[논문]지능형 무인반송시스템을 위한 적응적 경로설정

고정환

doi:10.5573/ieie.2017.54.4.115

지능형 무인반송시스템을 위한 적응적 경로설정
An Adaptive Path-Planning for Intelligent AGV System 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.54 no.4 = no.473, 2017년, pp.115 - 121

고정환 (인하공업전문대학 메카트로닉스과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 실제 공장환경에서 상용화되고 있는 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정을 위한 스테레오 카메라 시스템 기반의 지능형 시각 시스템을 제안하였다. 즉, 평행식 스테레오 카메라를 이용하여 좌, 우 입력 영상간의 시차지도와 깊이정보를 검출하고, AGV 시스템과 장애물간의 거리와 위치좌표인 2차원 경로좌표를 산출하여 장애물과 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하였다. 산출된 2차원 경로좌표를 토대로 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정에 따라 자율적으로 주행하게 된다. 실 시간적으로 입력되는 스테레오 영상을 사용하여 실험한 결과 AGV 시스템과 전방에 존재하는 장애물까지의 거리 오차가 평균 2% 이하로 유지됨으로써 AGV 시스템의 실제 상용화 가능성을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, the intelligent vision system for an effective and intelligent path-planning of an industrial AGV system based on stereo camera system is proposed. The depth information and disparity map are detected in the inputting images of a parallel stereo camera. The distance between the industrial AGV system and the obstacle detected and the 2D path coordinates obtained from the location coordinates, and then the relative distance between the obstacle and the other objects obtained from them. The industrial AGV system move automatically by effective and intelligent path-planning using the obtained 2D path coordinates. From some experiments on AGV system driving with the stereo images, it is analyzed that error ratio between the calculated and measured values of the distance between the objects is found to be very low value of 2% on average, respectably.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 시각을 산업용 AGV 시스템에 응용하기 위해서는, 복잡한 주변 환경을 인식하거나 물체를 완전하게 재구성하기 보다는 목적에 적합한 물체의 3차원 위치, 크기 및 방향 등과 같은 간단한 3차원 정보를 빨리 알아내는 일이 필요하다^[4]. 따라서 본 논문에서는 스테레오 비전의 양안시차 원리를 이용하여 전방에 존재하는 이동 물체 및 장애물 등을 인식하고, 3차원 좌표값을 얻어 효과적이고 지능적인 경로를 설정이 가능한 2차원 경로설정 및 추정 기법을 제안하고자 한다. 즉, 스테레오 비젼의 양안시차 원리를 이용하여 전방에 존재하는 이동 물체 및 장애물 등을 인식하고, 3차원 정보를 얻어 AGV 시스템이 효과적이고 지능적인 경로를 설정을 할 수 있는 2차원 경로좌표 검출 기법을 사용하였다.
본 논문에서는 실제 공장환경에서 구동되는 AGV 시스템의 보다 효과적이고 지능적인 경로 설정을 위해 평행식 스테레오 카메라 기반의 지능형 시각 시스템을 제안하였다. 즉, 제안된 알고리즘을 통해 AGV 시스템이 장애물과 충돌 없이 안전한 주행을 하기 위한 경로설정을 위해 검출된 스테레오 정보로부터 장애물의 위치좌표와 상대적 거리까지 검출하여 2차원 경로좌표를 구성하였다.
본 논문에서는 식 (4)에서 요구되는 초점 거리(f)와 기준선(b)은 평행식 스테레오 카메라로 사용된 ZED의 자체 사양인 4mm의 초점거리와 120mm의 기준선을 적용하여 깊이 정보검출에 이용하였다. 제안한 알고리즘 및 시스템은 미리 설정된 유도라인의 주행 도중 스테레오 카메라 시야에 나타나는 이동 물체나 측면에 존재하는 장애물 각각의 절대좌표 및 상대좌표를 자체적으로 검출하여 AGV 시스템의 충돌위기를 조기에 대처함으로써 효과적이고 지능적인 경로설정을 수립하는 것이 최종 목표이다.

