본 논문에서는 패턴 인식 알고리즘을 기반으로 인간 형태를 가진 휴머노이드 로봇의 보행 동작을 제어하는 경로 인식 시스템을 개발하였다. 휴머노이드 로봇이 효과적인 작업 수행을 할 수 있도록 행동 프리미티브를 정의 하였으며, Canny 에지 검출알고리즘을 적용한 보도 블록의 패턴 및 색상 추출, 이를 기반으로 한 이동 방향을 인식하는 알고리즘 제안하고, 리눅스 운영체제와 영상 카메라가 장착된 소형 휴머노이드 임베디드 시스템에 구현하였다. 제안 알고리즘의 성능 실험을 휴머노이드 로봇의 동작 속도 및 인식율에 관점에서 수행하였으며, 다양한 현실 환경을 반영하기 위해 경사도 및 조도 변화를 적용하였다. 실험 결과 제안 알고리즘은 다양한 환경에서 시각 장애인의 길안내 도우미 로봇으로서 적절한 수준에서 반응함을 확인하였다.
본 논문에서는 패턴 인식 알고리즘을 기반으로 인간 형태를 가진 휴머노이드 로봇의 보행 동작을 제어하는 경로 인식 시스템을 개발하였다. 휴머노이드 로봇이 효과적인 작업 수행을 할 수 있도록 행동 프리미티브를 정의 하였으며, Canny 에지 검출 알고리즘을 적용한 보도 블록의 패턴 및 색상 추출, 이를 기반으로 한 이동 방향을 인식하는 알고리즘 제안하고, 리눅스 운영체제와 영상 카메라가 장착된 소형 휴머노이드 임베디드 시스템에 구현하였다. 제안 알고리즘의 성능 실험을 휴머노이드 로봇의 동작 속도 및 인식율에 관점에서 수행하였으며, 다양한 현실 환경을 반영하기 위해 경사도 및 조도 변화를 적용하였다. 실험 결과 제안 알고리즘은 다양한 환경에서 시각 장애인의 길안내 도우미 로봇으로서 적절한 수준에서 반응함을 확인하였다.
In this paper, we develop a pattern recognition algorithm applied to a humanoid robot which is exploited as a guide for visually handicapped persons to find a desired path to their destinations. Behavior primitives of a humanoid robot are defined, and Canny's edge detection algorithm is employed to ...
In this paper, we develop a pattern recognition algorithm applied to a humanoid robot which is exploited as a guide for visually handicapped persons to find a desired path to their destinations. Behavior primitives of a humanoid robot are defined, and Canny's edge detection algorithm is employed to extract the pattern and color of the paving blocks that especially devised for visually handicapped persons. Based on these, an efficient path finding algorithm is developed and implemented on a humanoid robot, running on an embedded linux operating system equipped with a video camera. The performance of our algorithm is experimentally examined in terms of the response time and the pattern recognition ratio. In order to validate our algorithm in various realistic environments, the experiments are repeatedly performed by changing the tilt of paving blocks and the brightness in surrounding area. The results show that our algorithm performs sufficiently well to be exploited as a path finding system for visually handicapped persons.
In this paper, we develop a pattern recognition algorithm applied to a humanoid robot which is exploited as a guide for visually handicapped persons to find a desired path to their destinations. Behavior primitives of a humanoid robot are defined, and Canny's edge detection algorithm is employed to extract the pattern and color of the paving blocks that especially devised for visually handicapped persons. Based on these, an efficient path finding algorithm is developed and implemented on a humanoid robot, running on an embedded linux operating system equipped with a video camera. The performance of our algorithm is experimentally examined in terms of the response time and the pattern recognition ratio. In order to validate our algorithm in various realistic environments, the experiments are repeatedly performed by changing the tilt of paving blocks and the brightness in surrounding area. The results show that our algorithm performs sufficiently well to be exploited as a path finding system for visually handicapped persons.
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문제 정의
휴머노이드 로봇이 요청한 목적지에 도달하기 위해서는 입력받은 영상을 기반으로 경로를 추적하는 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 유도 블록의 패턴에 기반을 둔 경로 탐지 및 인식 알고리즘을 성에 따른 로봇 자세 제어 및 행동 방식을 구현하였다. 구성된 배열은 원본 이미지를 4x4 크기로 분할하고, 이미지 맵핑을 통해 각 블록을 하나의 배열요소로 지정한다.
