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pp.485-491
이동로봇은 인공지능, 센서 기술 등과 융합함으로서 다양한 산업 및 서비스 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 조선 및 해 양 분야에서도 이동로봇을 활용한 물품 운반, 현장 모니터링, 위험한 업무 등에 대한 연구가 수행됨으로서 생산성 향상 및 안정성 강화를 향상시키고자 하고 있다. 본 연구에서는 선박기관실처럼 내연기관, 선반, 드릴머신, 공구대, 용접실습대 등 다양한 기기 및 장비의 간격이 좁고 구조가 복잡한 환경의 기관실습실 내에서 이동로봇의 자율주행을 구현함으로서 선박기관실에 적용 가능여부를 확인하고자 하였다. ROS2기반의 이동로봇으로 SLAM 라이브러리 중 하나인 Cartographer를 사용하여 지도를 작성한 후 여러 위치에서 자율주행 시험과 지도에 없는 장애물을 놓은 경우 자율주행 시험결과 복잡한 환경에서도 높은 자율주행 성능을 확인하였다. 선박기관실은 실험한 장소와 여러환 경의 차이는 있으나 구조의 변화가 거의 없어 자율주행이 가능할 것으로 사료된다.
Mobile robots are used in various industries and service sectors by integrating technologies such as artificial intelligence and advanced sensors. In particular, in the shipbuilding and offshore fields, the utilization of mobile robots for tasks such as material transportation, on-site monitoring, and performing hazardous operations has been explored to enhance productivity and safety. This study evaluates the feasibility of implementing autonomous navigation technology in a ship’s engine room by implementing it in an engine training room with a complex environment similar to real-world scenarios, i.e., containing densely arranged equipment and machinery, such as internal combustion engines, lathes, drilling machines, tool benches, and welding practice tables. To this end, a map is first constructed using a robot operating system 2(ROS2)-based mobile robot and the Cartographer simultaneous localization and mapping library. Subsequently, autonomous driving tests are conducted at various locations, with additional tests performed after introducing uncharted obstacles into the environment. The results reveal high autonomous navigation performance even in complex environments. Despite differences between the experimental site and engine rooms in actual ships, the minimal structural variability of engine rooms suggests the feasibility of autonomous navigation for mobile robots.
Abstract
1. 서 론
2. 연구 방법
2.1 ROS2
2.2 Cartographer
2.3 AMCL
2.4 DWA(Dynamic Window Approach)
3. 실 험
3.1 실험환경
3.2 지도 작성
3.3 자율주행
4. 결 론
감사의 글
References
