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위치 및 절대 방향각 데이터 출력주기 향상을 통한 자율주행 이앙기의 직진 성능 개선 기초 연구
윤창호 ( Changho Yun ),최동석 ( Choi Dong-seok ),전찬우 ( Chan-woo Jeon ),박승진 ( Seung-jin Park ),황예빈 ( Ye Been Hwang ),강경민 ( Kyeong-min Kang ),김학진 ( Hak-jin Kim ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2
트랙터, 이앙기와 같은 농기계 작업에서 대부분의 작업 영역이 직진 구간으로 이루어져 있으며, 자율주행 시에 안정적인 직진 수행 능력은 작업 효율을 높이는 중요한 요소이다. 이앙기는 트랙터보다 노면의 요철과 토양 반력 등의 외란에 의해 조향 제어 장치가 더 큰 영향을 받기 때문에 직진 성능 향상에 어려움을 겪어 왔다. 본 연구에서는 자율주행 이앙기의 직진 성능을 높이기 위해 GNSS와 IMU를 활용하여 위치 및 절대 방위각의 센서 주기를 높여 외란에 대응하는 제어 성능을 개선의 가능성을 확인하는 데 목적이 있다. GNSS의 센서 주기는 10Hz이며 IMU는 농업 차량 환경에서 적용되는 모델을 기준으로 약 100Hz의 성능을 갖는다. IMU의 높은 센서 주기를 활용하는 동시에 IMU의 센서가 GNSS에서 얻은 위치를 이용하여 절대 방위각을 산출하는 방법은 칼만 필터를 이용하여 구현하였다. 칼만 필터를 적용한 위치 및 절대 방향각 산출 알고리즘은 고성능 Dual GNSS와 비교하여 위치와 절대 방위각의 RMSE를 산출하여 성능을 평가하였다. 직진 성능 평가는 대동 자율 직진 이앙기 DRP80에 아커만 스티어링 모델 기반의 Pure Pursuit 추종 제어기를 탑재하여 자율주행의 센서 주기별로 비교하여 수행하였다. 기존 GNSS 주기에 맞춰 제어를 수행한 결과와 비교하여 센서 주기를 높임으로써 직진 성능이 약 10% 향상되어 자율주행 이앙기의 작업 효율을 높일 가능성을 확인하였다.
논 토양의 반복 차륜 트랙픽 감소를 위한 새머리 분산 경로 계획
윤창호 ( Changho Yun ),김학진 ( Hak-jin Kim ),전찬우 ( Chan-woo Jeon ),강경민 ( Kyeung-min Kang ),박승진 ( Seung-jin Park ),황예빈 ( Ye Been Hwang ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
운행 제어 농업(CTF)은 글로벌 내비게이션 위성 시스템(GNSS) 및 자율주행 기술과 결합하여 더욱 실질적인 발전을 이루고 있다. 농기계의 운행 경로를 지정하여 항상 같은 경로를 운행함으로 작물을 심는 부분의 토양 다짐을 최소로 하는 목표를 갖는 기존의 CTF 접근방법과는 달리 담수가 필요한논 토양에서는 심토 다짐에 의한 적절한 경반 형성을 위해 분배된 트래픽을 같는 CTF가 필요로 한다. 본 연구의 목적은 논 토양의 적정관리를 위하여 새머리 구간 경로를 최적화 및 분산하여 반복 경로를 감소시키는 데 있었다. 반복적인 휠 트래픽을 줄이기 위해 다음과 같은 전역 경로계획 전략이 수립하였다. 전략 1: 내부 왕복 경로의 순서를 최적화하여 새머리 구간의의 거리를 최소화하고 중복 경로를 따라 트래픽을 방지합니다. 전략 2: 타이어 너비에 의해 수직으로 이동하는 새머리 구간 경로를 생성하여 접촉 영역을 분산시키고 반복적인 교통을 방지합니다. 제안된 전략의 유효성을 평가하기 위해서 제안된 전역 경로계획은 가상 트랙터 시뮬레이션 환경과 GNSS 기반 내비게이션이 있는 자율주행 트랙터로 실제 논 환경에서 테스트했으며 각 주행 결과를 기록하였다. 결과를 평가하기 위해 그리드 매핑 방법을 각 타이어 위치는 차량 위치와 방향을 기준으로 변환하고 휠 트래픽을 0.1m 간격의 격자 셀에 반복 횟수를 계산하는 방식으로 트래픽을 산출하였다. 제안된 방법을 통해 실제 타이어가 접촉하는 위치를 분산하여 자율주행 트랙터의 농업적 효용성을 높일 수 있었다.