본 논문에서는 패턴 인식 알고리즘을 기반으로 시각 장애인의 보행 도우미 역할을 하는 휴머노이드 로봇 기반 경로 인식 시스템을 개발하였다. 휴머노이드 로봇이 효과적인 작업 수행을 할 수 있도록 행동 프리미티브를 정의하였으며, Canny 에지 검출 알고리즘을 적용한 보도 블록의 패턴 및 색상 추출, 이를 기반으로 한 이동 방향을 인식하는 알고리즘 제안하고, 리눅스 운영체제와 영상 카메라가 장착된 소형 휴머노이드 임베디드 시스템에 구현하였다.
제안 방법
① 임계치와 표준편차 값을 입력하고 입력영상의 잡음을 제거하기 위해 평활화를 수행한다.
다양한 날씨 변화를 가진 실외환경에서의 로봇 보행을 위하여 조도에 변화를 주어 동작을 검증하는 실험을 진행하였다. [그림 13]은 동작 실험을 위한 세트장 구성으로 2개의 광원을 나란히 수직으로 올려 높이 140cm 지점에 위치시키고 광원의 세기를 변경하며 환경에 변화를 주었다.
[그림 8]은 휴머노이드 로봇이 행동 프리미티브를 수행하는 모습이다. 로봇은 외부 환경에 맞추어 사전에 정의된 5개의 행동 프리미티브 중 한 가지를 선택하고 수행한다.
YUV로 변환된 파일은 패턴을 추출하기에 앞서 잡음을 제거하는 이미지 보정 과정을 거쳐 YCbCr 포맷으로 변환된다. 변환 과정에서 발생하는 잡음은 영상의 화소 값을 훼손하여 패턴 추출시 경계값을 변화시키는데, 이를 방지하기 위해 가우시안 블러(blur) 필터를 사용하여 잡음을 제거한다. 잡음 제거 후 YCbCr 포맷으로 변경된 이미지의 바닥 부분은 입력받은 색상의 RGB 값을 분석하여 기준 값 이하의 값은 제거하는 방식으로 배경을 구분하고 삭제한다.
본 논문에서 제안한 패턴 인식 알고리즘에 기반한 휴머노이드 로봇의 보행 기법에 대해 실제 환경에서의 적응 가능성을 검증하기 위하여 [그림 9]와 같은 세트장을 구성하고 동작 실험을 실행하였다. 실험에 사용한 유도 블록은 실제 유도 블록의 1/3 크기인 10x10cm 유도 블록이며, 블록 위에는 별도의 장애물이 없다는 전제하에 실험을 진행하였다.
또한 임베디드 기반의 휴머노이드 로봇은 실시간으로 다수의 센서 데이터를 조합하여 제어 명령을 계산하는데 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 행동에 관한 프리미티브를 사전에 정의하여 휴머노이드 로봇의 행동 계획에 이용하였다. 행동 프리미티브(Primitive)란 정적으로 안정된 자세에서 동작을 시작하여 목표한 동작을 수행하는 일련의 과정을 사전에 패턴으로 정의한 것이다.
본 연구에서는 Canny 에지 검출 알고리즘을 적용한 보도 블록의 패턴 및 색상 추출, 이를 기반으로 한 이동 방향을 인식하는 알고리즘 제안하고, 리눅스 운영 체제와 영상 카메라가 장착된 소형 휴머노이드 임베디드 시스템에 구현하였다. 제안 알고리즘의 성능 실험을 휴머노이드 로봇의 동작 속도 및 인식율에 관점에서 수행하였으며, 다양한 현실 환경을 반영하기 위해 경사도 및 조도 변화를 적용하였다.
잡음을 제거하고 명확한 이진화 데이터 값을 입력받기 위하여 검정색으로 추출된 노란색 패턴은 증강과 침식과정을 거쳐 영상의 노란색을 확장하고 강조하는 이미지 보정 단계를 거친다. 색상이 보정된 이미지는 선형 보간에 기반한 양선형 보간법을 적용하여 배열 형식의 이진화 처리가 가능한 위치로 기울기를 변경한다. [그림 4]는 이진화 영상 처리를 진행한 전후 사진이 며, [그림 5]는 이진화 영상 처리 이후 선형보간 처리를 추가로 진행한 전후 사진이다.
