자율 이동로봇의 장애물 회피 및 경로계획에 대한 간략화 알고리즘과 복합 알고리즘에 관한 연구 A study on Simple and Complex Algorithm of Self Controlled Mobile Robot for the Obstacle Avoidance and Path Plan원문보기
본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 두가지 알고리즘을 제안하고자 한다. 첫째는 PC를 이용하여 영상처리를 수행하고 로봇의 이동경로를 계산해 주는 간략화 된 알고리즘이다. 둘째는 PC등의 보조수단이 없는 자율 이동로봇의 이동을 위한 복합 알고리즘이다. 첫 번째 알고리즘은 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF an선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 전처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되면 회피할 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하면 호스트는 화면에서 장애물이 차지하는 비율을 따져서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가는 알고리즘을 구현해 보고자 한다. 두 번째는 이동하고자 하는 입력 영상의 환경의 조명 조건이 불연속이거나 장애물의 크기나 색상이 다른 여러 가지 그레이 레벨을 갖는 분할된 장애물이 있을 때 로봇이 자율적으로 이동하도록 하여 장애물이 나타나면 회피하여 최종 목적지를 찾아가도록 하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 여기에서는 영상 전처리 과정과 장애물을 인식할 수 있도록 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다.
본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 두가지 알고리즘을 제안하고자 한다. 첫째는 PC를 이용하여 영상처리를 수행하고 로봇의 이동경로를 계산해 주는 간략화 된 알고리즘이다. 둘째는 PC등의 보조수단이 없는 자율 이동로봇의 이동을 위한 복합 알고리즘이다. 첫 번째 알고리즘은 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF an선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 전처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되면 회피할 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하면 호스트는 화면에서 장애물이 차지하는 비율을 따져서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가는 알고리즘을 구현해 보고자 한다. 두 번째는 이동하고자 하는 입력 영상의 환경의 조명 조건이 불연속이거나 장애물의 크기나 색상이 다른 여러 가지 그레이 레벨을 갖는 분할된 장애물이 있을 때 로봇이 자율적으로 이동하도록 하여 장애물이 나타나면 회피하여 최종 목적지를 찾아가도록 하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 여기에서는 영상 전처리 과정과 장애물을 인식할 수 있도록 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다.
In this paper, we present two types of vision algorithm that mobile robot has CCD camera. for obstacle avoidance and path plan. One is simple algorithm that compare with grey level from input images. Also, The mobile robot depend on image processing and move command from PC host. we has been studied...
In this paper, we present two types of vision algorithm that mobile robot has CCD camera. for obstacle avoidance and path plan. One is simple algorithm that compare with grey level from input images. Also, The mobile robot depend on image processing and move command from PC host. we has been studied self controlled mobile robot system with CCD camera. This system consists of TMS320F240 digital signal processor, step motor, RF module and CCD camera. we used wireless RF module for movable command transmitting between robot and host PC. This robot go straight until 95 percent filled screen from input image. And the robot recognizes obstacle about 95 percent filled something, so it could avoid the obstacle and conclude new path plan. Another is complex algorithm that image preprocessing by edge detection, converting, thresholding and image processing by labeling, segmentation, pixel density calculation.
In this paper, we present two types of vision algorithm that mobile robot has CCD camera. for obstacle avoidance and path plan. One is simple algorithm that compare with grey level from input images. Also, The mobile robot depend on image processing and move command from PC host. we has been studied self controlled mobile robot system with CCD camera. This system consists of TMS320F240 digital signal processor, step motor, RF module and CCD camera. we used wireless RF module for movable command transmitting between robot and host PC. This robot go straight until 95 percent filled screen from input image. And the robot recognizes obstacle about 95 percent filled something, so it could avoid the obstacle and conclude new path plan. Another is complex algorithm that image preprocessing by edge detection, converting, thresholding and image processing by labeling, segmentation, pixel density calculation.
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문제 정의
따라서 셋팅되어 있는 환경에서 실험을 해야 하는 불편을 감수하여야 했다. 그래서 우리는 또 다른 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 연구팀은 많은 시간과 노력을 기울여서 이동로봇을 새롭게 제작하였다.
본 논문은 이동 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 통해 입력되는 영상 정보를 이용하여 초기에 지정한 목표지점까지 중간의 장애물을 회피하면서 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며 실제 실험을 통해 결과를 확인해 보았다. 여기에는 두 가지 알고리즘을 제안하였다.
그것은 로봇의 자율이동이 힘들 뿐 아니라 장애물을 인식하는 능력을 갖추지 않았기 때문이다. 우리는 본 논문에서 이동로봇이 주변 상황에 유연하게 대처하면서 장애물을 회피하며 목표하는지 점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 두 가지 알고리즘을 제안하고자 한다. 첫째는, PC를 이용하여 영상처리를 수행하고 로봇의 이동경로를 계산해 주는 간략화된 알고리즘이다.
