2018 SMART ROBOT FESTIVAL.

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1 2018 SMART ROBOT FESTIVAL

2 ※ 목차 개발 파트 소개 시스템 구성 ROS 소개 플랫폼 선정 제어기 선정 SBC 선정 OpenCV

3 1. 개발 파트 소개 FirmWare OpenCv ROS

4 2. 시스템 구성도

5 ROS ※ ROS는 로봇 어플리케이션 개발을 도와주는 소프트웨어 라이브러리, 툴의 집합체입니다. Android로 예를 들면, Android SDK, Android Studio라고 볼 수 있겠죠. ※ ROS는 센서 드라이버와 같이 Low-level부터 최신 기술들의 알고리즘까지 모두 지원을 합니다. ※ 그리고 오픈소스입니다. 무료입니다. ※ 시뮬레이션에서 개발한 알고리즘을 실제 로봇에 손쉽게 적용할 수 있습니다. ※ 하드웨어에 대한 의존성이 적습니다.

6 ROS SBC Ubuntu PC d ROS TCP/IP Ubuntu ROS d Hardware Controller
Node Node ROS Master Node Node Node Hardware Controller Actuators Sensors

7 3. 플랫폼

8 제어기(MCU)

9 SBC

10 3. OpenCV OpenCV(Open Source Computer Vision)은 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리이다.
오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리이다. 차선 검출을 위한 대표적인 알고리즘 HSV 변환 이진화(Binary) Canny edge detection Hough transform 경로이동제어는 성공적인 자율비행을 위해 필수적인 제어입니다. 경로이동제어를 하기 위해서는 차선을 검출하여 드론이 어느 경로로 가야 하는지 알려주어야 하는데 이때 Opencv를 사용하게 됩니다. Opencv는 컴퓨터 비전을 위한 오픈소스 라이브러리입니다. 대회미션수행을 위해 차선을 검출해야하는데 차선검출을 위한 알고리즘은 HSV변환, 이진화, Canny edge detection, Hough transform 알고리즘이 있습니다.

11 3-1. HSV 변환 영상이나 이미지를 색상을 검출 하기 위해 사용한다. 채널을 Hue, Saturation, Value로 분리하여 변환할 수 있다.  색상 (Hue) : 색의 질이다. 빨강, 노랑, 파랑이라고 하는 표현으로 나타내는 성질. 채도 (Saturation) : 색의 선명도이다. 아무것도 섞지 않아 맑고 깨끗하며 원색에 가까운 것을 채도가 높다고 표현한다. 명도 (Value) : 색의 밝기이다. 명도가 높을수록 백색에, 명도가 낮을수록 흑색에 가까워진다. HSV 변환은 영상이나 이미지를 인식이 쉽게 하기 위해 RGB모델에서 HSV모델로 변환하는 알고리즘입니다. H는 색상으로 빨강,노랑,파랑으로 표현하는 성질입니다. S는 색의 선명도로서 맑고 깨끗하며 원색에 가까울수록 선명도가 높다고 표현하게됩니다. V는 색의 밝기로 명도의 값에 따라 흑백을 표현하게 됩니다.

12 3-2. 이진화 Binary image의 경우, 픽셀이 가질 수 있는 색은 단 2가지, 흰색 혹은
검정색뿐이다. 따라서 한 픽셀당 1비트만 있어도 되기 때문에, 처리가 더 간편하고 컴퓨터가 구분하기 쉬워진다. 실제로 많은 영상처리 기술들이 binary image를 대상으로 하고 있기 때문에, 입력이미지가 컬러일 경우, 이를 binary image로 변환하는 것이 필요하다. 이진화 알고리즘은 이미지를 0과 1 쉽게 말해 흑백으로 변환하는 알고리즘입니다. 0과1로 이미지를 변환하게 되면 한 픽셀당 1비트만 있어도 되기 때문에 컴퓨터가 처리하기 간편하고 구분이 쉬워지는 장점이 있습니다.

13 3-3. Canny edge detection Canny Edge는 1986년에 John F Canny 에 의해 개발된 Edge 검출 알고리즘이다. 캐니엣지검출 알고리즘은 크게 다섯가 지 단계로 구성되어 있다. 블러링을 통한 노이즈 제거 2. 마스크를 이용한 엣지 검출 3. Non-Maximum Value 제거 4. Double Threshold 로 크기 구분 5. 엣지 연결 Canny edge detection은 John F Canny에 의해 개발된 알고리즘인데 차선을 검출하기위해 이미지의 Edge를 찾아내는데에 사용됩니다. 이 알고리즘은 크게 다섯 가지 단계로 구성되어있는데 첫번째로 블러링을 통해 노이즈 제거를 하고 두번째 마스크를 이용해 엣지를 검출합니다. 세번째로는 Non-Maximum Value를 제거하고 네번째로 Double Threshold로 크기를 구분합니다. 마지막으로 엣지를 연결해 엣지를 찾아내게 됩니다.

14 3-4. Hough transform 허프 변환은 실시간으로 사용할 수 있을 정도로 빠른 직선 처리와
간단하다는 장점이 있어 이미 많이 사용되는 알고리즘으로 OpenCV 라이브러리 에 내장되어 있다. 간단하게 설명하면, 수식으로 표현할 수 있는 도형 (직선, 원, 타원, 쌍곡선 등등) 들을 검출할 수 있으며 이미지 상의 특정한 점들간의 ​ 연관성을 찾아 특징을 추출하는 방법이라 할 수 있다. 허프 변환은 Canny edge detection알고리즘으로 찾아낸 Edge를 이용하여 수식으로 표현이 가능한 도형을 검출할 수 있으며 이미지상의 특정한 점들간의 연관성을 찾아 특징을 추출하는 알고리즘으로 자율비행을 위해 차선을 추출 하는데에 사용되게 됩니다

15 Thank You 감사합니다. 여기까지 ECT팀의 설계계획서 발표였습니다.