2. 기울기 변환에 따른 인식률 실험
실외 환경에서의 휴머노이드 로봇에 대한 동작 성능을 검증하기 위해 기울기 변화에 따른 패턴 인식 실험을 진행하였다
. [그림 11]은 실험에 사용한 세트장으로 총 3개의 직선 유도 블록으로 구성되어 있으며, 각 블록은 기울기판에서 10cm 높이에 붙여 져 있다.
휴머노이드 로봇이 효과적인 작업 수행을 할 수 있도록 행동 프리미티브를 정의하였으며, Canny 에지 검출 알고리즘을 적용한 보도 블록의 패턴 및 색상 추출, 이를 기반으로 한 이동 방향을 인식하는 알고리즘 제안하고, 리눅스 운영체제와 영상 카메라가 장착된 소형 휴머노이드 임베디드 시스템에 구현하였다. 제안 알고리즘의 검증을 위해 다양한 환경에서, 즉 휴머노이드 로봇의 영상 인지 각도와 주변 조도 변경을 통해, 휴머노이드 로봇의 동작 속도 및 인식율에 대한 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과, 15° 각도에서 약 200lux의 빛이 주어졌을 때 최적의 동작 성능을 나타내었고, 기타 환경 값에 대한 성능도 최적 환경과 비교하여 7% 증가율 이내 수준으로서, 다양한 환경에서 본 알고리즘이 시각 장애인의 길 안내 도우미 로봇으로서 충분히 적절한 수준에서 반응함을 확인하였다.
본 연구에서는 Canny 에지 검출 알고리즘을 적용한 보도 블록의 패턴 및 색상 추출, 이를 기반으로 한 이동 방향을 인식하는 알고리즘 제안하고, 리눅스 운영 체제와 영상 카메라가 장착된 소형 휴머노이드 임베디드 시스템에 구현하였다. 제안 알고리즘의 성능 실험을 휴머노이드 로봇의 동작 속도 및 인식율에 관점에서 수행하였으며, 다양한 현실 환경을 반영하기 위해 경사도 및 조도 변화를 적용하였다. 실험 결과 제안 알고리즘은 다양한 환경에서 시각 장애인의 길안내 도우미 로봇으로서 적절한 수준에서 반응함을 확인하였다.
특히 카메라 영상 인식을 기반한 연구도 있으나,[10] 이 연구는 일자형 한 가지 블록 패턴만을 대상으로 하고 이 일자형 패턴의 연속 여부만으로 길을 안내하기 때문에, 정지를 나타내는 원형으로 된 블록을 인식할 수 없는 문제점이 있다. 즉, 기존의 시각장애인 지원에 대한 연구는 점자 블록을 활용하지 않거나 혹은 한 가지 블록의 패턴만 구분한다는 점에서 여러 블록의 패턴을 인식하고 영상 패턴 인식의 결과에 따라 유도 로봇의 여러 동작을 결정하는 본 연구와 차별성을 갖는다. 영상 패턴 인식을 기반으로 한 휴머노이드 로봇의 동작을 제어하는 본 연구의 동기는 일차적으로 시각 장애인용 보행 도우미 시스템 개발에 있으나, 이를 통해 개발된 효율적인 패턴 인식 및 로봇 동작제어 알고리즘은 향후 다양한 영역에서 활용될 휴머노이드 로봇의 응용에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
휴머노이드 로봇은 정지 상태에서 동작을 실행하며, 초기 자세 제어 후 머리의 카메라를 이용하여 주변 검색을 통해 유도 블록을 확인한다. 유도 블록의 직선 패턴을 확인한 휴머노이드 로봇은 머리를 15° 각도로 돌려 유지한 상태에서 직선 패턴에 따라 이동을 진행하며, 패턴의 각도 변화에 따라 방향 전환을 수행한다.
