전자공학과 논문, 키넥트 이용한 FPV 원격 제어 로봇(고글로 로봇의 시야 확인, 컨트롤러 및 모션인식 제어) , 소스포함

소개

졸업논문입니다.
XBOX 키넥트를 사용하여 모션인식으로 로봇의 팔을 제어하고, FPV 고글을 쓰고 로봇의 시야를 보면서 제어가 가능하며, 로봇의 하체 부분(하부)는 마이크로프로세서(MCU)로 만든 컨트롤러와 블루투스 통신을 통해 움직입니다.
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목차

Ⅰ 서 론 9
1 연구동기 배경 9
2 기대효과 10
3 선행기술 조사 11
가 선행특허1 11
1)개요 11
2)선행특허의 내용요약 11
3)선행특허와 본 발명의 차이점 기술 12
나 선행특허2 13
1)개요 13
2)선행특허의 내용요약 13
3)선행특허와 본 발명의 차이점 기술 14
다 선행특허3 15
1)개요 15
2)선행특허의 내용요약 15
3)선행특허와 본 발명의 차이점 기술 16

Ⅱ 본 론 17
1 FPV 17
가 FPV의 정의 17
나 FPV 구성요소 17
1) 영상송신기 (Transmitter) 18
2) 영상수신기 (Receiver) 18
3) 카메라 19
4) 고글 19
2 키넥트(Kinect) 20
가 키넥트(Kinect) 정의 20
나 키넥트 구성 & 사양 21
다 키넥트(Kinect) 센서 22
라 키넥트 프로그래밍 23
마 C# 프로그래밍 23
바 스켈레톤 트레킹 24
1) 정의 24
2) 스켈레톤 데이터 & 조인트 25
3) 스켈레톤 객체 스무딩 25
사 실험 환경 26
3전체 블록도 27
4 하드웨어 27
가 로봇 상체 27
나 다이나믹셀 28
1) 다이나믹셀 28
가) Robo Plus Wizard 29
2) 통신패킷 29
3) 다이나믹셀 제어 31
가) 관절간의 각도 값의 계산 31
(1) 어깨 측면 33
(2) 어깨 앞면 34
(3) 팔꿈치 35
(4) 허리 36
나) 다이나믹셀 각도 38
4) 다이나믹셀과 PC통신 39
다 블루투스 설정 39
1) Hercules 설정 39
2) Master/Slaver 설정 40
5 순서도 40
6 로봇 하체 & 조이스틱 41
가 서보모터 42
나 DC모터 44
1) 사양 44
2) PWM 44
다모터드라이브(L298) 45
라 LM7805 46

Ⅲ 실험 및 평가 46
가 로봇의 전력 소비량 46
나 Baud Rate 속도 47
다 PWM 조절 48

Ⅳ 결론 및 추후과제 48
1 결론 및 고찰 48
2 향후 과제 49
가 FPV 고글 카메라 – LCD 49
나 모터 토크의 한계 49
다 정밀 제어의 한계 49
라 통신거리 및 속도 50

Ⅴ 부록 52
1 전체 회로도 52
가 컨트롤러 52
나 로봇 하부 52
다 로봇 팔 제어 53
2 작품코드 54
가 Visual Studio 코드 54
1) 키넥트 C# 코드 54
2) Skeleton Viewer 코드 66
3) xaml 코드, 레이아웃 71
나 AVR 코드73
1) RC 수신부 73
2) 컨트롤러 77
3) 키넥트 AVR 82

본문내용

1. 연구동기 및 배경
우리가 생활하면서 불가항력의 자연재해를 예측하고 예방하지만 피해를 입지 않을 수 없다. 여러 규모의 피해가 발생하고 그 후속 조치 또한 중요하다. 자연재해의 일종인 홍수, 태풍, 지진 등은 후속 조치 과정 중 현장에 사람이 직접 다가가기 힘든 경우가 있다. 그리고 일본에서는 원전 사고로 인해 인체에 큰 위협이 되는 방사능이 유출되었다. 방사능 물질의 특성상 신속히 처리해야 하고 그 피해도 막대하지만, 피폭에 대한 위험성으로 인해 다가서기도 힘든 것이 사실이다.

이에 대해 우리는 사람이 직접 일을 수행하기 힘든 환경에서 자유로이 움직이고 물건을 원하는 위치에 옮기는 등의 복구 작업을 수행할 수 있는 로봇을 개발하여 사람들이 가질 수 있는 위험 요소에 대한 피해를 줄일 수 있게 된다. 우리가 로봇에 사용하는 동작인식 기술은 사용자가 행하는 동작을 인식하여 로봇을 제어하기 때문에 전문가가 아니더라도 쉽고, 정밀하게 제어를 가능하게 한다.

위 그림을 통해 알 수 있듯이 동작인식 시장은 점점 규모가 커지고 있는 것을 알 수 있다. 최근 음성인식이나 지문인식, 홍채 인식 등 여러 인식 기술들이 스마트 기기에 사용되고 있다. 특히 음성인식 기술이 가장 보편적으로 모든 명령들을 내릴 수 있긴 하지만, 말하기조차 귀찮거나 소음이 존재하는 등의 특정 상황에서는 동작인식이 보다 간편하기 때문에 동작인식이 가장 경쟁력이 있다고 볼 수 있다.
우리는 이 동작인식 기술을 이용하여 로봇을 원격제어 함으로서 사람의 판단력과 로봇이 가지고 있는 정밀함의 조화를 통해 더 뛰어난 작업을 수행하도록 하였다. 기존의 전문적인 곳에 사용되는 로봇들은 특정 기술을 가지고 있어야 하고 숙련도가 필요하므로 일부의 전문가만이 다룰 수 있었다. 하지만 우리가 사용하는 키넥트를 이용하여 동작인식을 통해 제어를 한다면 특정 전문가가 아니더라도 간단히 몇 번의 조작을 통해 사용할 수 있다. 그리고 드론에 많이 쓰이는 FPV 환경을 구축하여 고글을 통해 제어를 원활하게 하도록 하였다.

참고자료

· 없음