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정기범 (경북대학교) 권성환 (경북대학교) 전병국 (퍼듀대학교) 정영훈 (경북대학교) 양승한 (경북대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.39 No.8
발행연도
2022.8
수록면
575 - 582 (8page)
DOI
10.7736/JKSPE.022.025

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The collaboration of robots and humans sharing workspace, can increase productivity and reduce production costs. However, occupational accidents resulting in injuries can increase, by removing the physical safety around the robot, and allowing the human to enter the workspace of the robot. In preventing occupational accidents, studies on recognizing humans, by installing various sensors around the robot and responding to humans, have been proposed. Using the LiDAR (Light Detection and Ranging) sensor, a wider range can be measured simultaneously, which has advantages in that the LiDAR sensor is less impacted by the brightness of light, and so on. This paper proposes a simple and fast method to recognize humans, and estimate the path of humans using a single stationary 360° LiDAR sensor. The moving object is extracted from background using the occupied grid map method, from the data measured by the sensor. From the extracted data, a human recognition model is created using CNN machine learning method, and the hyper-parameters of the model are set, using a grid search method to increase accuracy. The path of recognized human is estimated and tracked by the extended Kalman filter.
#LiDAR (라이다) #CNN machine learning (CNN 머신러닝) #Extended kalman filter (확장 칼만 필터) #Occupied grid map (점유 격자 지도)

목차

1. 서론
2. 라이다를 이용한 사람 인식과 위치 추적 방법
3. 제안된 방법의 실험 및 검증
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
Chen, B., Wan, J., Shu, L., Li, P., Mukherjee, M., Yin, B., (2017), Smart factory of industry 4.0: Key technologies, application case, and challenges, IEEE Access, 6, 6505-6519. google schola Wang, S., Wan, J., Li, D., Zhang, C., (2016), Implementing smart factory of industrie 4.0: An outlook, International Journal of Distributed Sensor Networks, 12(1), 3159805. google schola Mabkhot, M. M., Al-Ahmari, A. M., Salah, B., Alkhalefah, H., (2018), Requirements of the smart factory system: A survey and perspective, Machines, 6(2), 23. google schola Bdiwi, M., Pfeifer, M., Sterzing, A., (2017), A new strategy for ensuring human safety during various levels of interaction with industrial robots, CIRP Annals, 66(1), 453-456. google schola Cheng, Z., Likai, J., Min, C., Xiangyan, Z., (2021), Mechanical safety risk analysis of smart factory, Journal of Physics: Conference Series, 1884, 012037. google schola

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