현대 로봇 분야의 개발에 있어 지능형 서비스 로봇은 모듈 기반으로 구성될 수 있다. 여기서 모듈이란 로봇의 특정 태스크들 수행하기 위해 만들어진 자동화 하드웨어 단위를 의미한다. 이러한 모듈 기반의 로봇시스템 내부는 네트워크의 이종성에 따라 다양한 네트워크들을 통해 연결될 수 있기 때문에 다중 모듈간 안정적이고 효율적인 통신을 하기 위해서는 상호운영을 위한 기술이 뒷받침 되어야 한다. 이를 위해 본 논문은 모듈기반의 로봇을 위한 통신용 미들웨어를 제안한다. 제안된 미들웨어는 네트워크 인터페이스 계층과 네트워크 적응 계층으로 나누어진다. 네트워크 인터페이스 계층은 각 이종 인터페이스들을 논리적인 채널로 추상화하는 기능을 갖는다. 반면, 네트워크 적응 계층은 모듈간의 통신을 위한 메시지 형식을 정의하고 주소할당 및 이종 네트워크를 고려한 라우팅 기능들을 갖는다. 결국, 제안된 미들웨어는 두 계층을 통해 상위 로봇 어플리케이션 개발자들에게 네트워크의 투명성을 보장할 수 있으며 모듈 기반의 로봇내에서 모듈간의 안정적이고 효율적인 통신을 지원한다.
뱀형 모듈라 로봇은 모듈을 일련의 형태로 연결하여 구성한 것으로, 다양한 환경에 대해서 강인성을 가지고 있고, 모듈 일부의 고장에도 이동할 수 있는 장점을 가진다. 그러나 이동 제어 방법이 어렵고, 아직까지 효율적이고 다양한 이동법의 개발이 미비한 편이다. 본 연구에서는 뱀형 로봇의 이동제어를 위하여 GA(Genetic Algorithm)기반의 위상생성 방식과 임의의 궤적 생성방식을 비교하고, 이를 확장하여 일부 모듈만의 선택에 따른 영향을 분석하기 위해서 GA를 통한 모듈 선택 실험을 수행하였다. KMC사의 뱀형 로봇을 대상으로 먼저 webots 시뮬레이터 상에서 모델링 및 시뮬레이션 환경을 구축하고, 위의 GA 기반 이동 생성 실험들을 수행하였다.
본 논문에서는 모듈 기반 퍼스널 로봇 네트워크에서 실시간 서비스를 보장하기 위한 구조에 대하여 기술하였다. 모듈 기반 퍼스널 로봇 네트워크에서는 각기 다른 특징을 가지고 있는 이종의 네트워크 인터페이스를 사용한다. 이런한 환경에서 퍼스널 로봇 제어 메시지의 실시간 전송을 보장하기 위해 각 네트워크 인터페이스의 특징을 고려해 리소스 등을 관리하여 동적으로 할당하는 기능을 효과적으로 수행할 수 있는 구조에 대하여 제안하였다.
지능형 로봇에서 환경인식과 이러한 환경에 따른 행동 결정능력은 로봇이 필수적으로 갖추어야 할 기능이다. 본 논문은 이족로봇 플랫폼에서 비전기반 환경인식과 이를 통한 안정적인 보행 제어시스템을 제안한다. 비전기반 환경인식 시스템은 움직임 모델을 이용한 로봇 자체 움직임 보정 모듈, Adaboost를 이용한 장애물 영역 추출, PCA를 이용한 장애물 특징 추출, Hierarchical SVM을 이용한 장애물 인식 모듈로 구성되어 있으며, 이러한 환경 인식 시스템으로부터 보행 제어 시스템은 상황에 맞는 안정적이 보행 궤적을 생성한다. 보행 제어 시스템은 neural network을 이용하여 보행 궤적 생성 모듈과 보행 오차를 보정하기 위한 fuzzy 제어기 모듈로 구성되어 있다. 본 시스템을 제작한 로봇에 적용한 결과 보다 안정적인 보행을 할 수 있었다.
