엔코더, 자이로가 장착된 지게차 AGV(automatic guided vehicle)를 사용하였으며, 제안된 방법과 상용화된 레이저 내비게이션의 위치측정 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 상용화된 레이저 내비게이션의 위치 정밀도에 비해 약 66.5% 향상됨을 확인하였다. This paper presents a method for improving the positioning accuracy of the laser navigation. As a wireless navigation system, the laser navigation which is more flexible than a wired guidance system is used for the localization and control of an AGV(automatic guided vehicle). However, the laser navigation causes the large positioning error while the AGV turns or moves fast. To solve the problem, we propose the method for improving the positioning accuracy of the laser navigation using particle filter which has robust and reliable performance in non-linear/non-gaussian systems. For the experiment, we use the actual fork-type AGV. The AGV has a gyro, two encoders and a laser navigation. To verify the performance, the proposed method is compared with the laser navigation which is a product. In the experimental result, we verified that the proposed method could improve the positioning accuracy by approximately 66.5%.
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정은국(Eunkook Jung),정경훈(Kyunghoon Jung),김정민(Jungmin Kim),도주철(joocheol Do),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1
본 논문은 LRF(laser lange finder)를 이용하는 모바일 로봇에 EKF-SLAM(simultaneous localization and mapping)을 적용하기 위한 특정 패턴의 잡음 제거 방법에 관한 연구이다. 일반적으로 0°~180°까지 스캔할 수 있는 LRF의 반응속도는 425㎳ 이상 필요하기 때문에 실제 모바일 로봇에 SLAM을 적용하기 위해서는 425㎳ 이하 의 연산 속도를 가지는 SLAM 구현이 필요하다. 이때 SLAM의 연산량은 추출된 특정의 개수에 따라 달라지지만, 일반적으로 특정 추출 시에 가장 높게 일어나게 되어 실제 모바일 로봇에 적용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 효율적인 특정 패턴을 추출하기 위해서 각도 히스토그램을 제안하고 이를 이용한 EKF-SLAM을 실제 모바일 로봇에 적용하였다. 성능 평가는 직접 설계ㆍ제작된 모바일 로봇을 이용하였고, 이에 EKF-SLAM를 적용함으로써 위치측정 정밀도를 확인하였다. 실험 결과, 제안된 각도 히스토그램을 이용하였을 때에 425㎳ 이하의 연산 속도를 가지연서도 정확한 특정 추출이 가능함을 확인하였다.
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