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 논문에서는 산업현장에서 실제 적용이 가능한 실용적 구조의 컬러테이프 유도선을 비전 기반으로 실시간 인식하여 해석하는 방법을 제안한다. 이 방법은 유도선 구조 및 AGV 운행경로의 변경에 대해서도 용이하게 적용할 수 있다.
- 여기에서는, 유도선 구조 해석을 용이하게 할 수 있도록 입력영상에서 원근투영요소를 제거하는 방법과 구조해석에 활용할 유도선 교차선분을 추출하는 방법을 소개한다. 아울러 AGV의 진행방향을 결정하는 즉, 조향륜의 각도를 결정하는 방법에 대한 기본 개념을 간단하게 소개한다.
- 여기에서는, 유도선 구조 해석을 용이하게 할 수 있도록 입력영상에서 원근투영요소를 제거하는 방법과 구조해석에 활용할 유도선 교차선분을 추출하는 방법을 소개한다. 아울러 AGV의 진행방향을 결정하는 즉, 조향륜의 각도를 결정하는 방법에 대한 기본 개념을 간단하게 소개한다.
제안 방법
- 먼저 AGV의 진행방향을 판단하는 기준이 되는 경로탐색 라인에서의 교차선분의 개수를 이용하여 단일 교차선분의 경우와 다수 교차선분의 경우로 구분한다. 다수 교차선분의 경우에는 전방해석 라인과 후방해석 라인의 교차선분 정보를 추가로 활용하여 분기 상황인지 또는 그 외의 상황(합류구조 또는 비정상분기 포함)인지를 판단한다.
- AGV 운행을 위한 유도선 해석 시스템의 개략적인 처리 절차는 그림 3과 같다. 먼저, 카메라로부터 입력된 영상에서 원근요소를 제거한 후, 이후 과정에 필요한 유도선 정보를 추출하는 전처리 과정을 수행한다. 유도선 추출과정에서 AGV의 속도변경 및 정차 제어와 기타 출력장치(경광등, 멜로디 발생기 등) 를 제어하기 위해 사용하는 마커가 검출되면, 마커 코드에 해당하는 적절한 제어신호 처리를 하도록 한다.
- 이것은 훼손복구에 사용된 모폴로지 원형 마스크의 반지름을 유도선 폭의 1/2 정도로 설정하였기 때문이다. 보다 심한 훼손에 의해 제시한 방법으로 복구가 불가능한 경우에는 안전을 위하여 AGV를 정차하도록 하였다. 구현 AGV의 속도를 마커를 이용하여 변경시켰을 때, 분당 약 24m의 최고 속도로 운행이 가능함을 확인하였다.
- 따라서 이러한 비정상 분기 현상을 포함하여 다양한 예외상황이 발생한 경우를 처리할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 경로탐색 라인과 전후방 해석 라인으로 구성되는 3개의 스캔라인을 사용하여 해결하고 있다.
- 본 논문에서는 유도선 추적용 비전 센서를 이용하여 마커를 추출하고 인식하도록 하였다. 마커는 유도선 근처에 설치하며, 그림 17에서와 같이 바코드와 유사한 모양을 가진다.
- 본 논문에서는 유도선이 두껍게 나타나는 지점을 진행방향에 따라 선분기 또는 후합류 지점으로 정의하고, 유연한 진행이 되도록 목표지점을 별도로 정하도록 한다. 예를 들어, 그림 11에서와 같이 분기 또는 합류하는 경우에도 선분기 또는 후합류 지점에 도달하더라도 목표지점이 유연하게 옮겨가도록 설정한다.
- 본 논문에서는 그림 2(a)와 같은 산업용 전륜구동형 AGV를 사용하는데, 하나의 전륜(앞바퀴)이 조향과 구동을 모두 담당하며 2개의 후륜(뒷바퀴)은 동력 없이 차체를 지지하는 방식으로 움직인다. 사용 AGV의 차체 내부에 카메라와 조명을 함께 설치하여 조명 변화 및 장애물로 인한 문제가 발생하지 않도록 하였다. 작업장 바닥에 설치된 유도선은, 그림 2(b)에서와 같이, 바닥의 색상과 다른 색상의 컬러 테이프를 사용하였다.
