본 연구에서는 기존 개발된 이족보행 로봇의 자율 보행 및 지능화론 위하여 다양한 센서 시스템을 구성하여 이족보행 로봇에 적용하였다. 개발된 이족보행 로봇이 미지의 환경 내에서 지능적으로 원활한 자율 보행을 할 수 있도록 다양한 센서 시스템을 구성하였다. 센서들은 물체의 거리 측정 및 장애물을 회피하기 위해 초음파 센서, 적외선 센서를 적용하고, 대차물체의 탐색을 위해 비젼 시스템을 적용하였다. 또한 이족보행 로봇의 자세유지를 위한 자이로 센서와 보행시 로봇의 발바닥 착지 유무 및 바닥의 기울기 검출을 위한 압전 센서를 적용하였다.(중략)
본 논문에서는 무선 센서 네트워크을 활용한 모니터링 센서 로봇 제어 시스템 응용에 대해서 기술한다. 저전력, 초경량의 모니터링 센서 로봇을 통해서 주변 환경을 원격 감지하며, 로봇간의 ad-hoc networking을 통하여 모니터링 센서 로봇의 방향 및 속도를 제어하도록 하였다. 이러한 무선 센서 네트워크 기반의 모니터링 센서 로봇 시스템은 인간의 접근이 어려운 유해 환경이나 공장, 발전소 등의 위험지역에서 원격 관찰 및 탐지 등의 목적으로 활용 될 수 있다.
지능형 로봇은 우리 인간의 삶의 공간으로 한층 접근하고 있으며, 앞으로 미래 산업에 큰 비중을 차지할 것이라 예상된다. 이에 지능형 로봇의 구현에 필수적인 부품 기술을 구동기와 센서 기술을 중심으로 살펴본다. 구동기 기술로는 PMDC, BLDC, 스테핑 모터, 초음파 모터와 최근 연구실을 중심으로 많이 연구되는 인공 근육에 대해 살펴본다. 센서기술로는 가속도 센서, 각속도 센서, 초음파 센서, 청각 센서, 시각 센서, 액티브 비컨 센서, 그리고 촉각 센서를 살펴본다. 부품 기술들의 간단한 원리와 종류 그리고 기술동향을 살펴봄으로써 지능형 로봇 산업에서 중요하게 사용될 부품들을 정리해본다.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
로봇 개발에서 하드웨어를 개발한 후에 테스트하면 많은 시행착오를 겪게 되어 많은 비용이 소요된다. 로봇이 현장과 동일한 로봇 시뮬레이션을 사용하여 로봇을 개발하면 소프트웨어 및 하드웨어의 병행 개발 및 테스트를 통해 개발결과를 예측할 수 있고 비용을 절감할 수 있다. 로봇 시뮬레이션 플랫폼인 마이크로소프트의 로보틱스 개발자 스튜디오(MSRDS)는 하드웨어 로봇이 없이도 기본적인 로봇 프로그래밍을 할 수 있는 시뮬레이션 로봇과 환경을 제공한다. 본 논문에서는 MSRDS에서 LRF센서, Bumper센서, IR센서, Sonar센서의 성능을 비교분석하기 위하여 미로 찾기를 수행한다. 센서의 성능을 분석하기 위하여 동일한 조건으로 실험한다. 4가지의 센서중에서 LRF센서가 주행시간, 방향전환횟수, 장애물 충돌횟수면에서 우수한 성능을 보인 반면에 범퍼센서는 가장 성능이 낮았다. IR센서와 Sonar센서는 방향 전환횟수면에서 LRF센서 보다는 낮은 성능을 보였다.
본 논문에서는 CREEP 알고리즘을 사용한 자율 이동 로봇의 경로계획과 이를 바탕으로 한 실제 하드웨어 구현에 관하여 다루었다. 로봇이 알지 못하는 지역을 진행하게 될 때 주변의 위치를 파악하기 위해서는 센서를 필요로 하는데 여기에는 초음파 센서를 사용하였다. 초음파 센서는 주변에 장애물과 로봇사이의 거리를 알아내는데 사용할 수 있다. 또한 다른 종류의 센서들보다 간단히 설치하여 사용할 수 있다. 초음파 센서는 장애물의 형태와 표면상태에 따라서 또는 장애물과 센서와의 거리와 각도에 따른 오차가 생기는 데 이를 보정하고 이 값을 이용하여 로봇의 운행을 위한 지도를 작성하였다. 작성된 지도에 의해서 컴퓨터에서 경로를 결정하여 로봇에 전달함으로서 실제 로봇이 목표를 향해 진행하게 하였다.
본 연구에서는 이동 로봇에 영역 센서를 장착하여 실내에서 주변환경을 인식하여 지도를 작성하는 방법을 제안한다. 이동 로봇이 미지의 환경에서 자율 주행하기 위해서는 로봇 환경에 대한 지도를 작성하면서 이 지도 상에서 로봇의 위치를 인식할 수 있어야한다. 지도 작성과 위치 인식을 동시에 수행하는 SLAM을 구현하기위한 준비단계로서 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 연속적인 센서 신호들로 부터 동일 특징을 추출하고 이들을 서로 일치시켜서 로봇 이동 및 센서 신호에 불확실성이 있는 경우에도 지도를 작성하는 방법을 연구한다. 실제로 레이저 영역 센서를 장착한 이동 로봇을 이용하여 실내에서 지도를 작성하는 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 검증한다.
본 논문에서는 초음파 센서와 시각 센서에서 얻은 전방향 센서 데이타를 이용하여 실내 이동 로봇용 국부 유도 항법을 위한 새로운 환경 모델링 방법을 제안한다. 그리고 이 두 종류의 센서 데이타에 포함된 불확실성을 주관적 지식과 퍼지 연산법을 사용하여 정량적으로 다룰 수 있는 센서 융합법을 제안한다. 이 방법을 사용하여, 로봇의 현재 위치와 목표 위치간의 기하학적 관계를 더욱 정확하게 얻을 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안된 모델링과 센서 융합법이 실내 이동 로봇 항법에 효과적임을 보였다.
카오스 로봇의 하드웨어 구현에서 로봇의 자체 또는 바퀴가 정확하기 자기 위치를 인식하고 지시한 방향과 거리만큼 이동하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 고정밀 위치 측정이 가능한 카오스 로봇에서의 방위각 센서를 설계하기 위한 VF 컨버터와 방위각 센서를 설계하는 기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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