자기 자신의 형태를 변형하거나 물리적인 결합으로 재구성하여 새로운 환경에 적응하는 모듈형 자가 결합 로봇은 많은 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 물리적으로 결합 가능한 모듈형 로봇을 위한 영상기반의 자가 결합 제어기를 제안한다. 먼저 실시간 영상처리가 가능한 모듈형 로봇 플랫폼을 설계하고, 컬러기반 물체 인식 방법을 구현하였다. 모듈형 로봇은 자가 결합을 위해 결합될 로봇 근처의 부목표점까지 장애물들을 회피하면서 주행해 가야 한다. 본 논문에서는 부 목표점의 추적을 위하여 영상처리를 통해 얻은 거리와 방향각 정보들을 사용한 퍼지 주행 제어기와 장애물 회피를 위한 퍼지 제어기를 제안하고, 제안된 퍼지 제어기들과 로봇의 절대 거리 및 방향각 정보를 사용하여 모듈형 로봇을 위한 자가 결합제어기를 구현하였다. 실제 제작된 두 대의 모듈형 로봇을 사용하여 다양한 환경에서 로봇간 거리와 방향각이 다른 상황에서 실험을 수행하여 제안된 자가 결합 제어 방법의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 CORBA에 기반한 개방형 제어기의 응용 모듈 플랫폼을 제안한다. CORBA를 기반으로한 통신 시스템 플랫폼을 제안하였으며 Embedded system에 적용하였다. 실시간성을 고려한 응용 모듈 플랫폼에서 CORBA가 적용되기 위해 필요한 문제들을 논의한다. 끝으로, 현재 진행중인 CRECO(CISL Real-time and Embedded Corba) 프로젝트의 진척상황 및 방향을 소개한다.
본 논문은 DC모터와 Bluetooth모듈을 통해 직접 조종하여 움직이는 알람시계 형태로 로봇을 제작하여 단순한 알람시계가 아닌 재미와 편의를 제공하는 알람시계 로봇을 제안한다. Arduino Uno 보드(ATmega328 기반의 마이크로컨트롤러 보드)와 DC모터를 이용한 로봇 본체, 스마트폰과 통신하는 bluetooth모듈, 로봇을 작동하는 어플리케이션 등으로 구성된다. 알람이 작동되면서 랜덤하게 움직이는 로봇은 블루투스 통신으로 제어가 되고 사용자의 조종에 따라 움직인다. 로봇은 스마트폰과 블루투스 통신을 통해 받은 데이터로 조종되어 지정된 도착장소로 움직일 수 있다. 이러한 로봇을 제작하여 실생활에 상용화 가능하게 만들어 또 하나의 아이디어 알람시계가 되고자 하는 목표를 가진다.
자율이동로봇의 센서-모터 제어기를 구축하는데 있어 로봇의 기계적인 부분과 제어기 부분을 조화시키는 것이나 외부환경과 로봇의 상호작용을 처리하는 것 등이 가장 큰 문제점이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 진화적 접근방법이 많이 사용되고 있다. 이전 연구에서는 이러한 연구선상에서 셀룰라 오토마타 기반 신경망인 CAM-Brain을 이동로봇 제어기로 진화시켰다. 그러나, 하나의 모듈로 이루어진 제어기로는 복잡한 행동을 하도록 만들기 어렵기 때문에 본 논문에서는 하위 수준의 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합하여 보다 상위 수준의 복잡한 행동을 하도록 하는 다중 모듈 결합방법을 제안한다. 실험결과, 간단한 행동들을 하도록 진화된 CAM-Brain 모듈들을 규칙기반 방법으로 결합하여 주어진 좀더 환경에 적응할 수 있는 제어기를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 인간 두뇌 정보처리 시스템 모델링의 일환으로 강정적 요소 기반의 제어를 제시하였다. 일반적인 제어 시스템과는 달리 인간 두뇌 시스템의 경우 감정적인 요인이 제어에 상당한 영향을 미친다는 의학적 보고에 따라 일차적인 환경요소에 의한 감정요인을 적용하여 모델을 구현하였다. 주어진 모듈 로봇은 랜덤으로 주어지는 환경에 대해 정보수집 단계를 거쳐 주행에 필요한 일차적인 운동 패턴을 습득하고 이를 메모리에 저장하여 분석하며 적응하는 이차적인 운동 패턴을 시행하게 된다 감정요인을 기반으로 한 판단 알고리즘에 의해 모듈 로봇은 환경에 적응하면서 주행하는 패턴을 보여주게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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