제안 방법
이치화시킨 영상을 NOR 논리 즉, "둘 다 거짓일 때만 참이고, 그것을 제외한 나머지는 모두 거짓이다”라는 산술논리를 적용하였다. 즉, 자기 자신의 화소의 값과 인접화소와의 대비에서 둘 다 0이면 흰색으로 나타나고, 그 나머지는 모두 검정색이 되는 것이다.
본 연구팀은 많은 시간과 노력을 기울여서 이동로봇을 새롭게 제작하였다. PC 에서 영상처리를 한 다음 제어 명령을 로봇에게 전달하는 방식에서 영상처리를 자체적으로 수행할 수 있도록 영상 처리 보드를 탑재한 로봇을 제작하였으며, 차체와 구동 모터 역시 수정 보완하였다. 로봇의 구동 모터는 스텝모터에 기어를 장착하여 구동하던 방식이 아니라 기어드 모터를 장착하여 내부기어에 의하여 구동할 수 있도록 한 것이 특징이다.
위한 복합 알고리즘이다. 다양한 그레이 레벨을 갖는 분할된 장애물이 있을 때 로봇이 자율적으로 장애물을 회피하며 이동하여 최종 목적지를 찾아가는 알고리즘을 제안한다.
둘째는 전처리와 후처리로 나누어진 영상처리 알고리즘을 적용하여 제한되지 않는 필드 즉, 배경과 장애물의 식별이 까다로운 필드에서 적용하게 될 복합 알고리즘을 소개하였다. 이 알고리즘에서는 Labeling 기법을 이용하여 각각의 루프를 형성하고 그 루프가 가지는 픽셀의 수를 면적값으로 대치하여 서로의 값을 비교하는 방법을 도입하였다.
초기에는 전체화면의 95%이상이 횐색을 차지하면 전방에 장애물이 있는 것으로 인식하였으나 장애물과 이동 로봇이 일직선상에 있지 않으면 장애물이 화면 전체를 채울 수 없으므로 충돌하는 일이 생겼다. 따라서 화면의 좌 우 20%를 차지하는 Pixel에서 검은색 Pixel의 비율이 0.5%이하가 되면 전방에 장애물이 있는 것으로 인식하도록 프로그램 하였다. 그림 2에서 초기에 장애물을 감지하지 못한 화면을 보였다.
두 개 사용하였다. 모든 영상정보와 지령 신호 그리고 이동 데이터는 무선으로 송수신하였으며 로봇에서 전송되어진 영상정보는 PC로 전달되어지고 이것을 PC에서 처리하여 로봇의 이동경로를 계산하고 이동 신호를 로봇에 무선으로 전송하여 스텝 모터를 구동하는 프로세서로 전달되어지며 이를 제어하는 프로세서는 TMS320F240을 사용하였다. 그림1에 전체적인 블록 도를 나타내었다.
그래서 우리는 또 다른 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 연구팀은 많은 시간과 노력을 기울여서 이동로봇을 새롭게 제작하였다. PC 에서 영상처리를 한 다음 제어 명령을 로봇에게 전달하는 방식에서 영상처리를 자체적으로 수행할 수 있도록 영상 처리 보드를 탑재한 로봇을 제작하였으며, 차체와 구동 모터 역시 수정 보완하였다.
앞 절에서 다루었던 영상처리 알고리즘은 가장 간편하게 처리할 수 있는 방법을 제안하였다. 가장 쉽게 적용할 수 있는 알고리즘이긴 하지만 여기에는 앞서 언급했다시피 몇 가지 제한이 따른다.
사용하였다. 양방향 통신을 구현하고 제어 명령의 송신과 이동거리의 수신을 위해 사용되었다. 잡음에 강한 데이터 통신을 위해 전송하고자 하는 데이터를 다음의 표1과 같이 패키징하여 전송해야한다.
영상신호의 송수신은 상용 Receiver와 Transmitter 를 사용하여 구현하였다. 획득된 영상 신호는 PC쪽 프로그램에서 화면에 출력하면서 일정 샘플링 주기 마다 비트맵 포맷으로 캡쳐하여 RAW 파일 포맷으로 변환한다.
그러나 기어드 스텝 모터를 이용하는데 있어서의 문제점은 초기에 많은 주파수가 입력되면 기어가 정상적으로 동작하기 전에 탈조를 한다. 이러한 현상을 막기 위하여 가, 감속 제어를 통한 모터 구동을 하였다. 다음의 그림9에 로봇2의 구성을 보였다.
