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.
본 논문에서는 다중 로봇 (multi-robot)을 활용한 응용분야 중, 미지의 영역에 대한 탐색 (exploration) 능력을 향상시켜서, 주어진 미로 (maze)에서 다중 로봇이 통신을 통해서 협력적으로 출구를 찾아가는 효율적인 방안을 제안하였다. 즉, 미로 형태의 임의의 환경을 생성한 후, 로봇을 무작위로 배치시켜 상호간에 통신을 통하여 출구로 신속히 모두 빠져나오는 문제를 다루고 있다. 미로탐색을 위해 다중 로봇의 지역 탐색에서 사용되었던, 프론티어 셀, 셀 유틸리티등 기존 연구를 활용하였다. 또한 로봇간의 다중홉 무선 통신 (multihop wireless communications)을 위해서 이동성 (mobility)에 강한 일종의 홉기반 (hop-by-hop) 라우팅인, 랜덤 베스킷 볼 라우팅을 채용하였다. 또한, 출구를 찾은 로봇이 일정한 확률에 의거하여 출구 앞에서 정지하거나 혹은, 빠져나가는 의사 결정을 하여, 이 확률적인 결정이 다른 로봇의 행동에 어떻게 영향을 주는지를 실험적으로 조사하였다. 즉, 출구를 찾은 로봇이 현재 위치에서 멈추어서, 통신 중계 지점 (relay)으로 어떻게 활동되어야 최적인지에 대한 문제를 모의 실험을 통해 파악해보았다.
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.
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.
모바일 기기의 발달과 함께 스마트한 기능을 갖는 로봇은 우리 생활에 안전과 편리함을 제공하고 있다. 본 연구에서는 원격 제어가 가능한 모바일 기반 다중 로봇카 시스템을 연구한다. 아두이노를 탑재한 로봇카는 서버에서 제어가 가능하지만, 제어자의 원격 제어가 필요함에 따라 모바일 기기로도 제어가 가능하도록 하였다. 또한 여러 대의 로봇카와 여러 대의 모바일 기기를 이용하여 제어하고자 하는 로봇카를 선택할 수 있어 동시에 여러 로봇카의 제어가 가능하도록 하는 특징을 가지고 있다.
본 논문에서는 로봇의 endeffector를 인식하기 위하여 모듈라 신경회로망인식 시스템을 제안 및 구현하였다. 본 논문에서 제안한 로봇 endeffector 인식시스템은 영상을 획득하고 획득한 영상에서 전처리를 이용하여 로봇의 enddffector를 검색하기 위한 특징 값들을 구한다. 3차원 공간에서 로봇의 endeffector는 움직임에 따라 다양한 형태로 변화하므로 빠르고 정확하게 endeffector를 인식하기 위하여 위치검출 신경회로망 모듈과 크기 검출 신경회로망 모듈로 이루어진 다중모듈신경회로망(MNN; Modular Neural Network)을 이용한다. 이렇게 함으로써 각각의 모듈들에 신경회로망의 인식 능력을 이용하여 로봇 endeffector를 인식하고 좀더 빠른 시간 내에 위치 및 크기를 검출하도록 하는 로봇 endeffector 인식시스템을 구성하도록 하였다. 본 논문에서 제안한 인식 시스템은 잡음에 덜 민감하며 로봇의 endfeector를 인식하는데 좋은 성능을 보임을 알 수 있다. 다중 모듈 신경회로망을 이용한 방법은 기존의 단일 신경회로망보다 14% 향상된 94%의 인식률을 보이며 원격지에 있는 운영자의 편의를 위해 로봇의 endeffector를 인식하여 화면의 정 중앙에 정확히 위치시킬 수 있다.
본 논문에서는 여러 대의 카오스 로봇이 운영할 때 이들 로봇 사이의 충돌을 회피하고, 또한 장해물을 피해가기 위한 수학적 알고리즘을 제안한다. 포메이션 제어에 위하여, 로봇과 로봇 사이의 통신에 따른 명령체계를 마련하기 위한 기법의 하나로 로봇 시스템들 간의 동기화 기법을 제시하고 컴퓨터 시뮬레이션으로 그 결과를 확인하였다.
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.
본 논문에서는 주어진 영역 안에서 다중 청소로봇을 동시에 운용하여 전력 소비량을 최소화하는 방법을 제안한다. 협력 게임 이론 중 Nash 협상 해법을 이용하여 다중 청소로봇 사이의 가용 자원 및 대상 영역의 특성을 고려하여 대상 영역을 공평하고 효율적으로 관리하여 자원 효용을 극대화하였으며 궁극적으로 이를 통하여 총 소비전력량을 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 가용 자원 및 대상 영역의 특성을 포괄할 수 있는 효용 함수를 정의하고 이를 통한 다중 로봇 간 협상 게임을 통하여 공평하고 효용이 파레토 최적인 지점에서 각 청소로봇의 해당 영역이 결정된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 해결 방법이 임의 공간 할당 방법 대비 소비전력량 면에서 15-30% 이상의 효율이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 입력을 가지는 비선형 시스템의 제어기 설계를 위한 다중 입력 T-S 퍼지 궤환 선형화 기법이 제안되었으며 그 기법을 바퀴형 이동로봇의 궤도 추적 제어를 위한 제어기를 설계하는 데에 사용하였다. 이를 위하여, 먼저 바퀴형 이동로봇의 에러 동특성 방정식을 T-S 퍼지 모델로 나타내었고, 이 퍼지 모델을 비선형 퍼지 좌표 변환과 비선형 상태 궤환 입력에 의해 하나의 선형 제어 시스템으로 변환시켰다. 시뮬레이션 결과는 본 논문에서 제안된 다중 입력 궤환 선형화 기법에 의해 설계된 궤도 추적 제어기가 T-S 퍼지 시스템을 제어하기 위해 널리 사용되어지는 기존의 PDC 기법에 의해 설계된 궤도 추적 제어기보다 더 나은 성능을 제공함을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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