KOREASCHOLAR

최근에 개발된 시스템 온칩 프로세서는 통합 성능을 요구하는 작업의 가능성을 제공하였으며, 이러한 작업은 예전에는 우수한 성능을 가진 컴퓨터의 도움만으로 수행 할 수 있는 것이었다. 본 논 문에서는 실제 환경 하에서 자율 이동 장치의 GPS 위치측정을 개선하기 위해 임베디드 영상처리기 법을 활용하는 고급 제어 시스템을 소개한다. 메인 컨트롤 시스템은 Raspberry PI 개발 보드에 통합 된 ARM(SoC.) 아키텍처를 기반으로 한다. 제시한 제어 시스템은 실시간 비디오 캡처, 전력-효율적 이미지 처리 작업, 예를 들어 (임계 값 처리, 이진화, 모션 감지 등) 및 비디오와 같은 스트리밍 결과 이미지를 처리 할 수 있다. GPS 정밀도는 WAAS(EGNOS) 위성을 활용하여 다만 3 미터의 정밀도를 제공 할 수 있다. 제안한 솔루션은 도로와 보도의 경계를 감지하기 위해 GPS 솔루션 및 임베디드 이 미지 처리를 사용한다. 일부 도로나 통로가 길가의 흰색 선을 제공하지 않기 때문에 제시한 알고리 즘은 길가의 흰색 선을 검출하지 않고 보편적인 도로나 보도를 감지한다. 제안한 시스템은 소형 이 동장치에 사용할 수 있다. 예를 들어, 생산 공간 사이의 긴 거리를 가진 중공업 산업 단지에서 부품 수송을 위한 이동장치 등에 사용할 수 있다.

A recent development in system-on-chip processors provides possibilities of integration performancedemanding tasks, which can be performed only with the help of superior range of computers before. The article introduces advanced control system with embedded image processing to improving GPS localization of autonomous mobile devices in real environment. The main control system is based on ARM (SoC.) architecture integrated in Raspberry PI development board. Presented control systems can handle real-time video capturing, power-efficient image processing operation for example (thresholding, binarization, motion detection, ...etc.) and streaming results images as video. GPS precision can provide only 3 meters precision together with WAAS (Egnos) satellite. Our solution uses GPS solution and embedded image processing to detect border of roads or sidewalks. Our algorithm detects road or sidewalk universally without detection of white line in roadside, because pathways and some roads cannot provide this feature. Control system can be used for small autonomous mobile devices for example parts transport in industrial park of heavy industries, where are long distances between production halls.

Abstract
 요약
 1. Introduction
 2. History of research
 3. Basic kinematics of robot
 4. Control system
  4.1 Low and Upper Control System
  4.2 Remote Level of control System
 5. LOCALIZATION AND NAVIGATION
  5.1 Global Localization
  5.2 Local Navigation
 6. Navigation by image processing
 7. Example implementation of robot to guard system
 8. CONCLUSION
 REFERENCES

• 김수용(School of Computer Aided Mechanical Engineering, YeungJin college) | Soo Yong Kim
• 이승수(School of Computer Aided Mechanical Engineering, YeungJin college) | Seung Soo Lee
• 카밀 지덱(Department of Automation and Control, Technical University of Kosice(Slovakia)) | Kamil Židek
• 블라디슬라브 막심(Department of Automation and Control, Technical University of Kosice(Slovakia)) | Vladislav Maxim