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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
석윤정 (국립부경대학교) 김성재 (국립부경대학교) 박서연 (한국로봇융합연구원) 서진호 (국립부경대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2025.3
수록면
120 - 129 (10page)
DOI
10.7746/jkros.2025.20.1.120

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In this study, we designed a survivor detection module for victim search in narrow spaces and proposed Least Squares-Time Delay of Arrival (LS-TDOA) based sound source localization and visualization algorithms to be integrated into the module. The module was designed as a compact structure capable of navigating through confined spaces, with an expandable umbrella-like mechanism for size adjustment when needed. Additionally, the module is equipped with a gas sensor for monitoring the surrounding environment and a thermal camera for detection in low-light conditions, alongside a microphone for sound source detection. To improve the sound source localization algorithm, we utilize voice activity detection (VAD) to distinguish human voices, thereby improving robustness to environment noise. The least squares method was employed to calculate the coordinates of the sound source, minimizing localization errors. Finally, the performance of the proposed algorithms was verified through simulations across various environments, and field experiments confirmed the effectiveness of the sound source visualization and localization.
#Sound Source Localization #Time Difference of Arrival #Narrow Space #Survivor Detection Module #Least Squares

목차

Abstract
1. 서론
2. 인명 탐지 모듈 개발
3. 생존자 탐색 알고리즘
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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