선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 RTA시스템의 목적은 유도로봇의 주처리부에서 INS, 엔코더 및 GPS정보를 이용하여 보다 정확한 위치정보를 추 출하는 알고리즘을 구현하고 PDA와 데이터 통신을 구현하여 시장장애인을 안전하게 유도하는 것이다. PDA에서 현재 위치가 경로점일 경우 유도로봇으로 송신되는 데이터의 구 조는 경로점까지의 거리, 경로점의 방향, 속성, 그리고 남은 경로점의 개수로 구성한다.
- 본 연구에서는 이동 경로 생성 및 확인을 위한 자기 위치 추적 시스템의 맵매칭 및 안내기능과 유도로봇의 INS/GPS 시스템을 통합하여 보다 정확한 시각장애인의 유도기법을 구현하였다. 개발된 시스템은 단순히 맵매칭을 이용할 때보다 GPS의 위치오차를 보다 정확하게 보정하여 위치인식기 능이 현저히 향상되었지만 불규칙한 GPS의 오차를 완전히 제거할 수는 없었다.
- 그래프에서 링크에 저장된 정보 중 경로의 종류로는 점자보 도블럭이 있는 인도, 점자보도블럭이 없는 인도, 인도와 차 도의 구분이 없어 사람과 차량이 같이 다니는 길, 횡단보도, 계단, 육교가 있다. 이러한 각각의 경로에 시각장애인의 보 행에 위험한 정도에 따른 가중치를 다르게 설정하여 같은 거리이면 보다 안전한 경로를 선택하도록 하였다. 또한 퇴 각검색 알고리즘을 이용하여 최적거리를 탐색하되 탐색 중 시각장애인에게 위험한 경로가 있을 경우 다른 경로를 탐색 하여 우회할 수 있도록 하였다.
제안 방법
- GPS수신패킷 데이터는 수신기의 종류에 따라 수십 가지 의 문장이 있지만 본 연구에서는 GPS위치정보의 정확도에 관련된 GPRMC(Recommended Minimum Specific GNSS Data)를 통해 위치 정보를 얻고, GPGSA(GNSS DOP and Active Satellite)의 HDOP와 VDOP 그리고 GPGSVCGNSS Satellite in View)의 SNR 정보를 종합 분석하여 사용하였다.
- 관성항법 시스템은 크게 관성 센서와 항법컴퓨터의 두 부 분으로 나눌 수 있으며 본 연구에서는 관성 센서로 Analog Device사의 가속도계 ADXL202E 와 각속도계 ADXRS150 을 이용하였다. （그림 T）은 INS 동작을 나타낸 블록도이다.
- 그러나 그 거리차가 충분하지 않은 경우 진행 방향의 정보를 이용하여 정합 위치를 결정한다. 기존의 진행 방향 정보를 이용한 방법은 GPS로부터 진행 방향의 정보를 수신하여 사용하였으나 본 논문에서는 GPS로부터 수신한 방향 정보를 사용하지 않고 기존의 수신 위치에 대해 최소 제곱 오 차를 이용하여 보행자의 진행 방향 정보를 구한다. 최소 제 곱 오차는 오차를 포함하고 있는 데이터에 대하여 그 오차 를 최소화하는 직선의 방정식을 구하는 방법으로（식 6）, （식 7）과 같이 나타낼 수 있다.
- 시각장애인이 목적지의 입력은 점자키보드를 사용하면 가장 이상적이지만 점자언어에 대한 처리가 복잡하고 또 부피 가 커지기 때문에 휴대용으로는 부적합하다. 따라서 간단한 ARS방식의 인터페이스를 이용해 목적지 선택과정과 유도과 정중의 음성안내로 구성하였다.
