오늘날 지능형 로봇은 국, 내외로 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 지능형 로봇이란 외부환경을 인식하고 스스로 판단하여 자율적으로 동작을 하는 로봇을 의미한다. 이에 대한 연구 개발이 활성화 됨에 따라 로봇 소프트웨어 개발을 효과적으로 지원하기위한 로봇 소프트웨어 플랫폼에 대한 연구가 활발해지고 있다. 시시각각 변화하는 환경에서 민감하게 반응하기 위해서는 시각센서를 이용하여야 하고, 자신의 행위를 적절히 대응시키기 위해서는 주변 상황과 알맞은 행동을 추론하고 학습해야 한다. 본 연구에서는 인공지능 규칙처리 추론엔진을 토대로 한 NEO 시스템에 영상 처리 시스템을 올려 지능형 로봇을 제어하는 루틴을 추가한 VisionNEO를 개발하였다. 그리하여 주변 환경을 이해하고 알맞은 행동을 추론, 학습해 지식을 축적하는 지능형 로봇 비전 프레임워크를 제안한다.
사람과 휴모노이드 로봇 간의 상호작용에 대한 연구는 로봇 연구의 핵심이다. 본 논문에서는 휴모노이드 로봇인 나오 로봇을 통해 서비스 로봇과 사람 간의 상호작용 방법을 연구한다. 특히 로봇이 사람에게 서비스를 제공함으로써 발생하는 상호작용에 초점을 둔다. 로봇이 서비스를 제공하기 위해서는 모터 프리미티브와 작업을 사전에 정의하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 작업을 생성하기 위하여 필요한 모터 프리미티브 데이터를 생성하는 시스템을 제안한다. 본 연구에서 설계한 시스템은 모터 프리미티브를 생성하는 단계까지이며, 향후 연구에서는 작업을 생성하는 하기 위한 기반 시스템으로 활용될 수 있다.
현대에 이르러서 기술의 발전과 COVID-19 확산, 인구 고령화, 3D 업종 기피 등의 영향으로 부족한 노동력을 대체하고 비대면 업종 증가에 따라 이동성을 갖춘 서비스 로봇이 대거 개발 및 보급되고 있다. 서비스 로봇의 시장 진입을 촉진하기 위한 움직임을 활발히 있으나 이에 관한 체계적인 사고조사 및 안전연구가 이루어지지 않는 상황이다. 본 논문에서는 전문 서비스 로봇의 안전한 사용을 위하여 서비스 로봇의 설치 및 사용 단계에서의 위험성평가 모델 개발과 건설업 무인 시공 로봇의 위험성 평가과정을 기술한다.
최근 IT분야에서는 URC(Ubiqutious Robotic Companion)라는 새로운 개념의 로봇 시스템에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 NXT Mindstorm을 이용한 길안내 네트워크 로봇 시스템을 제안한다. LEGO brick을 이용해 이동 가능한 로봇을 제작하고 RFID 시스템을 장착한다. 로봇의 이동은 네트워크 서버를 통해 NXT Mindstorm으로 직접 전달하여 제어한다. 또한 로봇의 경로이탈이 발생하면 RFID 리더는 Tag의 정보를 읽어 네트워크 서버로 전달하며, 네트워크 서버는 전달받은 데이터 처리 후 NXT Mindstorm으로 명령을 전달하여 제어한다.
우리는 두 팔을 자유자재로 사용하여 수많은 일을 할 수 있다. 하지만 직접 하기보다 로봇을 이용하면 많은 시간을 단축할 수 있는 일들을 우리 주변에서 쉽게 찾아볼 수 있다. 대표적인 예로 세탁기, 전기밥솥, 청소기 등등 우리의 일을 대신해주는 로봇들이 많이 존재하지만, 아직 분리수거를 해주는 로봇은 실용화되어 있지 않다. 이에 우리는 분리수거를 대신해줄 수 있는 로봇을 구현해보고자 한다. 이는 작게는 편의를 위한 가정용 분리수거 로봇이 되기도 하지만, 크게는 분리수거가 잘 되어 있지 않은 분리수거장에서도 힘을 덜 들이고 쓰레기를 다시 분리할 수 있고 쓰레기양을 줄이는 데 이바지할 수 있을 것이다.
매년 쓰레기 발생량이 증가하는 시대에서 청소로봇의 중요성이 크게 떠오르고 있다. 이에 노면 청소에 집중되어 있는 기존 청소로봇과 달리 본 연구는 쓰레기를 수거하는 방식의 청소로봇을 제시한다. 딥 러닝을 이용한 자율주행 쓰레기통 로봇은 Computer Vision 을 이용하여 쓰레기를 인식하고 자체 제작한 로봇 arm 을 이용하여 수거하며, 장애물을 피해 자율 주행하는 청소 서비스를 제공한다.
