• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.452-454
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• 2008

지능형 서비스 로봇 분야의 발전은 최근 들어 빠른 속도로 급성장하고 있으며 다양한 환경에서 상황인지를 수행하고, 지능로봇으로서의 역할을 수행 할 수 있는 로봇 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MSRDS를 활용한 3차원(3D) 가상공간에서 다중센서융합(MSF) 지능로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 환경과 개발 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션 환경에서 다중센서융합을 적용한 지능로봇 개발방법을 연구하고 실험한다. 본 연구에 목적은 다양한 실제 환경에 로봇이 지능적으로 대처할 수 있도록 다중센서를 융합하고 시뮬레이션 로봇에 적용하여 지능로봇을 개발 할 수 있는 3 차원 시뮬레이션 시스템 환경을 개발하는 것이다. 유비쿼터스 시대에 가상공간이 아닌 현실세계에 적응할 수 있는 실제 지능로봇 개발에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.11B
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• pp.1030-1037
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• 2008

This paper presents an algorithm for the path-finding problem in unknown environments with cooperative and commutative multi-robots. To verify the algorithm, we investigate the problem of escaping through the exit of a randomly generated maze by muti-robots. For the purpose, we adopt the so called frontier cells and cell utility functions, which were used in the exploration problem for the multi-robots. For the wireless communications among the mobile robots, we modify and utilize the so called the random basket routing, a kind of hop-by-hop opportunistic routing. A mobile robot, once it finds the exit, will choose its next action, either escape immediately or stay-and-relay the exit information for the others, where the robot takes one action based on a given probability. We investigate the optimal probability that minimizes the average escaping time (out of the maze to the exit) of a mobile robot.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.319-320
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• 2022

본 논문에서는 내부 네트워크를 사용하여 여러 로봇들을 동시에 혹은 각각 제어할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 모바일, 데스크탑을 통해 원하는 로봇들을 다중 제어하고, 나아가서는 PJ link를 통한 프로젝터 제어, WOL을 통한 데스크탑 제어, 아두이노 레오나르도를 통한 키보드, 마우스 제어 등 여러 통합 컨트롤 시스템을 구축할 수 있다. 와이파이를 통한 시리얼 통신으로 esp8266과 컨트롤 pc 간의 통신이 이루어지고, I2C 통신을 통해 esp8266에서 레오나르도로 신호를 주어 다른 pc를 제어할 수 있다. 로봇의 경우에는 esp8266을 통해 직접적으로 제어가 가능하며 원하는 개수의 로봇을 동시에 혹은 각각 제어할 수 있다. 이러한 통합 컨트롤 시스템을 통해 여러 기기의 로봇을 보다 수월하게 제어가능하며 로봇뿐만 아니라 여러가지 기기들을 한번에, 수월하게 컨트롤 할 수 있게 된다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.24 no.5
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• pp.98-108
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• 2009

u-City 로봇시스템기술은 u-City 환경에서의 IT 인프라를 적극적으로 활용하는 서비스로봇시스템기술을 지칭한다. IT 인프라와의 연계를 위해 전통적인 로봇주행기술은 이동성 지원 센서네트워킹, 로보틱 위치인식서비스 프레임워크, 광역공간 핸드오버지원 로봇주행, 네트워크기반 다중로봇 원격제어, 광역공간 매핑 등 IT 융합형 로봇기술로 발전하였다. 본 고에서는 u-City로봇시스템기술의 최근의 관련 연구현황, 각 구성요소, 그리고 실제 적용사례를 분석함으로써 향후 독자적인 서비스 산업으로의 성장가능성에 대해 살펴본다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.10
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• pp.2315-2320
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• 2015

The robot has a smart function with the development of mobile devices and provides safety and convenience to our lives. In this paper, we study multiple robotcar system based on mobile that can be controlled by remote control. Robotcar with arduino can be controlled from server, but it also designed to be controlled by mobile devices as controller's necessary. Besides, it have feature that many robotcars can be controlled at the same time by using several mobile devices which select each robotcar.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.5C
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• pp.618-626
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• 2004

In this paper, we describe a robot endeffector recognition system based on a Modular Neural Networks (MNN). The proposed recognition system can be used for vision system which track a given object using a sequence of images from a camera unit. The main objective to achieve with the designed MNN is to precisely recognize the given robot endeffector and to minimize the processing time. Since the robot endeffector can be viewed in many different shapes in 3- D space, a MNN structure, which contains a set of feedforwared neural networks, can be more attractive in recognizing the given object. Each single neural network learns the endeffector with a cluster of training patterns. The training MNN patterns for a neural network share the similar characteristics so that they can be easily trained. The trained UM is les s sensitive to noise and it shows the better performance in recognizing the endeffector. The recognition rate of MNN is enhanced by 14％ over the single neural network. A vision system with the MNN can precisely recognize the endeffector and place it at the center of a display for a remote operator.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.5
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• pp.534-540
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• 2010

In this paper, we propose the mathematical algorithm for collision avoidance between the robots and for the obstacle avoidance during the operation of the several chaotic robotics. For the useful formation control and as one of the method to provide command structure of communication between the robots, we also propose the synchronization method between the robotic system and confirmed the result with the computer simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.442-445
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• 2023

최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39C no.4
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• pp.400-406
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• 2014

In this paper, we propose an approach to minimizing total power consumption by deploying multiple clean-up robots simultaneously in a given area. For this, we propose to use the cooperative game theoretic approaches (i.e., Nash bargaining solution (NBS)) such that the robots can optimally and fairly negotiate the area division based on available resources and characteristics of the area, thereby leading to the minimum total power consumption. We define a utility function that includes power consumptions for characteristics of areas and the robots can agree on a utility pair based on the NBS. Simulation results show that the proposed approach can reduce the total average power consumption by 15-30% compared to a random area division approach.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.7
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• pp.1447-1456
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• 2011

In this paper, we propose a T-S fuzzy feedback linearization method for controlling a non-linear system with multi-input, and the method is applied for trajectory tracking control of wheeled mobile robot. First, an error dynamic equation of wheeled mobile robot is represented by a T-S fuzzy model, and then the T-S fuzzy model is transformed to a linear control system through the nonlinear fuzzy coordinate change and the nonlinear state feedback input. Simulation results showed that the trajectory tracking controller by using the proposed multi-input feedback linearization method gives better performance than the trajectory tracking controller by using the PDC(Parallel Distributed Compensation) method for controlling the T-S Fuzzy system.