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학위논문 상세정보

HRI를 위한 서비스 로봇의 VO(Velocity Obstacle) 알고리즘 기반 동적 보행자 추종 방법 원문보기

  • 저자

    이광훈

  • 학위수여기관

    경희대학교

  • 학위구분

    국내석사

  • 학과

    기계공학과

  • 지도교수

  • 발행년도

    2014

  • 총페이지

    39p.

  • 키워드

    Mobile robot Pedestrian Human-robot interaction Velocity obstacle LRF Gait pattern;

  • 언어

    kor

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T13536635&outLink=K  

  • 초록

    기존의 HRI관련 연구를 통해 서비스 로봇에 있어서 서비스 대상자와의 상대적 위치와 방향은 중요한 요소임을 알 수 있다. 대부분의 추종 연구는 로봇이 목표대상을 잃지 않고 일정거리를 유지하는 것이 목표였다. 본 논문에서는 HRI 서비스 로봇에 활용될 수 있도록 동적 보행자의 보행 정보를 고려한 추종 방법을 제안하였다. 우선 이동 로봇에 장착된 레이저 센서를 이용하여 주변의 동적 보행자를 인식하였다. 위치 좌표의 집합으로 이루어진 전체 센서 데이터에서 기하학적 형상을 이용하여 다리를 분류하고 보폭을 고려하여 이를 보행자 후보군을 분류하였다. 또한 보행자 후보군의 이동 속도의 패턴을 실제 보행자를 판별하는데 이용하였다. 보행자 인식을 바탕으로 HRI 서비스 로봇을 위한 추종을 수행하기 위해 로봇의 목표지점 조건을 보행자의 보행을 방해하지 않으면서 심리적인 거부감을 가지지 않도록 설정하였다. 로봇의 목표지점과 동적 보행자의 보행 정보를 VO 알고리즘에 적용함으로써 예측 추종을 위한 로봇의 방향과 속도를 계산할 수 있었다. 제안한 방법의 검증을 위해 실제 이동로봇에 알고리즘을 적용하였다. 실험을 통해 보행 모델링에 의한 속도 패턴과 실제 동적 보행자의 속도 패턴을 비교하였다. 실험 결과로 보행자에 대한 인식 성능과 보행 조건에 따른 로봇의 추종 주행 결과를 나타내었다.


    Through previous research for HRI, relative position and orientation between service robot and people are important factor in service robot. Most of people-following system have been developed to keeping a certain distance without losing the target people. This paper proposes following method for HRI service robot which to consider gait information of pedestrian. Mobile robot can be recognized around pedestrian using laser sensor. We use the geometric shape from the sensor data for classify in candidate leg data. These data are classified in candidate pedestrian data considering stride. To determine the actual pedestrian, we use speed pattern of candidate pedestrian data. Base on recognition of pedestrian, we set the condition of target position do not interfering with pedestrians gait and psychological comfort. And then, robot can calculate speed and direction using VO algorithm applying target position with pedestrians gait information. For validation of the proposed methods, we use the actual mobile robot by applying the algorithm. Through experimentation, we compare the result of proposed methods and actual pedestrian speed pattern. Also we present experiments results of pedestrian recognition and robot trajectory according to gait conditions.


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