- 이런 시각장애인의 경우 현재적으로는 유도로봇의 효용성이 떨어지게 된다. 따라서 본 시스템은 PDA와 GPS만을 사용하여 시각장애인의 이동 경로를 확인하고 경로정보를 안내해 주는 보조시스템으로 유도로봇과 독립적으로 구축하였으며, 유도로봇과 통합이 가능하도록 구현하였다.
- 그러나 사고나 질환으로 돌연히 시각을 잃은 장애인의 경우 주 변 환경정보에 대한 인식능력이 극히 저조하다. 따라서 시각 장애인에게 경로의 안내 및 위치정보만을 제공하는 이동경로 생성 및 확인을 위한 자기 위치 추적 시스템과 주변 환경정 보인식 및 GPS오차보정기능을 가진 유도로봇과 통합된 GPS 를 사용한 시각장애인용 전역항법시스템을 개발하였다.
- 초기화 과정에서 RS232C를 NMEA프로토콜에서 정의한 4800bps, 1 stop bit, no parity로 초기화하고 TTS엔진을 로 드하여 음성출력 옵션을 정의하고 전역변수를 초기화한다. 또한 보호자용 시스템에서 전송된 맵 데이터를 이용하여 탐 색에 필요한 그래프를 구성하는 작업을 한다. 시각장애의 안전한 보행을 위해서는 도로의 상황에 대한 추가적인 정보 가 필요하다.
- 이러한 각각의 경로에 시각장애인의 보 행에 위험한 정도에 따른 가중치를 다르게 설정하여 같은 거리이면 보다 안전한 경로를 선택하도록 하였다. 또한 퇴 각검색 알고리즘을 이용하여 최적거리를 탐색하되 탐색 중 시각장애인에게 위험한 경로가 있을 경우 다른 경로를 탐색 하여 우회할 수 있도록 하였다.
- 또한 횡단보도, 경로 종류의 변화, 육교, 계단 등을 식별 할 수 있도록 각 지점마다 경로점을 구성한다. 각 노드와 경로점들 사이의 경로는 링크（Link）로 지정하여 경로의 거 리, 종류, 양끝 연결점 등의 정보를 저장한다.
- 본 시스템은 유도로봇을 앞에서 설명한 이동 경로 생성 및 확인을 위한 자기 위치 추적 시스템과 통합한 시스템으 로서 기본 구성은 （그림 6）의 블록도와 같다. （그림 6）에서 사용자 휴대부는 GPS수신모듈에서 GPS데이터를 얻는 것이 아니라 무선랜을 통하여 유도로봇으로부터 얻게 된다.
- 본 연구에서는 시각 장애인의 주변 환경에 대한 인식 능 력의 차이에 따라 두 부분으로 나누어 구성하였다. 장기간 혹은 선천적인 시각 장애인의 경우 장기간의 훈련을 통하여 도로환경에서 보행할 수 있는 기본 능력을 가지고 있다.
- 확장칼만필터는 비 선형시스템을 추정 궤적기준에 의해 선형화 하는 방식으로서 가장 많이 쓰이는 추정기법이다. 본 연구에서는 유도로봇시스템을 백색 가우시안 잡음을 가지는 비선형 시스템으로 정의하여 확장칼만필터를 적용하였다. 위치 추적시스템의 구조는 （그림 8）과 같다.
- 휴대용 시스템의 사용자 인터페이스에서는 입력된 목적지 번호에 따라 초기화과정에서 탐색 그래프를 생성한다. 생성된 그래프에서 최적경로 탐색과정을 거쳐 현재 위치로부터 목적지까지의 가장 최적한 경로에 대한 경로점의 리스트를 구하고, 맵매칭 알고리즘을 통하여 GPS수신부의 위치정보를 지도에 정합시켜 안내정보를 생성한다.
- 설계된 위치 추적알고리즘에 대한 실험은 （그림 19）와 같은 주행경로를 선택하여 데이터를 GPS 및 INS데이터를 수집 한 후 12개의 시각을 선택하여 위치의 정확도를 분석하였다.