본 논문에서는 패턴 인식 알고리즘을 기반으로 시각 장애인의 보행 도우미 역할을 하는 휴머노이드 로봇 기반 경로 인식 시스템을 개발하였다. 휴머노이드 로봇이 효과적인 작업 수행을 할 수 있도록 행동 프리미티브를 정의하였으며, Canny 에지 검출 알고리즘을 적용한 보도 블록의 패턴 및 색상 추출, 이를 기반으로 한 이동 방향을 인식하는 알고리즘 제안하고, 리눅스 운영체제와 영상 카메라가 장착된 소형 휴머노이드 임베디드 시스템에 구현하였다. 제안 알고리즘의 검증을 위해 다양한 환경에서, 즉 휴머노이드 로봇의 영상 인지 각도와 주변 조도 변경을 통해, 휴머노이드 로봇의 동작 속도 및 인식율에 대한 성능 실험을 수행하였다.
K는 동작 Q의 전체 개수이며, 휴머노이드 로봇은 m개를 모터를 조절하여 각각의 동작을 생성하고 이를 결합함으로서 다양한 동작 창출이 가능하다. 휴머로이드 로봇의 경로 인식으로 위한 본 연구에서는, 정지 상태에서 초기 유도 블록 인식을 위한 자세 변경 및 원형 블록 발견시 신호등 등의 주변 환경을 탐색하기 위한 상체 자세 제어, 이동시 보도 블록을 확인하며 평행하게 걷도록 머리를 비스듬한 각도로 유지한 상태에서의 직선보행, 직각 보도 블록 형태에 따른 좌우측 방향 전환 등 총 5개의 행동 프리미티브를 새로 구성하고 동작을 정의하였다. 수식 (3)은 행동 프리미티브의 구성 값이다.
대상 데이터
실외 환경에서의 휴머노이드 로봇에 대한 동작 성능을 검증하기 위해 기울기 변화에 따른 패턴 인식 실험을 진행하였다. [그림 11]은 실험에 사용한 세트장으로 총 3개의 직선 유도 블록으로 구성되어 있으며, 각 블록은 기울기판에서 10cm 높이에 붙여 져 있다. 휴머노이드 로봇은 기울기판에서 10cm 떨어진 위치에서 수평으로 나란히 서 있으며, 시작 신호가 전송되면 경사각에 의해 기울어진 패턴을 보며 이동한 후, 세로 줄 모양의 직선 블록에서는 방향을 전환하여 정지한다.
35kg이며 19개의 서브모터를 통해 동작한다. 경로 인식을 위해 사용한 카메라는 1.5M 픽셀 카메라로 CCD 센서를 사용하였으며, 최대 해상도는 1280x960 사이즈를 지원하고 1분에 30프레임 촬영이 가능한 제품이다 [그림 7].
. 보행로봇은 크기 310mm, 무게는 1.35kg이며 19개의 서브모터를 통해 동작한다. 경로 인식을 위해 사용한 카메라는 1.
[그림 13]은 동작 실험을 위한 세트장 구성으로 2개의 광원을 나란히 수직으로 올려 높이 140cm 지점에 위치시키고 광원의 세기를 변경하며 환경에 변화를 주었다. 블록은 세 개의 직선 블록으로 구성하였다. 휴머노이드 로봇은 블록 옆 10cm 지점에 나란히 서 있으며, 시작 신호를 받으면 우측의 블록에서 패턴을 검출하여 이동하고 코너 회전 뒤 정지한다.
실험에 사용한 경로인식 보행로봇은 H-MF-17AI 로봇 플랫폼을 사용하였다[13]. 보행로봇은 크기 310mm, 무게는 1.
본 논문에서 제안한 패턴 인식 알고리즘에 기반한 휴머노이드 로봇의 보행 기법에 대해 실제 환경에서의 적응 가능성을 검증하기 위하여 [그림 9]와 같은 세트장을 구성하고 동작 실험을 실행하였다. 실험에 사용한 유도 블록은 실제 유도 블록의 1/3 크기인 10x10cm 유도 블록이며, 블록 위에는 별도의 장애물이 없다는 전제하에 실험을 진행하였다.
성능/효과
200 럭스(lux)는 일반적인 공공구역 내에서의 빛의 밝기이며, 500 럭스는 응급실 등 많은 빛을 요구하는 장소에서의 조도이다. 실험 결과 로봇은 200 럭스에서 가장 빠른 동작 수행 값을 가지며, 200 럭스 이상의 값에 대해서는 빛에 대한 노이즈 현상으로 패턴 인식이 지연되는 결과를 보인다. 최적 환경 (약 200 럭스) 대비 최대 동작 반응에 대한 동작 속도 변화율은 |26.
