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[국내논문] 가상 포토센서 배열을 탑재한 항만 자동화 자을 주행 차량
The Vision-based Autonomous Guided Vehicle Using a Virtual Photo-Sensor Array (VPSA) for a Port Automation 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.16 no.2, 2010년, pp.164 - 171  

김수용 (포항공과대학교 전자전기공학과) ,  박영수 (포항공과대학교 전자전기공학과) ,  김상우 (포항공과대학교 전자전기공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We have studied the port-automation system which is requested by the steep increment of cost and complexity for processing the freight. This paper will introduce a new algorithm for navigating and controlling the autonomous Guided Vehicle (AGV). The camera has the optical distortion in nature and is...

주제어

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문제 정의

  • II 장에서 정의한 VPSA를 이용하여 실제 제어기의 입력으로 사용할 수 있는 에러를 생성해 보고자 한다. 일반적인 자율 주행의 제어에 있어서 가속도 속도나 방향 등과 같은 요소들을 제어 하지만, 본 논문에서는 조향 성능에 초점을 맞추기 때문에 수평 방향만 에러로서 고려하도록 한다.
  • 결과를 얻을 수 있었다. 다만 공간적인 제약으로 인하여 하역을 위한 장소의 직선 구간이 너무 짧아 에러가 0으로 수렴하지 못 했지만, 1cm이내에 항상 제어가 되었기 때문에 컨테이너를 하역 하기 위한 정위치 정차의 성능도 우수함을 보여주면서 본 논문의 알고리즘을 증명해 보였다. 이는 VPSA 로 생성된 에러가 안정적이며 유효하다는 것을 보여주는 실험이다.
  • 본 논문에서는 VPSA의 개념에 대하여 소개 하고, 이를 근거로 하여 에러를 생성하는 방법에 대하여 소개 하였다. 또 VPSA의 단점을 보완하는 동적 VPSA의 개념을 제안하였다.
  • 도로의 폭에서 자동차의 폭을 뺀 값이 제어 오차 허용범위가 된다. 앞 절에서 VPSA를 이용하여 생성된 에러의 경 -T-, 차선 폭에 따라 에러의 크기가 생성된 반면에 이번 절에서는 제어 오차 허용 범위 안에서 에러를 생성하는 방법에 대하여 설명하고자 한다.
  • 이러한 요구를 만족 시키기 위하여 본 논문에서는 가상 포토센서 배열 (VPSA: Virtual Photo-sensor Anay)라는 개념을 제안한다. 일반적인 포토 센서는 수광부에 들어온 광의 양에 따라 전류의 양이 변하며, 이를 전압으로 변환하여 정보를 얻게 된다.
  • 정차를 할 수 있어야 한다. 이러한 항만 자동화의 요건을 갖추는데 있어 CCD 카메라에서 획득한 영상으로부터 신뢰할 수 있는 제어 오차를 생성하여 주어진 경로를 정확하게 추종하는 기법을 제안하고자 한다.
  • 항만에서의 실제적인 작업 상황을 고려하여 자동화 시스템을 구축하는 비용을 최소화하며, 그 효과를 극대화하기 위하여 전하결합소자 (CCD: Chaige-coupled device) 키메라를 이용한 센서 시스템에 대하여 소개하고자 한다. 기존에 연구 결과와 같이 자기 센서를 이용하여 AGV를 이용한 자동화를 구현하는 경우, 항만의 도로에 자성선(magnetic wire)을 설치하여야 하며, 이에 대한 유지 보수나 고장 진단에도 비용이 발생하게 된다[2].