3차원 영상 기반 두둑 감지를 통한 트랙터 추종 알고리즘 개발
윤창호 ( Changho Yun ),김학진 ( Hak-jin Kim ),전찬우 ( Chan-woo Jeon ),강민석 ( Min-suk Kang ),이원석 ( Wonsuk Lee ) 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2
두둑은 고랑관개에서 나타나는 지형적인 특성으로 감자, 콩, 채소류 등의 줄뿌림 작물의 파종단계부터 형성되어 활용되고, 트랙터 작업 시 운전자는 두둑을 바라보고 진행방향을 결정한다. 본 연구에서는 비전 기반의 자율주행 트랙터를 작물이 없는 조건에서 활용하기 위하여 3차원 영상에서 두둑의 가장자리를 추출하여 트랙터의 진행방향을 결정하는 알고리즘 개발을 목표로 하였다. 3차원 카메라는 ZED 스테레오 카메라와 Kinect V2가 사용되었고 두 카메라는 3차원 이미지를 취득하는 방식에서 차이에 따라 다르게 알고리즘이 적용되었다. ZED 스테레오 카메라는 입체 시각 방식으로 두 개의 렌즈를 통해 얻은 RGB 이미지의 차이를 삼각측량법을 이용하여 거리 정보를 취득하고, Kinect V2는 비행거리 측정 방식으로 적외선 방사체에서 나온 레이저 형태의 빛이 물체에 반사되어 거리를 측정하는 방식이다. 삼각측정방식은 RGB이미지의 질감이 높을수록 좋은 성능을 보이는데 이는 표면이 거친 야외 조건에서 강점으로 작용하고, 비행거리 측정방식은 능동형 센서로서 높은 거리 정확도를 보인다. 하지만 야외 농업 환경의 강한 햇빛이나 그림자에 의하여 방해를 받게 되고 왜곡이나 잡음이 생기게 된다. 왜곡과 잡음이 두 카메라의 거리 측정 방식에 의해 다르게 발생되기 때문에의 거리 측정 방식에 다른 이미지 처리 과정을 거친다. 개발된 알고리즘은 4가지의 다른 형태의 두둑에서 적용해 보았다. 나아가 TS25 자율주행 트랙터에 카메라를 장착하여 EPU 조향장치에 알고리즘에서 얻은 횡방향 거리 오차와 방향각으로 계산된 조향각을 전송하여 두둑을 추종하였다. 역동적인 움직임에도 안정적으로 주행방향을 결정하기 위해 카메라의 자세정보를 IMU를 통해 취득하여 거리 정보를 보정함으로서 실시간으로 두둑 추종이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 실측 거리 측정 비교 실험과 주행 실증 실험을 통하여 유효성을 평가하였다. 실측 거리 측정 비교 실험 결과 ZED와 Kinect V2가 각각 3.45cm와 4.33cm의 RMSE 횡방향 거리 오차와, 그리고 0.68 degree와 0.75 degree의 RMSE 방향각 오차를 보였다. 주행 실험은 Novatel의 OEM-617-D GPS 수신기를 통하여 두둑의 위치를 사람이 취득한 결과와 트랙터가 3 km/h로 두둑 추종 알고리즘을 통해 주행하며 얻은 GPS 위치데이터를 비교한 결과 ZED와 Kinect V2 각각 2.12 cm와 3.25 cm의 횡방향 거리 오차를 보였다.