- 현장에서 실제로 사용하는 상용 AGV에 본 논문에서 제시된 비전 기반의 유도선 해석 및 추적 방법을 구현하여 실험하였다. 외부 조명의 변화로 인한 부작용을 피하기 위하여 AGV의 내부에 카메라와 조명을 설치하였으며, 카메라와 조명의 위치는 탐색영역에서 전반사가 발생하지 않도록 설정하였다. 카메라 자체의 내부변수와 작업장 바닥의 실제 좌표계와 화면 좌표계 간의 관계를 나타내는 카메라 외부변수를 구하기 위한 카메라 검정(calibration) 방법은 편리하면서도 비교적 정밀한 Zhang 검정 기법[11]을 사용하였다.
- 원근요소가 제거된 영상을 HSV 컬러모델로 변환한 후 색상(hue) 정보를 기반으로 하여 유도선 픽셀들을 먼저 추출한다. 이렇게 구해진 유도선과 그림 6의 왼쪽에서와 같은 세 개의 스캔라인이 만나는 교차선분을 구한다.
- 유도선 추적 AGV에 적용할 수 있는 카메라 비전 기반의 유도선 검출 및 해석 방법을 제시하였다. 이 방법은 유도경로에서의 분기지점이나 합류지점과 같은 복잡한 구조의 유도선 부분도 자동으로 분석할 수 있어 AGV 운행경로의 자유로운 설정 및 변경이 가능하다.
- 이 오차는 조향륜 위치과 유도선 중심선 간 거리 오차의 평균으로 정의하였다. 즉, 조향륜이 유도선 중심에서 벗어나는 정도를 오차로 사용하였다. 본 논문에 제시된 방법과 같이 부분적 직선화 (piecewise linear) 방식을 이용하여 추적 방향을 결정하는 경우에는, 조향륜의 위치와 경로탐색 라인 간의 거리 설정에 의해 곡선 부분의 추적 성능이 좌우되게 된다.
- 이 방법은 유도선 구조 및 AGV 운행경로의 변경에 대해서도 용이하게 적용할 수 있다. 한편, 산업현장에서 사용되는 AGV의 주행제어에 필요한 유도선 추적방향결정 방법과 AGV 제어 및 작업 지시에 유용한 시각적 마커의 인식방법도 제시한다.
- 현장에서 실제로 사용하는 상용 AGV에 본 논문에서 제시된 비전 기반의 유도선 해석 및 추적 방법을 구현하여 실험하였다. 외부 조명의 변화로 인한 부작용을 피하기 위하여 AGV의 내부에 카메라와 조명을 설치하였으며, 카메라와 조명의 위치는 탐색영역에서 전반사가 발생하지 않도록 설정하였다.
이론/모형
- 마커 추출 과정에서는 유도선의 교차선분 추출 과정에서와 마찬가지로 실시간 수행에 유리한 라인스캔 방식을 사용한다. 그림 17에서와 같이 마커 스캔 라인에서 좌우측 가장자리 세그먼트를 먼저 추출한 후, 내부 세그먼트의 색상 배열을 분석하여 이진코드로 해석한다.
- 외부 조명의 변화로 인한 부작용을 피하기 위하여 AGV의 내부에 카메라와 조명을 설치하였으며, 카메라와 조명의 위치는 탐색영역에서 전반사가 발생하지 않도록 설정하였다. 카메라 자체의 내부변수와 작업장 바닥의 실제 좌표계와 화면 좌표계 간의 관계를 나타내는 카메라 외부변수를 구하기 위한 카메라 검정(calibration) 방법은 편리하면서도 비교적 정밀한 Zhang 검정 기법[11]을 사용하였다.
성능/효과
- 구현 AGV의 동작 실험은 6개월 이상의 장기간에 걸쳐 약 50회 이상의 주행 테스트를 하였으며, 주행 경로가 변하거나 유도선에 부분적인 훼손이 발생해도 오류 없이 잘 동작하는 것을 확인하였다. 유도선이 완전히 끊어진 경우에도 잘 동작하였는데, 이 경우에 끊긴 길이의 한계는 유도선 폭인 5cm 정도임을 알 수 있었다.
- 보다 심한 훼손에 의해 제시한 방법으로 복구가 불가능한 경우에는 안전을 위하여 AGV를 정차하도록 하였다. 구현 AGV의 속도를 마커를 이용하여 변경시켰을 때, 분당 약 24m의 최고 속도로 운행이 가능함을 확인하였다.