- 실험은 전역 항법 시스템을 탑재한 시각장애 인용 유도로봇 과 사용자 휴대부를 통하여 각각의 퇴각검색알고리즘을 적용한 최단거리 검색, 맵매칭 알고리즘과 위치 추적알고리즘 이 적용된 시스템으로 주행 실험을 통하여 분석하였다.
- 퇴각검색 알고리즘을 적용한 알고리즘을 PC에서 각각 시 뮬레이션 해보았다. 실험을 위해 임의의 지도를 제작하여 경로점과 가중치를 부여한 후, 1번 노드에서 14번 노드까지 의 경로탐색 과정을 수행하였다. （그림 11）은 최단경로이고, （그림 12）는 시각장애인 알고리즘을 실행하여 얻은 최적경 로이다.
- 알고리즘의 평가를 위하여 실제 주행과정에서 GPS데이터를 수집하고 처리과정을 구현해 보았다. （그림 16）은 실제 주행구간에서 40초 동안의 PDOP의 변화와 GPS위치정보와 실제 위치사이의 오차를 보여준다.
- 위와 같은 정합법의 문제를 해결하기 위하여 개선된 pointto-curve 정합 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 point-to-curve 정합법과 같이 수신한 위치와 각 도로와의 거리를 계산한다.
- 유도로봇에 장착된 INS, GPS, 엔코더 등 센서의 퓨전을 통한 위치 추적을 구현하기 위하여 확장 칼만 필터를 사용하였다. 확장칼만필터는 비 선형시스템을 추정 궤적기준에 의해 선형화 하는 방식으로서 가장 많이 쓰이는 추정기법이다.
- 설계한 undirect weighted graph의 구조 및 링크속 성을 (그림 5)와〈표 1>에 나타냈다. 이때 시각 장애인 유 도로봇이 주행하기에 가장 쉬운 경로를 낮은 가중치로 두어 점자보도블록과 일반 인도에서는 0.1과 0.2로 두었으며, 횡단 보도와 계단에 대한 가중치를 0.8과 0.9로 정하여 최적 경로 설정 시 주행하기 어려운 경로보다는 쉬운 경로로 주행할 수 있도록 설정하였다.
- 점자 또는 음성에 의한 전역항법 계획 기법은 GIS 엔진 을 이용하여 출발지와 목적지까지의 경로를 입력할 수 있도록 DB구조를 파악하여 음성으로 출력하여 시각장애인이 점 자 키패드를 통해 입력할 수 있도록 하였다.
- 위와 같은 정합법의 문제를 해결하기 위하여 개선된 pointto-curve 정합 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 point-to-curve 정합법과 같이 수신한 위치와 각 도로와의 거리를 계산한다. 수신한 위치에 가장 근접한 도로와의 거 리와 두 번째로 근접한 도로와의 거리차가 충분히 클 경우에는 가장 근접한 도로에 실제 사용자가 있는 것으로 판단 하여 가장 근접한 도로로 보행자의 위치를 정합 한다.
- GPS에 의한 전역항법 기능은 먼저 GPS모듈을 이용하여 현재 위치에 대한 GPS좌표를 측정한다. 측정된 좌표 값에 근거하여 전자지도에서 해당 위치의 지명을 찾고 목적지까 지의 경로를 효율적으로 검색하기 위해 GIS엔진을 사용하였다. 사용자는 현재 GPS 좌표로 GIS엔진을 이용하여 전자 지도를 주기적으로 검색하면서 주행경로를 결정하게 된다.
- 퇴각검색 알고리즘을 적용한 알고리즘을 PC에서 각각 시 뮬레이션 해보았다. 실험을 위해 임의의 지도를 제작하여 경로점과 가중치를 부여한 후, 1번 노드에서 14번 노드까지 의 경로탐색 과정을 수행하였다.
