[논문]QR 2D 코드와 라이다 센서를 이용한 모바일 로봇의 사람 추종 기법 개발

이승현; 최재원; 당반치엔; 김종욱

doi:10.14372/iemek.2020.15.1.35

QR 2D 코드와 라이다 센서를 이용한 모바일 로봇의 사람 추종 기법 개발
Development of Human Following Method of Mobile Robot Using QR Code and 2D LiDAR Sensor 원문보기

대한임베디드공학회논문지 = IEMEK Journal of embedded systems and applications, v.15 no.1, 2020년, pp.35 - 42

이승현 (Dong-A University) , 최재원 (KIRO) , 당반치엔 (Dong-A University) , 김종욱 (Dong-A University)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a method to keep the robot at a distance of 30 to 45cm from the user in consideration of each individual's minimum area and inconvenience by using a 2D LiDAR sensor LDS-01 as the secondary sensor along with a QR code. First, the robot determines the brightness of the video and the presence of a QR code. If the light is bright and there is a QR code due to human's presence, the range of the 2D LiDAR sensor is set based on the position of the QR code in the captured image to find and follow the correct target. On the other hand, when the robot does not recognize the QR code due to the low light, the target is followed using a database that stores obstacles and human actions made before the experiment using only the 2D LiDAR sensor. As a result, our robot can follow the target person in four situations based on nine locations with seven types of motion.

주제어

표/그림 (13)

그림 그림 1. QR코드 예 Fig. 1 QR code example
그림 그림 2. QR 코드 파인더 Fig. 2 QR code finder
그림 그림 3. 전체 시스템 구성 Fig. 3 System Configuration
표 표 1. 거리 및 방향 DB Table 1. Database of distance and direction
그림 그림 4. 시각부 Fig. 4 Image sensor part
그림 그림 5. 2D 라이다 센서 데이터 Fig. 5 2D LiDAR sensor data
그림 그림 6. 제어부 알고리즘 흐름도 Fig. 6 Flowchart of control algorithm
그림 그림 7. 바코드 데이터와 위치 및 플래그 Fig. 7 Barcode data, location, and flag
그림 그림 8. OpenCR Fig. 8 OpenCR
그림 그림 9. 제안된 로봇 패키지의 전체 ROS 노드 구조 Fig. 9 Overall ROS node structure of the proposed robot pacakge
그림 그림 10. 상황별 QR코드 관련 값 Fig. 10 Relevant values of QR code per situation
그림 그림 11. 필터링 전후의 라이다 센서 값 비교 Fig. 11 Comparison of 2D LiDAR sensor values before and after filtering
그림 그림 12. QR코드를 붙인 대상인을 따라가는 실험 Fig. 12 Experiment to follow target person with QR code

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	컴퓨터 비전 기술의 특징은?	로봇이 대상인과 적절한 상호작용을 하는 데 있 어 사람의 얼굴 표정 모션 등을 인식하는 컴퓨터 비전 기술이 매우 중요하다 최근 컴퓨터 비전 기술은 심층신경망을 이 (deep neural network, DNN)용하여 다양한 환경에서도 높은 인식 정확성을 가 진다 하지만 처리해야 할 이미지 데이터 용 [2-4]. 량이 상당히 크기 때문에 고성능 컴퓨터를 사용해야 하는 단점이 있다 또한 카메라만으로 사람의 위치를 인식하기에는 조명의 변화나 시점의 변화 명암 크고 작은 주변 환경의 영향을 받는 단점이 있다.
	로봇이 대상과 적절한 상호작용을 하는 데 있어 어떤 기술이 중요한가?	로봇이 대상인과 적절한 상호작용을 하는 데 있 어 사람의 얼굴 표정 모션 등을 인식하는 컴퓨터 비전 기술이 매우 중요하다 최근 컴퓨터 비전 기술은 심층신경망을 이 (deep neural network, DNN)용하여 다양한 환경에서도 높은 인식 정확성을 가 진다 하지만 처리해야 할 이미지 데이터 용 [2-4]. 량이 상당히 크기 때문에 고성능 컴퓨터를 사용해야 하는 단점이 있다 또한 카메라만으로 사람의 위치를 인식하기에는 조명의 변화나 시점의 변화 명암 크고 작은 주변 환경의 영향을 받는 단점이 있다.
	컴퓨터 비전 기술은 심층신경망(deep neural network, DNN)를 이용해 다양한 환경에서도 높은 인식 정확성을 가지는데, 이러한 기술의 단점은?	로봇이 대상인과 적절한 상호작용을 하는 데 있 어 사람의 얼굴 표정 모션 등을 인식하는 컴퓨터 비전 기술이 매우 중요하다 최근 컴퓨터 비전 기술은 심층신경망을 이 (deep neural network, DNN)용하여 다양한 환경에서도 높은 인식 정확성을 가 진다 하지만 처리해야 할 이미지 데이터 용 [2-4]. 량이 상당히 크기 때문에 고성능 컴퓨터를 사용해야 하는 단점이 있다 또한 카메라만으로 사람의 위치를 인식하기에는 조명의 변화나 시점의 변화 명암 크고 작은 주변 환경의 영향을 받는 단점이 있다.

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