We describe a new optical-type guide sensor for AGV. It is robust the disturbance of the light. The developed optical-type guide sensor is very useful in the clean room environment where the light disturbance is very critical through the hole on the surface of the floor.
차량 간 통신 또는 차량과 인프라 간의 통신을 기반으로 자동차를 스마트화 또는 무인화 하려는 기술들이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 시스템의 안전성을 보장할 수 있는 신뢰도를 검증할 수 있는 방법들이 활발하게 개발되고 있다. 특히 제어기의 강인성과 고장감지의 신뢰도와 같은 관점에서 개발되는 알고리즘의 성능을 검증하는 방법에 대해서 살펴보고자 한다.
로봇은 군사 분야로까지 활용 범위를 넓히며 다가올 미래전에서 감시경계, 적군 탐지 등 중요한 임무를 맡게 될 것으로 전망된다. 군집 로봇은 다수라는 장점으로 단일 로봇이 수행하기 어렵거나 오랜 시간이 소요된 임무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 상호 간 인지 및 협업이 필수인 군집 로봇은 방대한 데이터를 주고 받으며, 이로 인해 SW의 검증이 점점 더 어려워지고 있다. 임무 검증의 신뢰성을 높이기 위해 사용하는 Hardware-in-the-loop simulation은 복잡한 군집 로봇의 SW 검증을 가능하게 하나, HILS 장치와 시뮬레이터 간 주고 받는 검증 데이터의 양이 검증 대상 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하여 통신 과부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군집 로봇의 임무 검증에서 발생하는 통신 과부하 문제를 해소하기 위해 디지털 트윈 기반의 통신 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 Digital Twin based Multi HILS Framework 하에서 Network DT은 Network Controller 알고리즘을 통해 임무 시나리오에 따라 각 로봇에게 네트워크 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며, 군집에 참여하는 개별 로봇들이 요구하는 Sensor Generation Rate를 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 데이터 전송에 대한 실험 결과 패킷 손실 비율을 기존 15.7%에서 약 0.2%로 감소시킬 수 있었다.
체인로봇은 단일 로봇보다 강인성 측면에서 유리하기 때문에 무인탐사 환경에 적합하다. 체인로봇을 관리하기 위해서는 선두 로봇을 선정하고 군집을 관리하는 방법이 사용된다. 본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 미로 탐색을 위해 체인로봇 그룹의 순위를 미로 환경에 맞게 적응적으로 순위를 재지정 하는 방법인 적응적 체인로봇 알고리즘을 제안한다. 그리고 체인 알고리즘을 적용한 경우와 적응적 체인 알고리즘을 적용한 경우로 나누어 2차원 맵을 탐색하는 실험을 수행하였다. 군집로봇이 맵을 이동하는 과정에서 선두 로봇이 동작 불능 상태가 되는 경우가 발생할 수도 있다. 이때 체인로봇을 적응적으로 순위를 재지정하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제시한 방법을 시뮬레이션 환경에서 실험하였는데 실험 결과에 따르면 100%의 성공률을 얻을 수 있었다.
본 논문은 실제 무인주행자동차에 적용할 수 있는 비전 기반의 소형 자율이동로봇 개발에 관한 연구를 제시한다. 이전의 자율주행차량은 하드웨어 설계의 복잡성, 실장의 어려움과 많은 계산량으로 인해 PC에 대한 의존도가 높았다. 본 논문에서는 고속에서 정확한 조향 및 빠른 이동을 할 수 있고, 단일 카메라를 사용한 독립형 시스템으로 지능적 인식을 할 수 있는 소형 자율이동로봇을 제안한다. 제안된 시스템은 폭 25~30cm, 총길이 200cm로 만들어진 트랙에서 실험하였다. 실험 로봇은 직선 트랙에서 평균 32.9km/h, 곡률반경 30~40m인 곡선트랙에서 평균 22.3km/h의 속도로 주행할 수 있었다 이 시스템은 실제 무인 자동차를 쉽게 만들기 위해 사용할 수 있는 차선 인식 알고리즘을 적용한 소형 자율이동로봇 시스템에 대한 하나의 모델을 제시할 수 있었다.
드론봇 전투체계는 4차산업혁명에서 미래 전장의 대표적인 모델이다. 드론봇에서 무인정찰 탱크로봇은 인간보다 더 높은 전투력으로 인명 피해를 최소화하며 비용을 절감할 수 있다. 그러나 전장 환경은 장애물, 적 상황 등 매우 복잡하므로 탱크로봇을 조종사가 제어 할 필요도 있다. 탱크로봇은 ICT 신기술의 로봇으로서 해킹 공격이 가능하며, 제어에 이상이 생기면 조종 및 통제에 위협을 줄 수 있다. 탱크로봇과 컨트롤러의 통신구간에 블루투스 Sniffing 공격을 하여, 블루투스에 대한 취약점을 소개하고, 보안대책으로 MAC주소 노출예방과 통신 구간 암호화를 이용한 대책을 제안하였다. 본 논문은 미래 군 작전에 운용될 탱크로봇에 대한 취약점을 최초로 제시하였으며, 국방 드론봇 부대에 활용될 수 있는 기초자료가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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