제안 방법

두 번째 단계에서는 검출된 시차지도와 카메라 좌표계 간의 기하학적 관계를 이용하여 3차원적인 깊이정보와 실제좌표를 산출한다. 일반적으로, 입체영상의 시차지도에서 광축 교차점의 시차값은 0이므로 표적물체는 영상의 중심에서 0에 가까운 시차값을 가지게 된다.
일반적으로, 입체영상의 시차지도에서 광축 교차점의 시차값은 0이므로 표적물체는 영상의 중심에서 0에 가까운 시차값을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 스테레오 영상의 시차지도를 이용하여 표적물체와 배경 또는 전경과의 시차의 크기 차이를 이용하여 시차지도에서 배경 분리를 통해 표적물체의 영역을 검출하였다. 스테레오 영상에서 시차를 추출하는 다양한 방법들이 제시되고 있지만, 본 논문에서는 식 (1)과 최소 평균절대오차(MAD : minimum mean absolute difference)함수를 이용하여 기준 영상의 마스크 영역과 입력 영상 간의 일치정도를 검사하였다^[5].
스테레오 비전 기반의 로드맵 기술 개발을 위해 Labview 2014 및 Labview Vision Assistant를 이용하여 그림 7과 같이 사용자 인터페이스(UI 프로그램)를 구성하였으며, 이를 통해 스테레오 비전의 선행적 알고리즘인 깊이지도(Depth Map) 및 이를 통한 AGV의 로드맵 구성을 위한 2차원(X-Z) 공간지도를 구성하고 있으며, AGV 시스템의 기본 제어기인 PLC 시스템과의 상호 통신을 위한 모듈도 포함되어 있다.
따라서 본 논문에서는 스테레오 영상의 시차지도를 이용하여 표적물체와 배경 또는 전경과의 시차의 크기 차이를 이용하여 시차지도에서 배경 분리를 통해 표적물체의 영역을 검출하였다. 스테레오 영상에서 시차를 추출하는 다양한 방법들이 제시되고 있지만, 본 논문에서는 식 (1)과 최소 평균절대오차(MAD : minimum mean absolute difference)함수를 이용하여 기준 영상의 마스크 영역과 입력 영상 간의 일치정도를 검사하였다^[5].
의 ZED[10]와 2GB 메모리와 2.6GHz의 CPU를 탑재하여 640×480 픽셀의 해상도와 25frame/sec의 촬영속도를 가지고 실험을 수행하였다.
따라서 본 논문에서는 스테레오 비전의 양안시차 원리를 이용하여 전방에 존재하는 이동 물체 및 장애물 등을 인식하고, 3차원 좌표값을 얻어 효과적이고 지능적인 경로를 설정이 가능한 2차원 경로설정 및 추정 기법을 제안하고자 한다. 즉, 스테레오 비젼의 양안시차 원리를 이용하여 전방에 존재하는 이동 물체 및 장애물 등을 인식하고, 3차원 정보를 얻어 AGV 시스템이 효과적이고 지능적인 경로를 설정을 할 수 있는 2차원 경로좌표 검출 기법을 사용하였다. 실험결과 장애물과의 거리 오차가 2% 이하를 유지하고, 2차원 경로 좌표를 토대로 AGV 시스템의 지능적인 경로설정 및 판단에 따라 자율적으로 주행함으로써 스테레오 카메라 시스템의 2차원 경로좌표 검출에 기반을 둔 산업용 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 실제 공장환경에서 구동되는 AGV 시스템의 보다 효과적이고 지능적인 경로 설정을 위해 평행식 스테레오 카메라 기반의 지능형 시각 시스템을 제안하였다. 즉, 제안된 알고리즘을 통해 AGV 시스템이 장애물과 충돌 없이 안전한 주행을 하기 위한 경로설정을 위해 검출된 스테레오 정보로부터 장애물의 위치좌표와 상대적 거리까지 검출하여 2차원 경로좌표를 구성하였다. 실험결과 장애물과의 거리 오차가 2% 이하를 유지하고, 2차원 경로좌표를 토대로 AGV 시스템의 지능적인 경로설정 및 판단에 따라 자율적인 주행함이 가능함을 분석하게 되었고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 스테레오 카메라 기반 AGV 시스템의 상용화 가능성을 제시하였다.
특히, 실험에 사용된 AGV 시스템은 그림 6과 같이 전방 7.75m 지점 및 R800의 회전 반경을 목표점으로 설정하였고, 최대 속도는 20m/min로 제한하였으며, 직선 구간 및 곡선 구간과 전방 장애물의 인식 여하에 따라 AGV의 속도를 제어하며 실험에 사용하였다.

