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SimonPiC Project

인식센서융합 기반 실환경하에서 임의의 사용자 30명에 대해 인식률 99%에 근접하는 사용자의 신원과 행위 및 위치 정보 인식 기술 개발 

Implementation of Technologies for Identification, and Location of Human based on Sensor Network Fusion

본 과제의 목표는 실 환경하에서 로봇이 주변센서와 융합하여 사용자의 3W(신원, 행위, 위치) 정보를 인식하여 상호작용하는 것이다. 기존의 연구의 경우, 주로 로봇 자체에만 인식 센서를 장착한 후, 주변 환경으로부터 입력 정보를 획득하여 주변상황을 인식하는 방식으로 연구가 이루어 지고 있어 실 환경에서 발생하는 다양한 환경적 변화에 강인하게 대처하는 것이 어려운 제한 점을 가지고 있다 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 과제에서는 로봇 센서뿐만 아니라,주변 환경에 대한 많은 정보를 획득할 수 있도록 인식 센서 네트워크를 구성하고,이를 활용하여 PSN 협업 기반의 다중 사용자의 3W (사용자가 누구인지. 무슨 행동을 하는지, 어디에 있는지) 인식을 최고수준으로 확보하는데 연구 목표를 두고 있다.

 

연구 내용은 크게 네 부분으로 나눌 수 있다. 먼저,인식 센서 네트워크 (PSN) 구축으로 로봇을 포함한 주변환경에 다양한 센서들을 설치하고, 각 센서에서 획득된 datastream형태로 cloud에 전송하는 시스템을 구축한다. 두 번째는 PSN 협업기반 3W 인식기술 성능 향상으로 신원 (Who), 행위 (What), 위치 (Where) 정보를 최고 성능으로 인식하는 모듈을 개발한다. 개발하는 기술의 유효성을 평가 하기 위하여 교사보조 로봇(UnR-Class: Ubiquitous and Robot- Class)를 서비스 모델로 설정하여,30명 이상의 다양한 학생이 혼재하는 교실환경에서 로봇이 학생과 교사 사이에서 도우미 역할을 수행 할 수 있도록 한다. 마지막으로 구축한 시스템을 국내외 표준화와 연계하며 HRI 표준화를 구축한다.


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