이론/모형
- GPS수신패킷의 파싱을 통하여 얻은 위치정보를 대한민 국 수치지도에 사용하는 좌표정보로 사용하기 위해 좌표변 환 과정이 필요하다. GPS모듈로부터 수신된 GPS경위도 및 고도 (爲。地)좌표를 WGS84지구중심좌표 (X, Y, Z)로 변환 과정을 거친다, 또한 대한민국에서 사용하는 Bessel지구중심 좌표계로 변환하는 과정은 Molodensky-Badekas 모델을 사용하였다. (식 2)와〈표 2〉는 Bessel좌표계의 변환모델과 대 한민국에서 사용하는 매 개 변수의 리 스트이 다[14].
- 본 연구에서 자기 위치 추정 기법으로 사용된 GPS는 그 오차가 최대 15m까지 발생하며 실내에서 위치 정보 수신이 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 관성항법 시스템을 GPS 의 보조 항법 시스템으로 사용하였다. INS는 가속도계와 각 속도계 등의 관성 센서를 이용하여 로봇의 위치를 추정하는 추측항법의 일종이다.
- 위치 정합을 위한 방법으로는 point-to-curve 정합 방법을 사용한다. Point-to-curve 정합 방법은 수신한 위치로부터 각 도로의 호（arc）까지의 거리를 계산해서 가장 가까운 호 （arc）로 투영하는 방법으로 계산량이 많지 않기 때문에 속도 가 빠르고 구현이 쉽다는 장점을 가지고 있으며 보행자를 위한 위치 정합에 있어서 기존의 다른 알고리즘보다 적합하다.
성능/효과
- GPS의 오차를 보정하기 위해 개발한 관성항법시스템은 비교적 짧은 거리를 이동하고자 할 때 사용할 수 있으며, 실외 환경에서는 GPS의 보조 항법 시스템으로 위치의 보정 을 할 수 있음을 알 수 있었다. GPS의 위치 정보와 GIS 맵 데이터를 이용한 이동 경로 생성 및 확인을 위한 자기 위치 추적 시스템과 시각장애인용 전역항법시스템을 개발하여 보다 정확한 시각장애인의 유도기법을 구현 할 수 있었다.
- GPS의 오차를 보정하기 위해 개발한 관성항법시스템은 비교적 짧은 거리를 이동하고자 할 때 사용할 수 있으며, 실외 환경에서는 GPS의 보조 항법 시스템으로 위치의 보정 을 할 수 있음을 알 수 있었다. GPS의 위치 정보와 GIS 맵 데이터를 이용한 이동 경로 생성 및 확인을 위한 자기 위치 추적 시스템과 시각장애인용 전역항법시스템을 개발하여 보다 정확한 시각장애인의 유도기법을 구현 할 수 있었다.
- 본 연구에서는 이동 경로 생성 및 확인을 위한 자기 위치 추적 시스템의 맵매칭 및 안내기능과 유도로봇의 INS/GPS 시스템을 통합하여 보다 정확한 시각장애인의 유도기법을 구현하였다. 개발된 시스템은 단순히 맵매칭을 이용할 때보다 GPS의 위치오차를 보다 정확하게 보정하여 위치인식기 능이 현저히 향상되었지만 불규칙한 GPS의 오차를 완전히 제거할 수는 없었다. 그러나 유도로봇의 환경인식기능을 이용한 도로의 환경정보를 통합하면 오차를 줄일 수가 있을 것이다.
- 본 연구에서 자기 위치 추정 기법으로 사용된 GPS는 그 오차가 최대 15m까지 발생하며 실내에서 위치 정보 수신이 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 관성항법 시스템을 GPS 의 보조 항법 시스템으로 사용하였다.
후속연구
- 따라서 본 연구에서 구현된 시스템을 통하여 시각장애인 을 안전히 유도하는데 유용하게 사용될 수 있으며, 지능형 서비스 로봇 및 노약자 장애인을 위한 로봇 제어 기술로 활 용될 수 있을 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.