가설 설정

  • 도로의 폭은 Wroad, 자동차의 폭은 Wear, 그리고 차선의 폭은 Wline 이라 가정하자. 이 때, VFSA의 동적 탐색 영역(R) 은 다음과 같이 한다.
  • 위의 결과를 토대로 도로 폭은 3.6m, 차선 폭은 0.2m 라고 가정한다[8]. 트럭의 차 폭은 2.
  • 해 보았다. 조향 에러는 수평 성분이 주요하기 때문어】, 영상에서 수평 방향으로 움직이는 물체가 있다고 가정하자. 시스템에 장착된 카메라로부터 Fcamera 田로 영상을 취득할 수 있다고 하자.
  • 2m 라고 가정한다[8]. 트럭의 차 폭은 2.5m이며, 승용차의 차 폭은 1.8m라고 가정한다.
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참고문헌 (15)

  1. 김수용, 박영수, 이제원, 김대현, 김상우, "항만자동화를 위한 비전(Vision) 기반의 무인 하역 차량," 한국자동제어학술회의(KACC2009) 논문집, 부산, 한국, pp. 394-397, 2009. 

  2. J. H. Park, Y. S. Park, and S. W. Kim, "AGV Parking system using Artificial Visual Landmark," Control, Automation and Systems, 2008, pp. 1579-1582, Oct. 2008. 

  3. Joel C. McCall and Mohan M. Trivedi, "Video-based lane estimation and tracking for driver assistance: survey, system, and evaluation," IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems, vol. 7, no. 1, pp. 20-37, Mar. 2006. 

  4. J. R. Ryoo and T.-Y. Doh, "Auto-adjustment of the objective lens neutral position in optical disc drivers," IEEE Trans. on Consumer Electronics, vol. 53, no. 4, pp. 1463-1468, Nov. 2007. 

  5. Amir A. Amini, Terry E. Weymouth, and Ramesh C. Jain, "Using dynamic programming for solving variational problems in vision," IEEE Trans. on Pattern Analysis And Machine Intelligence, vol. 12, no. 9, pp. 855-867, Sep. 1990. 

  6. K. R. T. Aires, A. M. Santana, and A. A. D. Medeiros, "Optical flow using color information : preliminary results," Symposium on Appiled Computing, pp. 607-1611, 2008. 

  7. 일본자동화기술, 전금경, 알기 쉬운 센서기술, 도서출판 세화, pp. 57-69, 1997. 

  8. 건설교통부, "도로교표준시방서" 한국도로교통협회, 2005. 

  9. 이영진, 이진우, 이권순, "세포성 면역 알고리즘을 이용한 AGV의 조향 제어기 설계에 관한 연구," 제어 . 자동화 . 시스템공학 논문지, 제7권 제10호, pp. 827-836, 2001. 

  10. 김상우, 박영수, 박지훈, 이제원, "비전 기반의 무인이송 차량 정차 시스템," 제어 . 로봇 . 시스템학회 논문지, 제15권 제5호, pp. 473-479, 2009 

  11. 이정석, 정완균, "동적 환경에서 파티클 필터를 이용한 로봇의 강인한 위치 추적 알고리즘," 제2회 한국로봇공학회 하계 종합 학술대회 논문집, 2007. 

  12. S. Jayaram, S. Schmugge, M. C. Shin, and L. V. Tsap, "Effect of colorspace transformation, the illumination component, and color modeling on skin detection," Proc. of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol 2, pp. 813-816 Jun. 2004. 

  13. 김우선, 최용석, "다기능 컨테이너 이송차량 운영논리 개발," 해양정책연구, 제21권 제2호, 2006. 

  14. 조현우, 이영훈, 김상우, "Chirp Spread Spectum 거리 측정을 이용한 이동 로봇의 위치 추정," 제어 . 로봇 . 시스템학회 논문지, vol. 15, no. 10, pp.994-1001, 2009. 

  15. S. Nedevschi, R. Schmidt, T. Graf, R. Danescu, D. Frentiu, T. Marita, F. Oniga, and C. Pocol, "3D lane detection system based on stereovision," Proc. of IEEE Intelligent Transportation Systems Conf., Washington, pp. 161-166, DC, Oct. 2004. 

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