- 제시된 방법을 상용 AGV에 구현하여 장기간의 실험을 수행함으로써 복잡한 구조의 유도선 경로에서도 유연하면서도 안정적인 운행이 가능함을 알 수 있었으며, 일부 훼손된 유도선 경로에서도 오류 없이 운행이 가능함을 확인하였다. 또한 산업현장의 열악한 철재 바닥 환경에서도 운행이 가능함을 확인하였다. 제시된 방법이 실제 산업현장에 바로 적용할 수 있는 실용적인 것임을 간접적으로 알 수 있다.
- 위쪽의 영상들은 네 개의 스캔라인을 사용하는 방법[6]에 의한 것으로서, 세 번째에서 네 번째로 넘어갈 때 목표지점이 급하게 변함을 볼 수 있다. 반면에, 본 논문에서 제안된 세 개의 스캔라인에 의한 방법에서는 파란색으로 표현된 조향방향 벡터의 끝점 즉 목표지점이 유연하게 유도선 위를 좇아가고 있음을 볼 수 있다. 이에 따라, 방법[6]에서와 다르게, AGV 주행 궤적의 진동 및 유도선 이탈 현상이 발생하지 않았다.
- 이러한 현상은 그림 19의 곡선 추적 평균오차 그래프에서 확인할 수 있다. 실제 구현 AGV에서는 조향륜과 경로탐색 라인 간의 거리를 25cm로 하였으며, 곡선주행 시 유도선 중심라인에서 곡선 안쪽 방향으로 약간 치우쳐 진행함을 알 수 있었다. 반면에, 직선 부분에서는 거의 오차가 없음을 알 수 있다.
- 한편, 그림 20에서와 같이 작업장 바닥이 철판으로 되어 기존의 마그네틱 기반 AGV를 사용할 수 없는 곳에 본 논문에서 제안된 유도선 구조해석 방법을 적용한 AGV를 테스트하여 제대로 동작하는 것을 확인할 수 있었다. 이 과정에서 유도선 경로를 파란색 테이프로 간단하게 만들어 사용하였는데, 이를 통해 일시적인 경로 설정 및 운반이 필요한 곳에서도 비전 기반 AGV가 유용함을 확인할 수 있었다.
- 제시된 방법을 상용 AGV에 구현하여 장기간의 실험을 수행함으로써 복잡한 구조의 유도선 경로에서도 유연하면서도 안정적인 운행이 가능함을 알 수 있었으며, 일부 훼손된 유도선 경로에서도 오류 없이 운행이 가능함을 확인하였다. 또한 산업현장의 열악한 철재 바닥 환경에서도 운행이 가능함을 확인하였다.
- 또한 산업현장의 열악한 철재 바닥 환경에서도 운행이 가능함을 확인하였다. 제시된 방법이 실제 산업현장에 바로 적용할 수 있는 실용적인 것임을 간접적으로 알 수 있다.
- 한편, 그림 20에서와 같이 작업장 바닥이 철판으로 되어 기존의 마그네틱 기반 AGV를 사용할 수 없는 곳에 본 논문에서 제안된 유도선 구조해석 방법을 적용한 AGV를 테스트하여 제대로 동작하는 것을 확인할 수 있었다. 이 과정에서 유도선 경로를 파란색 테이프로 간단하게 만들어 사용하였는데, 이를 통해 일시적인 경로 설정 및 운반이 필요한 곳에서도 비전 기반 AGV가 유용함을 확인할 수 있었다.
후속연구
- 제시된 방법에 의한 유도선 추적 AGV의 조향륜은 현재 유도선 위를 계속 좇아가도록 설계되어 있어, 장기간 운영하게 되면 유도선이 마모되거나 훼손되는 문제점이 있다. 향후에 조향륜이 유도선 위를 빗겨 추적하면서도 안정적으로 운행이 가능한 방법에 대하여 연구할 것이다.
- 제시된 방법에 의한 유도선 추적 AGV의 조향륜은 현재 유도선 위를 계속 좇아가도록 설계되어 있어, 장기간 운영하게 되면 유도선이 마모되거나 훼손되는 문제점이 있다. 향후에 조향륜이 유도선 위를 빗겨 추적하면서도 안정적으로 운행이 가능한 방법에 대하여 연구할 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.