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자율형 굴착기의 학습 데이터를 위한 자동 굴착 경로 생성
곽재원(J. W. Kwak),배장호(J. H. Bae),허재명(J. M. Huh),이동현(D. H. Lee),홍대희(D. Hong) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
건설 작업의 경우 작업자의 숙련도에 따라 생산성의 편차가 매우 크다. 그러므로 원활한 작업을 위해서는 숙련된 작업자가 필요하지만 고령화와 건설 작업 현장의 위험성으로 인한 기피 현상으로 인해 작업자의 수가 줄어들고 있다. 또한 안전 보건 공단의 통계에 따르면 건설업 사망 재해 다발 작업들 중 건설 기계 관련 작업이 11.2%로 두 번째로 높은 비율을 가진다. 따라서 위의 문제들을 해결하기 위해 건설 작업 자동화의 필요성이 증가하고 있으며, 그 중에서도 사망 사고 발생률이 높은 굴착기에 대한 자동화 연구가 요구되고 있다. 현재 자동화 굴착기에 대한 연구들은 토양 형상의 변화에 대응하기 어려우며 기존 전문가 작업 방식에서 벗어나지 못한다. 따라서 AI 기반의 굴착기를 통해 위의 문제들을 해결하고자 한다. AI 기반의 자율 굴착 시스템을 개발하기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하다. 전문가의 작업을 학습 데이터로 사용할 것이지만 작업이 반복되면 그에 따른 피로로 인한 실수와 휴식 등의 문제가 발생한다. 그러므로 많은 학습 데이터를 확보하기 위해 Labview 기반의 자동 굴착 경로 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 Compact-rio 를 사용하여 굴착기와 실린더 Stroke 길이, 압력에 대한 신호를 받고, 이를 통해 굴착 경로를 생성하여 굴착기의 Boom, Arm 그리고 Bucket 의 위치와 이동 속도에 대한 정보를 서보 밸브 모터에 PWM 신호로 보낸다. 본 시스템을 통해 많은 양질의 데이터를 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
3D Depth Camera 를 활용한 덤프트럭 위치 파악 알고리즘 개발
이동현(D. H. Lee),곽재원(J. W. Kwak),배장호(J. H. Bae),허재명(J. M. Huh),홍대희(D. Hong) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
현대의 건설산업에서는 생산성, 안전성을 향상시키기 위해 작업자의 개입 없이 작동할 수 있는 자동화 건설장비를 필요로 한다. 그 중 굴착기 상차 작업의 경우 덤프트럭과 협업을 진행하기 때문에 사람의 보조 없이 덤프트럭의 위치를 파악하는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 RC 굴착기, 3D Depth Camera 를 활용하여 덤프트럭의 위치를 파악하는 알고리즘 개발을 목표로 한다. 알고리즘 개발을 위해 다양한 덤프트럭 이미지를 확보해야 하지만 실제 건설장비에 카메라를 부착하여 다양한 이미지를 확보하는데 어려움이 존재한다. 이로 인해 1/14 크기의 RC 굴착기에 카메라를 부착하여 동일한 스케일의 덤프트럭을 촬영한 이미지를 활용하여 실험을 진행하였다. 또한 2D RGB 카메라를 활용하여 이미지를 분석할 경우 건설장비의 특성상 표면의 토양으로 인해 이미지를 분석하는데 어려움이 있다. 따라서 Depth 정보까지 제공하는 3D Depth Camera 를 활용하여 이미지를 분석하였다. 3D Depth Camera 의 Depth 정보를 활용하여 트럭 후면의 평면을 Detecting 후 추출하였다. 추출한 평면의 이미지를 Harris Corner Detection 활용에 적합하도록 변환한 뒤 알고리즘을 적용하여 트럭의 꼭짓점의 좌표를 파악하였다. 이 알고리즘을 활용하여 실험실 내 RC 굴착기의 상차 작업 자동화를 기대하고 더 나아가 실제 굴착기에 적용하여 자동화 상차 과정을 실현할 것이다.