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.

The robot in this paper combines the suction and aerodynamic attraction to achieve good balance between strong adhesion force and high mobility. Experimental results showed that the robot can move upward on the wall at the speed of 2.9m/min and carry 5kg payload in addition to 2.5kg self-weight, which record the highest payload capacity among climbing robots of similar size. With two 11.1V lithium-polymer battery, the robot can operate continuously for half hours. A wireless camera system, zigbee protocol module and several sensors was adopted for detecting dangerous situation on the wall and for sending alarm signals to remote sensor node or controller based on the color normalization and image segmentation technique.