RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      2차원 레이저 스캔을 이용한 로봇의 산악 주행 장애물 판단 = Obstacle Classification for Mobile Robot Traversability using 2-dimensional Laser Scanning

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A101493419

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Obstacle detection is much studied by using sensors such as laser, vision, radar and ultrasonic in path planning for UGV(Unmanned Ground Vehicle), but not much reported about its characterization. In this paper not only an obstacle classification method using 2-dimensional LMS(Laser Measurement System) but also a decision making method whether to avoid or traverse the obstacle is proposed. The basic idea of decision making is to classify the characteristics by 2D laser scanned data and intensity data. Roughness features are obtained by range data using a simple linear regression model. The standard deviations of roughness and intensity data are used as measures for decision making by comparing with those of reference data. The obstacle classification and decision making for the UGV can facilitate a short path to the target position and the survivability of the robot.
      번역하기

      Obstacle detection is much studied by using sensors such as laser, vision, radar and ultrasonic in path planning for UGV(Unmanned Ground Vehicle), but not much reported about its characterization. In this paper not only an obstacle classification meth...

      Obstacle detection is much studied by using sensors such as laser, vision, radar and ultrasonic in path planning for UGV(Unmanned Ground Vehicle), but not much reported about its characterization. In this paper not only an obstacle classification method using 2-dimensional LMS(Laser Measurement System) but also a decision making method whether to avoid or traverse the obstacle is proposed. The basic idea of decision making is to classify the characteristics by 2D laser scanned data and intensity data. Roughness features are obtained by range data using a simple linear regression model. The standard deviations of roughness and intensity data are used as measures for decision making by comparing with those of reference data. The obstacle classification and decision making for the UGV can facilitate a short path to the target position and the survivability of the robot.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 선선구, "무인 차량 탑재형 전방 관측 영상 레이다 가능성 연구" 한국전자파학회 21 (21): 1285-1293, 2010

      2 이인수, "대상물 표면특성에 따른 측점군 반사강도 분석" 한국지적정보학회 10 (10): 95-109, 2008

      3 Jens Christian Andersena, "Traversable Terrain Classification for Outdoor Autonomous Robots using Single 2D Laser Scans" 13 (13): 2006

      4 John Hancock, "Laser Intensity-Based Obstacle Detection and Tracking" Robotics Institute, Carnegie Mellon University 1999

      5 Chan-Soo Park, "Characterization of the Hokuyo UBG-04LX-F01 2D Laser Rangefinder" 285-390, 2010

      1 선선구, "무인 차량 탑재형 전방 관측 영상 레이다 가능성 연구" 한국전자파학회 21 (21): 1285-1293, 2010

      2 이인수, "대상물 표면특성에 따른 측점군 반사강도 분석" 한국지적정보학회 10 (10): 95-109, 2008

      3 Jens Christian Andersena, "Traversable Terrain Classification for Outdoor Autonomous Robots using Single 2D Laser Scans" 13 (13): 2006

      4 John Hancock, "Laser Intensity-Based Obstacle Detection and Tracking" Robotics Institute, Carnegie Mellon University 1999

      5 Chan-Soo Park, "Characterization of the Hokuyo UBG-04LX-F01 2D Laser Rangefinder" 285-390, 2010

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2026 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재 1차 FAIL (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재후보2차) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2004-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.13 0.13 0.1
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.09 0.09 0.244 0.04
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