제안 알고리즘의 성능 실험을 휴머노이드 로봇의 동작 속도 및 인식율에 관점에서 수행하였으며, 다양한 현실 환경을 반영하기 위해 경사도 및 조도 변화를 적용하였다. 실험 결과 제안 알고리즘은 다양한 환경에서 시각 장애인의 길안내 도우미 로봇으로서 적절한 수준에서 반응함을 확인하였다.
실험 결과, 15° 각도에서 약 200lux의 빛이 주어졌을 때 최적의 동작 성능을 나타내었고, 기타 환경 값에 대한 성능도 최적 환경과 비교하여 7% 증가율 이내 수준으로서, 다양한 환경에서 본 알고리즘이 시각 장애인의 길 안내 도우미 로봇으로서 충분히 적절한 수준에서 반응함을 확인하였다.
실험결과 휴머노이드 로봇은 15° 기울기를 가진 경사면에서 26.43sec를 기록하며 가장 빨리 패턴을 인식하고 동작을 수행하였다.
휴머노이드 로봇은 시작 동작에서부터 원형 블록 인식 후 정지 동작까지 평균 95.5sec(10회 평균)가 걸렸으며, 유도 블록을 따라 이동하거나 코너를 회전할 때, 패턴을 인식하지 못하거나 오류 정보에 따른 잘못된 자세 제어 형태는 발견되지 않았다.
후속연구
즉, 기존의 시각장애인 지원에 대한 연구는 점자 블록을 활용하지 않거나 혹은 한 가지 블록의 패턴만 구분한다는 점에서 여러 블록의 패턴을 인식하고 영상 패턴 인식의 결과에 따라 유도 로봇의 여러 동작을 결정하는 본 연구와 차별성을 갖는다. 영상 패턴 인식을 기반으로 한 휴머노이드 로봇의 동작을 제어하는 본 연구의 동기는 일차적으로 시각 장애인용 보행 도우미 시스템 개발에 있으나, 이를 통해 개발된 효율적인 패턴 인식 및 로봇 동작제어 알고리즘은 향후 다양한 영역에서 활용될 휴머노이드 로봇의 응용에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
대표 휴머노 이드 로봇의 예는?
지능형 로봇은 영상처리, 음성인식 및 각종 센서를 이용하여 외부로부터 획득한 정보를 인식하고 스스로 상황을 판단하여 능동적으로 동작하는 로봇을 의미한다. 지능형 로봇 중 휴머노 이드 로봇은 로봇 기술 개발 초기부터 연구되어 온 분야이며, 대표적인 예로는 혼다 사의 아시모 (ASIMO)[2], 후지쯔 사의 HOAP[3] 등이 있다. 휴머 노이드 로봇은 복잡한 지형을 이동할 수 있고, 양 팔을 활용할 수 있다는 점에서 기존의 로봇보다 더 효과적으로 인간과의 협업 및 대체 작업을 수행할 수 있다[4].
지능형 로봇이란?
로봇 산업 분야에서 지능형 로봇의 역할은 점차 확대되고 있다[1]. 지능형 로봇은 영상처리, 음성인식 및 각종 센서를 이용하여 외부로부터 획득한 정보를 인식하고 스스로 상황을 판단하여 능동적으로 동작하는 로봇을 의미한다. 지능형 로봇 중 휴머노 이드 로봇은 로봇 기술 개발 초기부터 연구되어 온 분야이며, 대표적인 예로는 혼다 사의 아시모 (ASIMO)[2], 후지쯔 사의 HOAP[3] 등이 있다.
Canny 에지검출 알고리즘의 수행절차를 설명하시오.
① 임계치와 표준편차 값을 입력하고 입력영상의 잡음을 제거하기 위해 평활화를 수행한다.
② 가우시안 필터링을 이용하여 잡음을 제거한다.
③ 소벨(Sobel) 연산자를 사용하여 그래디언트 벡터의 크기를 계산한다.
④ 3x3 창을 사용하여 그래디언트 벡터 방향에서 그래디언트 크기가 최대값인 위치를 파악하고 그 외의 값을 0으로 변경함으로서 얇은(thin) 에지를 확보한다.
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