본 기술은 유모차 전방에 부착한 n개의 초음파 센서로 주기적으로 측정한 이격 거리들을 k x n 행렬로 구성하고, 가중치 행렬을 곱해 만든 k차원 특성벡터와 장애물 상황을 나타내는 기준벡터의 유사도를 계산해 장애물 존재 여부를 판단하는 스마트 유모차입니다. 장애물이 있다고 판단되면 유모차 핸들에 진동을 발생시켜 보호자에게 주의를 알립니다.
유아동 시장 확대와 함께 자율 주행 기능을 갖춘 유모차 개발이 이어지고 있지만, 이를 위해서는 전방 장애물을 감지해 회피하거나 정차시키는 안전 기술이 먼저 확보되어야 했습니다. 카메라 영상으로 장애물을 판정하는 방식은 유모차 환경에서 효율이 떨어져, 거리 정보를 기반으로 충돌 상황을 미리 알리고 위급 시 정차시키는 기술이 필요한 상황이었습니다.
본 기술은 코사인 유사도와 유클리드 거리를 결합한 벡터 유사도로 여러 센서의 거리 데이터를 종합 판단하므로 단일 센서 오측정에 덜 민감하게 장애물을 감지할 수 있습니다. 유사도 구간별 진동 세기 테이블로 근접 정도에 따라 핸들 진동을 달리하고, 특성벡터 성분이 기준치 이하로 떨어지면 브레이크를 작동시켜 유모차를 정지시킵니다. 스마트 유모차, 자율 주행 유모차, 휠체어·보행 보조기 같은 저속 이동 보조기구에 적용될 수 있어 보호자의 시야가 가려진 상황에서도 영유아의 충돌 사고를 미리 막을 수 있습니다.
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