[논문]실내 환경에서 QR 코드 기반 목적지 자율주행을 위한 운반 로봇에 관한 연구

박세준

[국내논문] 실내 환경에서 QR 코드 기반 목적지 자율주행을 위한 운반 로봇에 관한 연구
A Study on Transport Robot for Autonomous Driving to a Destination Based on QR Code in an Indoor Environment 원문보기

Journal of platform technology, v.11 no.2, 2023년, pp.26 - 38

초록
AI-Helper

본 논문은 실내 환경에서 QR 코드를 이용하여 목적지 자율 주행이 가능한 운반 로봇에 관한 연구이다. 운반 로봇은 QR 코드 인식을 위한 카메라와 좌우 벽과의 거리를 감지하여 로봇이 이동 중 일정한 간격을 유지할 수 있도록 라이다 센서가 부착하여 설계 제작하였다. 운반 로봇의 위치 정보는 QR 코드 영상을 Lanczos resampling 보간법으로 확대한 후 Otsu Algorithm 으로 이진화하고, Zbar 라이브러리를 활용하여 검출 및 해석을 수행하였다. QR 코드 인식은 운반 로봇의 카메라 위치와 QR 코드 높이가 192cm 로 고정된 상태에서 QR 코드의 크기와 운반 로봇의 주행 속도를 변화시키면서 실험을 수행하였으며, QR 코드 크기가 9cm×9cm 일 때 99.7%, 운반 로봇의 주행 속도가 약 0.5m/s 이하 일 때 거의 100%의 인식률을 보여주었다. QR 코드 인식율을 바탕으로 목적지 자율주행을 위해 장애물이 없는 상태에서 목적지가 직진만 있는 경우와 목적지가 직진과 회전이 있는 경우에 대해 실험을 수행하였다. 목적지가 직진만 있는 경우에는 위치 보정이 거의 필요 없어 목적지에 빠르게 도달할 수 있었으나, 목적지에 회전이 포함된 경우에는 위치 보정이 필요하여 목적지에 도착하는 시간이 상대적으로 지연되었다. 실험 결과, 운반 로봇이 주행 중 약간의 위치 오차가 발생하였으나 비교적 정확하게 목적지에 도달함을 알 수 있었으며, QR 코드 기반 목적지 자율주행 운반 로봇의 적용 가능성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper is a study on a transport robot capable of autonomously driving to a destination using a QR code in an indoor environment. The transport robot was designed and manufactured by attaching a lidar sensor so that the robot can maintain a certain distance during movement by detecting the distance between the camera for recognizing the QR code and the left and right walls. For the location information of the delivery robot, the QR code image was enlarged with Lanczos resampling interpolation, then binarized with Otsu Algorithm, and detection and analysis were performed using the Zbar library. The QR code recognition experiment was performed while changing the size of the QR code and the traveling speed of the transport robot while the camera position of the transport robot and the height of the QR code were fixed at 192cm. When the QR code size was 9cm × 9cm The recognition rate was 99.7% and almost 100% when the traveling speed of the transport robot was less than about 0.5m/s. Based on the QR code recognition rate, an experiment was conducted on the case where the destination is only going straight and the destination is going straight and turning in the absence of obstacles for autonomous driving to the destination. When the destination was only going straight, it was possible to reach the destination quickly because there was little need for position correction. However, when the destination included a turn, the time to arrive at the destination was relatively delayed due to the need for position correction. As a result of the experiment, it was found that the delivery robot arrived at the destination relatively accurately, although a slight positional error occurred while driving, and the applicability of the QR code-based destination self-driving delivery robot was confirmed.

주제어

표/그림 (16)

그림 Figure 1. Design of driving transport robot 그림 1. 운반 로봇의 설계
그림 Figure 2. Transport robot 그림 2. 운반 로봇
표 Table 1. Main specifications of TFMini Plus LiDAR Sensor 표 1. TFMini Plus 라이다 센서의 주요 사양
그림 Figure 3. QR code area information 그림 3. QR 코드 영역 정보
표 Table 2. Main specification of transport robot 표 2. 운반 로봇의 주요 사양
표 Table 3. Main specifications of Logitech Stream Cam 표 3. Logitech Stream Cam 주요 사양
그림 Figure 4. Flowchart of QR code detection and data analysis 그림 4. QR 코드 검출 및 데이터 해석 순서도
그림 Figure 5. Recognition rate according to QR code size 그림 5. QR 코드 크기에 따른 인식률
그림 Figure 6. Recognition rate according to transport robot driving speed 그림 6. 운반 로봇 주행 속도에 따른 인식률
그림 Figure 7. User interface and connection result screen 그림 7. 사용자 인터페이스 및 연결 결과 화면
그림 Figure 8. Camera Setting 그림 8. 카메라 설정
그림 Figure 9. Before/After transport robot position and QR code position correction 그림 9. 운반 로봇 위치와 QR 코드 위치보정 전/후
그림 Figure 10. The transport robot driving interface when the destination direction is only going straight 그림 10. 목적지 방향이 직진만 있는 경우 운반 로봇의 주행 인터페이스
그림 Figure 11. The transport robot driving experiment when the destination direction is only going straight 그림 11. 목적지 방향이 직진만 있는 경우 운반 로봇의 주행 실험
그림 Figure 12. The transport robot driving interface when the destination direction is straight and turning 그림 12. 목적지 방향이 직진과 회전이 있는 경우 운반 로봇의 주행 인터페이스
그림 Figure 13. The transport robot driving experiment when the destination direction is straight and turning 그림 13. 목적지 방향이 직진과 회전이 있는 경우 운반 로봇의 주행 실험

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상세보기
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http://zbar.sourceforge.net/

저자의 다른 논문 :

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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