1차 프로젝트 AGV

KG AI 로보틱스 1차 프로젝트 (24.04.11 ~ 24.04.19)

 

A. 프로젝트 개요

1. SLAM 주행

• SLAM은 주행 중에 로봇이 자신의 위치를 추정하고 동시에 주변 환경을 맵으로 생성하는 기술입니다. 훈련과정에서 배운 SLAM 알고리즘을 사용하여 AGV가 자신의 위치를 추정하고 동시에 환경을 맵으로 구축할 수 있습니다.
• SLAM 알고리즘을 구현하고, 센서 데이터를 처리하고 맵을 생성하는 데 활용할 수 있습니다.

2. 라인 트레이싱 주행

• 파이썬 OpenCV 라이브러리를 이용해 카메라로 촬영한 이미지에서 라인을 감지하고, 내장된 주행 제어 함수를 이용하여 AGV가 라인을 따라가도록 한다.

3. 신호등 색 파악후 정지 주행 제어

• 이미지 처리, 컴퓨터 비전 기술 및 딥러닝을 활용하여 신호등 색상을 감지하는 모델과 이동 제어 알고리즘을 구현하여 AGV가 적절히 반응하도록 한다.

B. 프로젝트 구조

 

C. 활용방안 및 기대효과

1. 유연성 및 확장성

ROS는 다양한 로봇 및 센서와의 통합을 지원하며, 다양한 모듈 및 패키지를 사용하여 기능을 확장할 수 있습니다. 이는 AGV 시스템을 유연하게 확장하고 다양한 작업에 적용할 수 있게 해줍니다.

 

2. 산업 혁신

자율주행 시스템은 물류 및 운송 산업을 비롯한 여러 산업에 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. AGV를 사용한 자율주행은 공장 내 자동화 및 물류 관리 시스템을 개선하고 생산성을 향상시킵니다.

 

D. 프로젝트 결과

1. SLAM을 이용한 미로주행

1.1

 

1.2

 

1.3

 

1.4

 

 

2. 라인 트레이싱 주행

 

 

3. 신호등 주행

 

 

4. qr코드

4.1

 

4.2