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전동휠체어 주행안전을 위한 3차원 깊이카메라 기반 장애물검출
3D Depth Camera-based Obstacle Detection in the Active Safety System of an Electric Wheelchair 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.22 no.7, 2016년, pp.552 - 556  

서준호 (한국기계연구원) ,  김창원 (한국기계연구원)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Obstacle detection is a key feature in the safe driving control of electric wheelchairs. The suggested obstacle detection algorithm was designed to provide obstacle avoidance direction and detect the existence of cliffs. By means of this information, the wheelchair can determine where to steer and w...

주제어

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문제 정의

  • 영상 센서로 활용하고자 한다. 다만 주행 속도와 방향정보를 계산하여 주행상황을 완벽히 제어하기 위한 센서라기보다는, 장애물과 절벽을 인식하여 운전자에게 알리고 좌 /우 회피방향 또는 Go/NoGo를 결정해주는 일종의 주행 안전보조 도구로써의 시스템을 개발흐卜고자 한다. 다음장부터 이러한 과정을 자세히 설명한다.
  • 본 논문에서는 전동휠체어의 능동 안전 시스템을 개발하기 위해 3차원 깊이카메라를 기반으로 하는 장애물 검출및 회피방향 생성에 관한 연구를 소개하였다. 기존의 RANSAC 알고리즘을 응용하여 바닥면 검출을 구현하였고, 이를 통해 스캔된 3차원 점 데이터로부터 장애물 후보를선정하고 2차원 장애물 맵을 구성, 장애물 후보데이터를 이산화하여 장애물 정보추출에 이용하였다.
  • 본 연구에서는 키넥트를 전동휠체어의 능동 안전 시스템의 영상 센서로 활용하고자 한다. 다만 주행 속도와 방향정보를 계산하여 주행상황을 완벽히 제어하기 위한 센서라기보다는, 장애물과 절벽을 인식하여 운전자에게 알리고 좌 /우 회피방향 또는 Go/NoGo를 결정해주는 일종의 주행 안전보조 도구로써의 시스템을 개발흐卜고자 한다.

가설 설정

  • 개발된 시스템에서는 cliffband 를 휠체어 전방 2m, 두께 100mm로 설정하였다. 또한 7^90%일 때 절벽이 존재한다고 가정하고 주행 정지 신호(NoGo)를 휠체어에 전달하도록 하였다.
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참고문헌 (14)

  1. M. J. Yoon, G. Y. Jeong, and K. H. Yu, "Detection of obstacle distribution and mapping for walking guide of the blind," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, vol. 15, no. 2, pp. 155-162, Feb. 2009. 

  2. I. Ulrich and J. Borenstein, "Reliable obstacle avoidance for fast mobile robots" International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 1572-1577, May 1998. 

  3. B. J. Jung, J. H. Park, T. Y. Kim, D. Y. Kim, and H. Moon, "Lane marking detection of mobile robot with single laser rangefinder," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 17, no. 6, pp. 521-525, Feb. 2009. 

  4. S. Soumare, A. Ohya, and S. Yuta, "Real-time obstacle avoidance by an autonomous mobile robot using an active vision sensor and a vertically emitted laser slit," Intelligent Autonomous Systems, pp. 301-308, 2002. 

  5. M. Kumano, A. Ohya, and S. Yuta, "Obstacle avoidance of autonomous mobile robot using stereo vision sensor," Proc. of International. Symp. Robot and Automation, pp. 497-502, 2000. 

  6. M. Bai, Y. Zhuang, and W. Wang, "Stereovision based obstacle detection approach for mobile robot navigation," Proc. of International Conference on Intelligent Control and Information Processing (ICICIP), Aug. 2010. 

  7. A. Sanna, F. Lamberti, G. Paravati, and F. Manuri, "A Kinect-based natural interface for quadrotor control," Entertainment Computing, vol. 4, no. 3, pp. 179-186, Aug. 2013. 

  8. R. Mojtahedzadeh, "Robot obstacle avoidance using the Kinect," Master's thesis, KTH Computer Science and Communication, 2011. 

  9. H. Pham, T. Le, and N. Vuillerme, "Real-time obstacle detection system in indoor environment for the visually impaired using Microsoft Kinect sensor," Journal of Sensors, vol. 2016, Article ID 3754918, 13 pages, 2016. 

  10. R. Coupec, R. Grbic, K. E. Nyarko, K. Sabo, and R.Scitovski, "Detection of planar surfaces based on RANSAC and LAD plane fitting," Proc. of the 4th European Conf. on Mobile Robots, ECMR'09, 2009. 

  11. S. Se and M. Brady, "Ground plane estimation, error analysis and applications," Robotics and Autonomous Systems, vol. 39, no. 13, pp. 59-71, 2002. 

  12. Y. Y. Michael and F. Wolfgang, "Plane detection in point cloud data," Technical Report Nr. 1, 2010. 

  13. J. Woo and N. Kim, "Vision-based obstacle collision risk estimation of an unmanned surface vehicle," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 21, no. 12, pp. 1089-1099, 2015. 

  14. T. J. Lee, H. Lee, and D. I. Cho, "Obstacle detection algorithm using forward-viewing mono camera," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 21, no. 9, pp. 858-862, 2015. 

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