성능/효과

즉, 스테레오 비젼의 양안시차 원리를 이용하여 전방에 존재하는 이동 물체 및 장애물 등을 인식하고, 3차원 정보를 얻어 AGV 시스템이 효과적이고 지능적인 경로를 설정을 할 수 있는 2차원 경로좌표 검출 기법을 사용하였다. 실험결과 장애물과의 거리 오차가 2% 이하를 유지하고, 2차원 경로 좌표를 토대로 AGV 시스템의 지능적인 경로설정 및 판단에 따라 자율적으로 주행함으로써 스테레오 카메라 시스템의 2차원 경로좌표 검출에 기반을 둔 산업용 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
즉, 제안된 알고리즘을 통해 AGV 시스템이 장애물과 충돌 없이 안전한 주행을 하기 위한 경로설정을 위해 검출된 스테레오 정보로부터 장애물의 위치좌표와 상대적 거리까지 검출하여 2차원 경로좌표를 구성하였다. 실험결과 장애물과의 거리 오차가 2% 이하를 유지하고, 2차원 경로좌표를 토대로 AGV 시스템의 지능적인 경로설정 및 판단에 따라 자율적인 주행함이 가능함을 분석하게 되었고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 스테레오 카메라 기반 AGV 시스템의 상용화 가능성을 제시하였다.
표 1에서보면, 본 논문에서 제안한 깊이정보와 카메라 내부 변환관계를 통해 검출된 2차원 경로좌표의 오차는 평균 2% 미만의 작은 오차가 존재함을 알 수 있는데, 이는 불규칙한 조명, 동일하지 않은 영상밝기 및 좌, 우 영상 간에 존재하는 폐색 영역에 따른 오류를 감안할 때, 우수한 실험결과로 분석된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	AGV의 단점을 해결하기 위한 방법은?	이를 극복하기 위해 자기위치 인식기술과 상대좌표 인식기술을 이용한 유도기술이 활용되고 있으며, 주로 LASER 유도, 초음파유도, Stargazer 등 실내측위 기술이 활용되고 있으나, 기 경쟁기술들은 주요 구성에 필요한 부품과 시스템 엔지니어링 비용이 고가이며, 또한 정밀 위치제어, 고속주행, 회전주행 등 여러 가지 제약조건 존재하여, 특수목적용을 제외하면 시스템의 보급화가 어려운 한계점에 있다. 따라서 이러한 AGV 시스템의 시각성능을 극대화하기 위해서는, 표적의 위치정보와 정확한 표적인식을 위한 거리정보의 검출을 통해 AGV 시스템에 장착된 카메라로부터 받아들인 영상의 자체적인 분석은 물론 인식과 추적이 가능한 AGV 시스템을 위한 비젼 기술이 필요하고 결과적으로 이를 위한 지능형 카메라 시각 시스템의 구현이 요구된다[2～3].
	AGV의 단점은?	일반적으로, 자동화를 채용한 기업에서도, 대부분 궤도나 사전에 설치된 유도라인을 따라 이동되는 AGV(Auto mated Guided Vehicle)를 활용하고는 있으나, 이러한 수단에는 궤도나 가이드의 시공, 경로변경이나 새로운 목적지의 증설에 많은 코스트와 수고가 뒤따르게 되며, 특히 반도체, 디스플레이, 2차 전지, 나노기술 제품 생산기업에서는 클린 환경유지를 위해 유도라인의 매설에 심각한 제한적 요소가 작용되고 있다[1].
	본 논문에서 사용한 평행식 카메라란?	그림 3은 평행식 카메라에 대한 영상 기하학을 나타낸 것이다. 일반적으로 본 논문에서 사용한 평행식 카메라는 카메라 교정(calibration) 과정과 깊이(depth) 정보의 결정 과정을 단순화 하기 위해 양쪽 카메라의 수평 주사선이 기준선과 평행한 카메라를 의미한다[7].

참고문헌 (10)

T. Kanade, A. Yoshida, K. Oda, H. Kano, and M. Tanaka, "A stereo machine for video-rate dense depth mapping and its new applications" Proc. of IEEE CVPR '96, pp. 196-202, 1996.
T. Darrell, G. Gordon, M. Harville, J. Woodfill, "Integrated person tracking using stereo, color, and pattern detection," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 601-608, 1998.
K. Fujimoto, H. Muro, N. Shimomura, T. Oki, K. Maeda, Y. Kishi and M. Hagino, "A study on pedestrian detection technologyh using stereo images", JASE Review, vol. 1, pp. 1-3, 2002.
James Black, Tim Ellis, "Multi-camera image measurement and correspondence", Measurement, vol. 32, pp. 61-71, 2002.

상세보기
J. S. Lee, J. H. Ko, E. S. Kim, "Real-time stereo object tracking system by using block matching algorithm and optical binary phase extraction joint transform correlator", Optics Communication, vol. 191, pp. 191-202, 2001.

상세보기
J. H. Ko, E. S. Kim, "Stereoscopic Video Surveillance System for Detection of Target's 3D Location Coordinates and Moving Trajectories", Optics Communications, Vol. 266, pp. 67-79, 2006.

상세보기
Jong Shill Lee, Eung Hyuk Lee, In Young Kim, and Sun I. Kim, "Vision-based Obstacle Detection using Geometric Analysis", Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 43, no. 3, pp. 8-15, 2006.
Jung-Hwan Ko, "2D Spatial-Map Construction for Workers Identification and Avoidance of AGV", Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, vol.49, no. 3, pp. 41-47, 2012
http://www.e-agv.com
https://www.stereolabs.com

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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