🚀 Project Name

Autonomous Mobile Robot for Executing Missions

🗓 Project Duration

2023.07.24 – 2023.07.28

💼 Competition

Excellence Prize and Prize Money $100, AI Object recognition-based Solar Tracking Robot Challenge,
held by Engineering Education Innovation Center of KOREA University

🧑‍🤝‍🧑 Team Members

• Sewon Kim
• Seongyeol Maeng

맵에서 도로는 흰 배경에 검정색으로 표시되어 있으며, 도로 주변에는 풍력 발전소와 태양광 발전소가 위치해 있습니다. 모바일 로봇은 카메라를 통해 도로를 인식하여 도로 경계선 안에서 자율주행해야 하며, 경계선을 넘어가면 10초가 추가됩니다. 각 발전소에 도달하면 발전소와 통신하며 발전소를 동작시켜야 합니다. 이를 만족하면서 목적지에 최대한 빠르게 도달하는 것이 대회의 목표입니다.

AI 물체 인식 기반 태양광 트래킹 로봇 대회에서 80초의 기록을 달성하여 우수상을 받았습니다.

제가 설계한 모바일 로봇의 거시적인 아키텍쳐는 다음과 같습니다.

1. OpenCV를 이용하여 raspberry pi에 연결된 monocular camera로부터 sensing data를 수신합니다.
2. MQTT Communication을 통하여 Raspberry Pi가 외부 시스템과 상호작용합니다.
3. Serial Communication을 통하여 Raspberry Pi가 레고 허브를 제어합니다.
4. Raspberry Pi는 의사결정을 내리고 경로 생성을 합니다.
5. 레고 허브는 모터를 제어합니다.

모바일 로봇이 태양 발전소와 상호작용하는 과정은 다음과 같습니다. 풍력 발전소도 이와 유사합니다.

1. 모바일 로봇이 태양 발전소에 도달하면 태양 발전소은 초음파 센서를 통해 이를 감지하여 모바일 로봇에 정지하라는 신호를 송신합니다.
2. 모바일 로봇은 이 신호를 수신하여 정지하고 태양 발전소에 태양광판을 동작시키라는 신호를 송신합니다.
3. 태양 발전소은 이 신호를 수신하여 태양광판을 동작시키고, 이를 완료하면 모바일 로봇에 출발하라는 신호를 송신합니다.
4. 모바일 로봇은 이를 수신하여 다시 출발합니다.

저는 다음 두 가지에 집중하여 자율주행 모바일 로봇을 개발했습니다.

1. 하드웨어와 소프트웨어를 효율적으로 통합하려고 노력했습니다.
2. 맵의 특성을 고려하여 카메라의 영역마다 들어오는 빛의 양을 기준으로 제어 알고리즘을 개발했습니다.

하드웨어를 어떻게 설계할지, 어떤 센서를 사용할지, 두 모터를 어떻게 제어할지, 각 변수의 임계값을 어떻게 설정할지, MQTT 방식으로 통신할지 등 많은 문제에 부딪혔습니다. 각 방식과 파라미터 값들을 엑셀로 정리하고 결과를 비교하여 최적의 주행 알고리즘을 만들었습니다. 이러한 접근을 통해 속도를 올렸을 때 경계선을 한 번씩 밟는 문제를 해결하여 좋은 성과를 낼 수 있었습니다.

고려대 공학교육혁신센터-로봇SC-신재생에너지SC, 'AI 물체 인식 기반 태양광 트래킹 로봇 챌린지' 개최