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저자정보
유영준 (Inha University) 강성훈 (Inha University) 김주환 (Inha University) 노성인 (Inha University) 이기현 (Inha University) 이승용 (Inha University) 이철희 (Inha University)
저널정보
유공압건설기계학회 드라이브·컨트롤 드라이브·컨트롤 Vol.20 No.4
발행연도
2023.12
수록면
1 - 8 (8page)

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In recent years, robots have been utilized in various industries to reduce workload and enhance work efficiency. The following mobility offers users convenience by autonomously tracking specific locations and targets without the need for additional equipment such as forklifts or carts. In this paper, deep learning techniques were employed to recognize individuals and assign each of them a unique identifier to enable the recognition of a specific person even among multiple individuals. To achieve this, the distance and angle between the robot and the targeted individual are transmitted to respective controllers. Furthermore, this study explored the control methodology for mobility that tracks a specific person, utilizing Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and Proportional-Integral-Derivative (PID) control techniques. In the PID control method, a genetic algorithm is employed to extract the optimal gain value, subsequently evaluating PID performance through simulation. The SLAM method involves generating a map by synchronizing data from a 2D LiDAR and a depth camera using Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB-MAP). Experiments are conducted to compare and analyze the performance of the two control methods, visualizing the paths of both the human and the following mobility.
#PID Control(PID 제어) #SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성) #Deep learning(딥러닝) #Following Mobility(추종 모빌리티)

목차

Abstract
1. 서론
2. 모빌리티 설계
3. 특정 사람 인식
4. PID 제어기 설계
5. SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성)
6. 사람추종 실험 및 결과
7. 결론 및 고찰
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