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- 저자 : 박민홍(Min-Hong Park) (검색결과 3 건)
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원종운(Jong-Un Won),박민홍(Min-Hong Park),이창준(Chang-Joon Lee),조재훈(Jae-Hoon Cho),김용태(Yong-Tae Kim) 한국지능시스템학회 2021 한국지능시스템학회논문지 Vol.31 No.6
본 논문에서는 항만의 위험물 야적장에 적용 가능한 지능형 위험물 감지 로봇시스템을 제안한다. 제안된 위험물 감지 로봇시스템은 주행영역이 제한되고 소규모 장애물들이 많은 지형에서 안정적인 주행을 할 수 있도록 구동부에 무한궤도를 적용하였다. 위험물 감지를 위한 센서로는 화재 감지와 RGB 영상으로 감지할 수 있는 듀얼 열화상 카메라, 유해 가스를 감지할 수 있는 가스 센서, 바닥면의 위험물 유출을 감지할 수 있는 필름형 위험물 감지 센서를 사용하였다. 감지 로봇의 주행과 임무를 수행하기 위한 임베디드 제어시스템을 적용하였으며, 모든 센서 데이터의 처리와 주행 구동 모터의 제어를 담당한다. 또한 IMU 센서를 적용하여 주행과 위치 인식 정밀도를 높였다. 제안된 시스템의 주행 및 감지 성능을 검증하기 위하여 개별 모듈을 설계하고 시제품을 제작하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과에서 현장에서 적용할 수 있는 성능을 보임을 확인하였다. In the paper, we propose an intelligent dangerous object detection robot system that can be used in a dangerous goods yard in the port. The proposed dangerous object detection robot system adopts caterpillar tracks for the driving part to overcome the limited driving area and small obstacles. The sensors for detecting dangerous substances include a dual thermal camera that can detect fire and RGB images at the same time, and gas sensor that can detect harmful gases. In addition, a filmtype dangerous substance detection sensor that can detect the leakage of dangerous substances on the floor is applied. The embedded control system is applied for the monitoring robot"s driving and mission, and it handles all sensor data and controls the driving motor. In addition, the IMU(Inertial Measurement Unit) sensor is applied for accurate driving and location recognition. In order to verify the driving and sensing performance of the proposed system, individual modules are designed and a prototype of the robot is developed. We conducted a performance test of the proposed system. We confirm that the performance is satisfactory from the experimental results.
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선반 화물운송용 물류이송로봇의 개선된 주행알고리즘 연구
조재훈(Jae-Hoon Cho),정의황(Eui-Hwang Jung),김지연(Ji-Yeon Kim),박민홍(Min-Hong Park),김용태(Ynog-Tae Kim) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.5
본 논문에서는 선반 화물운송용 물류이송로봇의 가중치 기반 우선순위 충돌회피 알고리즘과 SLAM 기반의 개선된 주행알고리즘을 제안한다. 물류센터 내에서의 다개체 물류이송로봇들은 개별 주행알고리즘을 기반으로 주행을 한다. 일반적으로 알려진 D*Lite 주행알고리즘에서는 여러 대의 물류이송로봇들이 있을 경우 다른 로봇들을 동적장애물로 인식하여 충돌을 피하기 위하여 다른 경로를 생성하여 주행한다. 또한 충돌이 예상되는 다른 로봇도 같은 방법으로 초기 주행경로를 수정하여 목적지로 주행을 한다. 그러나 빠르고 효율적인 물류처리를 위하여 보다 정확하고 효과적인 주행 알고리즘이 필요하다. 제안된 알고리즘은 주문순서와 처리 시간을 기반으로 우선순위를 선정하여 주행 효율성을 높였으며, SLAM 기술을 적용하여 주행 중 발생되는 오차를 최소로 하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 두 대의 선반이송용 물류이송로봇을 사용하였으며, 실험실 규모의 작업공간에서 주행 및 충돌회피 실험을 수행하였다. 실험결과에서 제안된 알고리즘이 기존 주행 알고리즘에 비하여 정확성 및 효율성이 우수함을 확인 하였다. In this paper, we propose a collision avoidance algorithm using weighted priority and an advanced traveling algorithm based on SLAM algorithm for logistics transportation robots that can transport the shelf. Multi-logistics transportation robots in a logistics center run on the basis of individual traveling algorithms. Generally, when several transportation robots exist, other robots are recognized as dynamic obstacles and D* Lite traveling algorithm generate different routes to avoid collision. Also, the robot, which is expected to collide, modify the initial moving route in the same way and travel to the destination. However, more accurate and effective traveling algorithm is needed for fast and efficient logistics processing. The proposed algorithm increases the traveling efficiency by selecting priorities based on the order number and processing time and minimizes the error that occurs during driving by applying SLAM technology. In order to verify the performance of the proposed algorithm, two transportation robots are used for transporting the goods and a traveling and collision avoidance experiment was performed in a laboratory size workspace. Experimental results show that the proposed algorithm shows better performance in accuracy and efficiency than the conventional algorithm.
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