인공지능을 적용한 소형 모바일 로봇을 위한 물체 및 환경 인식 연구

김현태; 김영식

doi:10.9728/dcs.2020.21.4.811

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김현태 (한밭대학교) 김영식 (한밭대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제4호

발행연도: 2020.4

수록면: 811 - 816 (6page)

DOI: 10.9728/dcs.2020.21.4.811

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본 연구에서는 제한된 H/W 성능을 가진 소형 모바일 로봇의 성공적인 자율주행을 위하여 인공지능을 적용하여 주변의 환경을 효과적으로 인식하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 먼저 비정형 환경에서 구동 바퀴의 형태를 자유롭게 변형하여 험지를 효과적으로 극복할 수 있는 소형 휠-레그(wheel-leg) 모바일 로봇을 설계하였다. 험지를 효율적으로 주행하기 위해 로봇의 바퀴에 기어구조를 적용하여 휠-레그의 크기가 최대 2.5배까지 변형할 수 있도록 설계하였다. 주변 환경의 인식을 위해 GPU가 내장된 저가형 임베디드 보드와 카메라를 사용하였다. 본 연구에서 사용한 딥러닝 모델은 YOLOv3를 사용하였고 학습한 모델의 성능을 mAP, GIoU 등으로 확인하였다. 본 연구를 통하여 제안된 객체 인식 알고리즘을 실제 로봇에 적용하여 로봇이 비정형 환경에서 효과적으로 장애물을 인식하고 이를 극복하는 것을 확인하였다.

#딥러닝 #욜로 #휠-레그 모바일 로봇 #험지극복 #환경인식 #Deep Learning #YOLO #Wheel-Leg Mobile Robot #Obstacle Overcoming #Environment Recognition

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Z. Zhao / 2019 / Object Detection With Deep Learning: A Review / IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 30(11):3212~3232

Alex Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Advances in neural information processing systems :1097~1105

S. Oh / 2018 / Variable wheel-leg robot using gear structure / Proceedings of KIIT Conference :406~407

RB Girshick / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :580~558

Joseph Redmon / 2016 / You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :779~788

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