자기중심 화소에 가중치를 부여하므로 평균화기능을 가지며, 좌우대비 픽 셀의 가중치는 중심의 2분의 1로 정하였고 중심 Row의 상하 가중치에 배의 차이를 두어 잡음에 비교적 강하며, 농담의 변화가 급격하도록 하였다. Sobel연산자에 의한 경계검출을 그림 13에 보였다.
첫째는 입력영상을 픽셀 단위로 처리하여 히스토그램과 경계치(threshold)설정마을 이용하는 간략한 영상처리 알고리즘을 적용하여 이동로봇 전방의 장애물을 인식할 수 있도록 하였다, 명령전달은 이동 로봇과 PC간의 무선 양방향 통신을 구현하여 모든 제어 명 령과 데이터 전송을 무선으로 구현하였다.
사용하여 구현하였다. 획득된 영상 신호는 PC쪽 프로그램에서 화면에 출력하면서 일정 샘플링 주기 마다 비트맵 포맷으로 캡쳐하여 RAW 파일 포맷으로 변환한다. 횐색의 장애물을 효율적으로 처리하기 위하여 그레이 스케일로 변환한 후, 경계값을 기준으로 이진화를 거쳐 흰색의 장애물과 검은색의 그 외 배경으로 분리하게 된다.
대상 데이터
PC로부터 제어신호를 받기 위하여 UHF FM 트랜시버를 사용하였다. 양방향 통신을 구현하고 제어 명령의 송신과 이동거리의 수신을 위해 사용되었다.
본 절에서 사용한 이동로봇은 고정된 한 대의 CCD카메라만을 사용하여 전방의 장애물을 인식하도록 하였으며 구동모터로는 펄스구동이 용이한 스테핑모터를 두 개 사용하였다. 모든 영상정보와 지령 신호 그리고 이동 데이터는 무선으로 송수신하였으며 로봇에서 전송되어진 영상정보는 PC로 전달되어지고 이것을 PC에서 처리하여 로봇의 이동경로를 계산하고 이동 신호를 로봇에 무선으로 전송하여 스텝 모터를 구동하는 프로세서로 전달되어지며 이를 제어하는 프로세서는 TMS320F240을 사용하였다.
이론/모형
소개하였다. 이 알고리즘에서는 Labeling 기법을 이용하여 각각의 루프를 형성하고 그 루프가 가지는 픽셀의 수를 면적값으로 대치하여 서로의 값을 비교하는 방법을 도입하였다.
성능/효과
수 있음을 보이는 것이다. 또한 본 논문에서 밝힌 바와 같이 장애물을 회피하면서 목표지점까지의 거리를 계산하여 최종 지점까지 이동할 수 있음을 보였다.
목표지점에 반경 20cm정도의 타원을 그린 후 이동 차량이 목표지점을 추정하여 타원 안에 들어가는 횟수를 측정해본 결과 90% 이상 타원 안에 들어감을 알 수 있었다. 그림 3-(a)부터 그림 8-(a)까지 실제 이동 로봇이 주행하는 화면을 원격지에서 캡쳐한 화면이고 그림 3-(b)에서 그림 8-(b)까지는 PC쪽 프로그램의 실행화면 이다.
본 논문에서 강조하고자 하는 내용은 하드웨어 시스템구현을 통하여 간략한 영상처리 알고리즘을 충분히 실현할 수 있음을 보여주고 있으며, 복잡한 장애물과 필三에서도 적용할 수 있는 복합 알고리즘도 구현할 수 있음을 보이는 것이다. 또한 본 논문에서 밝힌 바와 같이 장애물을 회피하면서 목표지점까지의 거리를 계산하여 최종 지점까지 이동할 수 있음을 보였다.
가장 쉽게 적용할 수 있는 알고리즘이긴 하지만 여기에는 앞서 언급했다시피 몇 가지 제한이 따른다. 첫째 균일한 조명하에서 가장 명확하게 동작할 수 있으며 장애물의 색상이 배경색과 대비가 뚜렷하게 되어져야 한다는 것이다. 따라서 셋팅되어 있는 환경에서 실험을 해야 하는 불편을 감수하여야 했다.
참고문헌 (6)
TMS320F/C240 DSP Controllers CPU and Instruction Set Reference Guide, TI, 1999
TMS320F/C240 DSP Controllers Peripheral Library and Specific Devices Reference Guide, Texas Instrument, 1999
황광일, 'Visual C++ Professional Prog ramming Bible', 영진출판사, 1999
M.Haralick and G.Shpiro, 'Image Segmentation Techniques', Computer vision, Graphics and image processing 29, pp.100-132, 1985
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