윤창호 ( Chang Ho Yun ),박종원 ( Jong Won Park ),정혜선 ( Hae Sun Jung ),이용우 ( Yong Woo Lee ) 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.6 No.6
스마트-시티에서는 다양한 종류의 정보들을 연계하여 서비스를 제공해야 한다. 따라서 서비스 간에는 유연성이 확보되어야 다양한 서비스를 효율적으로 제공할 수 있다. 서비스 간의 유연성이 확보되기 위해서, 스마트-시티에서는 실시간 상황인식을 통하여 인식된 상황을 반영하여, 시맨틱 서비스 검색을 함으로써, 동적으로 원하는 서비스를 발견하고 호출하는 기능이 매우 중요하다. 현재까지 꽤 많은 시맨틱 서비스 디스커버리 기법들이 개발되었다. 그런데, 이들은 스마트-시티라는 특정 도메인에 사용하기에 적절한지 검증이 되지 않았다. 본 연구에서는 기존의 것들을 일일이 다 검증하여 적합한 것을 사용하고자 하였다. 스마트-시티에서 우리와 같은 시도를 한 연구나 연구결과를 찾을 수 없어서, 일일이 검증을 하였으나, 우리의 스마트-시티 시스템을 위한 요구사항들을 만족시키기에는 매우 부족하거나 적절치 못했다. 그래서, 스마트-시티라는 우리의 사용영역에 맞는, 독자적인 시맨틱 서비스 디스커버리 기법들을 개발하지 않을 수 없었다. 본 논문은 이를 소개하고 성능평가 실험을 통하여 우리의 연구 개발시스템이 잘 작동하였으며, 우수한 성능을 보였음을 입증하는 결과와 이의 상세한 분석을 제시한다. 성능평가를 위하여, 실제로 실험시스템을 구축하고 성능을 측정하였다. 본 실험결과는 실제 스마트-시티를 구축하는데 매우 유용하게 쓰일 수 있다. In Smart-cities, various types of integrated services must be linked to provide services to applications. Therefore, flexibility must be ensured between services so that various services can be efficiently provided. In order to secure the flexibility among services, it is very important to have a function to dynamically discover and invoke a desired service by searching for a semantic service by reflecting a recognized context through real-time context-aware in smart-cities. To date, quite a number of semantic service discovery techniques have been developed. However, they have not been verified as suitable for use in the smart-city domain. In this study, we tried to verify the existing ones to use a suitable one. We tested most of existing semantic service discovery techniques, but we found that none of them is suitable to our research. Therefore, we developed our own semantic service discovery technique. This paper introduces our work and presents the performance evaluation results that demonstrate that our developed works well and show good performance. For the performance evaluation, the experimental system was actually constructed and the real performance was measured. In the experiment, we implemented the semantic service discovery scenario that dynamically searches and calls the services needed to provide fire accident management services in smart cities.
스테레오비전 기반 자율주행을 위한 강인 두둑 감지 알고리즘 개발
윤창호 ( Changho Yun ),김학진 ( Hak Jin Kim ),전찬우 ( Chan Woo Jeon ),이원석 ( Wonsuk Lee ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1
자율주행 자동차의 차선 감지 기술 및 자율주행 방제기의 작물열 감지 기술과 같이 차량에서 사용되는 비전 방식의 자율주행은 사람의 눈을 대신하여 차량의 경로를 판단한다. 두둑은 고랑 관개에서 나타나는 밭의 지형적 특성이며 작물열과 같이 평행한 형태로 나지만 작물열과는 다르게 색의 특성이 분명하게 나타나지 않지만 두둑과 고랑의 높낮이 차이를 이용하여 농지내 주행 경로를 판단 할 수 있다. 본 연구에서는 스테레오 카메라를 통해 얻은 3차원 정보를 이용하여 두둑의 높낮이 특성으로 두둑과 고랑을 구분하고 자율주행 트랙터의 주행 기준선을 추출하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 개발 알고리즘의 원리는 스테레오 카메라를 통해 얻어진 두둑 표면의 깊이 이미지가 밭의 거친 표면과 트랙터의 거동에 의해 나타나는 카메라와 지면의 상대적인 변화값을 Blurring 기법과 Canny Edge 기법을 이용 Contour 라인의 기울기 정보를 통해 예측하고, 이를 얻어진 깊이 데이터에 반영한다. 보정된 깊이 이미지는 Row-by-Row Segmentation 방법과 Otsu’s Thresholding을 통해 최종적으로 두둑과 고랑을 구분하고 각 Segmentation에 대한 두둑의 중앙값들에 대한 선형 회기 분석을 통해 최종적인 주행 기준선을 추출한다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 실제 두둑 환경에서 취득한 영상 데이터를 토대로 이미지 검출률 분석과 횡변위 오차 분석을 수행 하였다. 개발된 알고리즘의 두둑 검출율 분석 결과 평균 94.2%의 정확도를 보였으며 횡변위 오차는 사람의 표식과 비교한 결과 1.79 pixel RMSE를 보였다.