기존의 싱글 로봇 시스템이 할 수 없거나 하기 어려운 작업을 다개체 이동 로봇 시스템을 사용함으로써 수행 할 수 있게 되었으며, 로봇 간의 협력적인 작업을 통하여 성능 향상을 가져오게 되었다. 이러한 장점 때문에 상용화가 잘 이루어진 청소 로봇에서도 다개체 로봇 시스템 적용에 대한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 다개체 청소로봇 시스템은 고가의 매핑 방식 청소 로봇을 사용하기 때문에 비용적인 문제에 있어서 큰 문제를 가지고 있다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 인간과의 상호 보완 알고리즘을 이용한 청소로봇을 다개체 청소 로봇 시스템에 적용하여 가격적인 단점을 보완하려고 한다. 하지만 인간과의 상호 보완 알고리즘을 이용한 청소 로봇을 그대로 다개체 청소 로봇 시스템에 적용할 수 없기 때문에 이를 보완할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
최근 비대면 서비스의 발전으로 서빙 로봇의 역할이 중요해졌다. 호텔, 리조트 등 높은 품질의 서비스를 요구하는 곳에서 서비스 질 향상을 위해 전문화된 인력을 필요로 하지만 개개인의 능력과 인력 부족으로 인해 소비자에게 제공되는 서비스의 질이 균일하지 못하거나 만족스럽지 못하다. 본 논문은 균일화된 높은 서비스를 제공하고 새로운 서비스를 경험할 수 있게 하는 '주문이 가능한 스마트 서빙 시스템 로봇'을 제안한다. 단순한 음식 운반이 아닌 소비자를 맞이하고 앱 인벤터를 통해 주문을 직접 받아 서버에 전송하여 카운터 및 주방에서 주문 목록을 확인할 수 있다. 또한 완성된 음식을 받아 운반하여 소비자의 테이블에 직접 제공하여 기존 서빙 로봇의 불편함을 보완하였다. 초음파 센서를 이용하여 장애물 발견 시 정지하여 안전한 구동이 가능하다. 스마트 서빙 시스템 로봇을 통해 인력 부족 문제를 해결할 수 있고, 인력을 고부가 가치 업무에 집중할 수 있어 서비스 로봇의 발전을 선도하고 식당뿐만 아니라 병원, 물류센터 등 다양한 분야에 적용 할 수 있을 것이다.
실내 공기질에 관한 관심과 중요성이 커지고 있으나 현재의 고정된 장비를 이용한 실내 공기질 측정 방법에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이동 중 요철에 의한 진동을 최소화하여 탑재된 센서를 보호하기 위해 소형 다족형 로봇에 공기질 측정 장비를 탑재하여 이동형 공기질 측정 로봇을 개발하였다. 개발한 이동형 공기질 측정 로봇은 간단한 보행 메커니즘을 활용하여 DC 모터 두 개의 정회전과 역회전 조합만으로 로봇의 전진, 후진, 좌우 선회가 가능하다. 로봇의 보행이나 보행 궤적을 제어하기 위해 복잡한 연산이 필요치 않고 하나의 아두이노를 사용해 로봇의 보행 제어 및 다양한 공기질 측정 장비의 데이터 획득과 전송을 할 수 있었다. 로봇 전장부의 소모 전력이 낮아 비교적 저용량의 배터리를 탑재하여 배터리로 인한 무게를 줄일 수 있었다. 개발한 로봇은 몸통에 배터리와 모터를 포함하여 다양한 공기질 측정 장비를 탑재하고 1.4kg의 무게를 가지며, 보행 및 선회 속도는 3.75cm/sec와 14.13rad/sec로 측정되었다. 다리의 최대 수직 도달 높이는 33mm였으나, 요철은 최대 24mm 높이까지 극복할 수 있었다.
본 연구에서는 인간과 서비스 로봇과의 상호작용에 필요한 동작의 학습을 위한 방법으로 모방학습을 활용한다. 로봇을 모방학습 시키기 위해서는 모방학습을 위한 특정한 구조가 필요하다. 따라서 선행자가 로봇을 직접 움직여 생성한 모방학습 데이터를 저장하고, 그 데이터를 학습알고리즘에 적용시킨 뒤 로봇이 학습 내용을 수행하도록 하는 모방학습 프레임워크를 제안한다. 모방학습 프레임워크의 프로그래밍은 본 연구에서 사용하는 휴머노이드 로봇인 나오에서 제공하는 그래픽기반 환경 개발도구인 콜레그래프를 활용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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