LightGuard: RDK X5와 STM32 기반 Edge AI 비접촉 보조장비 제어 시스템
오염된 손이나 젖은 장갑으로 조작부를 직접 만지기 어려운 작업 환경에서, 손전등 또는 스마트폰 플래시의 빛 제스처를 RDK X5가 Edge AI로 인식하고 STM32가 보조 장비를 안전하게 제어하는 비접촉 제어 시스템
콘테스트 프로젝트 진행 상황
각 Quest를 단계적으로 완성하는 프로젝트입니다.
프로젝트 갤러리
프로젝트 제작 과정과 최종 결과물을 담은 이미지 갤러리입니다.
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프로젝트 자료실
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프로젝트 소개
목표 및 제작 동기
세척, 납땜, 도색, 레진 후처리, 분진 작업, 실험실 작업 등에서는 작업자가 장갑을 착용하거나 손이 오염된 상태에서 환기팬, 펌프, 조명, 모터, 릴레이 기반 보조 장비를 조작해야 하는 경우가 있습니다. 이때 물리 버튼이나 리모컨을 직접 만지면 오염 전파, 조작 불편, 작업 흐름 중단이 발생할 수 있습니다. 본 프로젝트는 손전등이나 스마트폰 플래시처럼 쉽게 사용할 수 있는 광원을 입력 수단으로 사용하여, 장비를 직접 만지지 않고 보조 장비를 제어하는 방식을 제안합니다. 또한 AI 인식 결과를 그대로 출력에 연결하지 않고, STM32 보조 제어기에서 비상정지, 근접센서, 통신 타임아웃 등 안전 조건을 함께 처리하여 실제 현장 제어에 가까운 구조를 구현하고자 합니다. [기대 성과] 최종 결과물은 RDK X5, 카메라, STM32 개발보드, 릴레이 모듈, 상태 LED, 근접센서, 비상정지 버튼, 외부 출력 장비로 구성된 비접촉 보조장비 제어 프로토타입입니다. 사용자는 손전등 또는 스마트폰 플래시를 움직여 START, STOP, X_STOP 등의 명령을 입력하고, 시스템은 Edge AI 제스처 분류 결과와 STM32 안전 상태머신을 통해 출력 장비를 제어합니다. 출력 장비는 최종 시연 단계에서 국소배기팬, 펌프, 모터, 조명, 릴레이 부하 중 구현 가능성과 시연성이 좋은 대상으로 선택합니다. 제출 결과물에는 3~5분 데모 영상, GitHub 코드, 제스처 데이터 수집 코드, AI 학습 및 추론 코드, STM32 펌웨어, 회로 구성도, 시스템 아키텍처, 제스처 분류 정확도와 응답시간 측정 결과를 포함할 예정입니다.
프로젝트 컨셉
RDK X5의 카메라 입력으로 손전등 또는 스마트폰 플래시의 밝은 점을 검출하고, 일정 시간 동안의 좌표 궤적을 수집합니다. 수집된 좌표 데이터는 Edge AI 제스처 분류 모델의 입력으로 사용되며, 모델은 START, STOP, X_STOP, NOISE 등의 명령 클래스를 추론합니다. 분류된 명령은 UART 또는 USB Serial 통신을 통해 STM32 보조 제어기로 전달됩니다. STM32는 릴레이 출력, 상태 LED 또는 링 LED 표시, 근접센서 입력, 비상정지 버튼 입력, 통신 타임아웃 처리 등 현장 I/O 제어를 담당합니다. AI 추론 신뢰도가 낮거나 NOISE로 분류된 경우에는 명령을 무시하고, X_STOP 제스처나 근접 위험 상태가 감지되면 출력 장비를 정지합니다. 이를 통해 RDK X5의 Edge AI 판단부와 STM32의 실시간 제어부를 분리한 구조로 구현합니다. [하드웨어] RDK X5, USB 카메라 또는 MIPI 카메라, STM32 개발보드, 릴레이 모듈, 상태 LED 또는 링 LED, ToF 근접센서, 비상정지 버튼, 스마트폰 플래시 또는 손전등, 최종 시연용 출력 장비
코드 & 회로도
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