본 논문에서는 무인항공기의 자율 비행을 위한 전역 및 지역 경로 비행 시스템을 제안한다. 전체적인 시스템은 ROS 로봇 운영체제를 기반으로 구축하였다. 무인항공기에 탑재된 임베디드 컴퓨터는 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 실시간으로 VFH 기반의 지역 경로와 제안하는 Modified $RRT^*$-Smart 기반의 전역 경로를 생성한다. 또한, 무인항공기의 비행컨트롤러에 Mavros 통신 프로토콜을 이용하여 생성된 경로에 따른 이동 명령을 내린다. 지상국 컴퓨터는 장애물 정보를 수신하여 2-D SLAM 지도를 생성하고, 목적 지점을 임베디드 컴퓨터에 전달하며 무인항공기의 상태를 관장한다. 제안하는 무인항공기의 자율 비행 시스템을 3-D 공간 상의 시뮬레이터 및 실제 비행을 통해 검증하였다.
본 연구는 개선된 거리변환 알고리즘을 사용하여 로봇이 이동해야 할 경로를 생성하고, 퍼지 시스템을 사용하여 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 구현해서 로봇이 그 경로를 안전하고 효율적으로 추적하는 것을 목적으로 하였다. 개선된 거리변환 알고리즘을 이용하여 로봇의 유연한 주행을 가능하게 했으며, 또한 주행거리와 주행시간도 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 경로생성 후 경로를 추적할 때는 퍼지 시스템을 이용한 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 선택적으로 사용해서 경로추적 중에 예상치 못한 장애물이 발견되었을 경우에도 장애물을 회피한 후에 계속해서 경로를 추적하는 것을 확인함으로써 경로생성 후의 외부환경변화에도 강인함을 볼 수 있었다.
본 연구는 개선된 거리변환 알고리즘을 사용하여 로봇이 이동해야 할 경로를 생성하고, 퍼지 시스템을 사용하여 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 구현해서 로봇이 그 경로를 안전하고 효율적으로 추적하는 것을 목적으로 하였다. 개선된 거리변환 알고리즘을 이용하여 로봇의 유연한 주행을 가능하게 했으며, 또한 주행거리와 주행시간도 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 경로생성 후 경로를 추적할 때는 퍼지 시스템을 이용한 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 선택적으로 사용해서 경로추적 중에 예상치 못한 장애물이 발견되었을 경우에도 장애물을 회피한 후에 계속해서 경로를 추적하는 것을 확인함으로써 경로생성 후의 외부환경변화에도 강인함을 볼 수 있었다.
자율 주행은 이동 로봇의 핵심적 기술로써, 측정된 센서 정보를 토대로 불확실한 위치 정보를 이용한 지도 작성 및 수정 기능과, 불확실한 지도 및 센서 정보를 이용한 로봇의 위치 인식 기능으로 구성된다. 자율주행은 이러한 주행 위치의 불확실성에 기반한 확률론적 방법론과 함께 주행 시 장애물의 감지 및 회피 경로의 생성, 반복적 주행 패턴에 따른 경로 관리 기능이 필수적 요소이다. 거리 기반의 스캐너를 통해 관측된 센서 입력은, 지도 구성에 사용된 벽과 같은 정적 물체와 주행 시의 사람처럼 움직이는 동적 물체와의 구별이 필요하기 ?문에 장애물 감지에 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 자율 주행 환경에서 기존의 정적, 동적 개체의 판별 방식과 비교하여, 장애물 회피를 위한 저해상도 격자 공간의 생성 및 강화학습을 이용한 경로 생성을 다루고자 한다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법론의 실효성을 검증하고자 한다.
대표적인 식물호르몬인 indole-acetic acid (IAA)를 생성하는 근권세균에서 IAA 생합성 경로와 생성량과의 관계를 파악하기 위해 IAA 생성능이 크게 다른 4개 균주를 선발하고 동정하였다. 특정 경로를 이용한 IAA 생합성능의 조사를 위해 주요 전구물질을 첨가하여 IAA 생성량을 측정하였다. Tryptophan 의존적 경로에 의한 총 IAA 생성량은 Acinetobacter guillouiae SW5가 1.66 mg/ml로 가장 높았으며, indole acetamide (IAM)를 배지에 첨가했을 때 amidase의 활성은 분리균주 중 Rhodococcus equi SW9이 가장 높았다. IAA 생합성을 위한 또 다른 두 가지 경로의 전구물질인 indole acetonitrile (IAN)을 첨가하였을 때 IAA 생합성은 A. guillouiae SW5가 가장 높았으며, 이 때 nitrilase 보다는 nitrile hydratase의 활성이 높았다. 그러나 두 경로 중 IAN을 직접 IAA로 전환시키는 nitrilase의 활성은 Bacillus thuringiensis SW17이 균주들 중 가장 높았다. B. thuringiensis SW17은 4균주 중 IAA생합성능이 가장 낮았으며 tryptophan을 이용하여 생합성하는 IAA 중 상당량을 IAM을 거치는 경로를 통해 생성한다. Lysinibacillus fusiformis SW13은 IAA 생합성에 관여하는 nitrile 전환경로들을 비교적 고르게 이용하여 IAA를 생성하였다. Tryptophan 비의존적 경로를 통한 IAA 생합성은 A. guillouiae SW5에서만 소량 관찰되었다.
5 축 공작기계에서 회전축을 포함한 동시 구동에 대한 볼바 측정용 원호 경로 생성 및 NC 데이터 작성은 CAM 소프트웨어를 사용할 경우 공작기계의 구조, 사용되는 동시 구동축 종류 및 볼바 셋업 조건 등 다양한 시스템 구조와 변경된 측정 환경에 따라 매번 많은 시간과 노력을 수반해야 한다. 본 연구는 소프트웨어의 의존 없이 다양한 볼바 측정 조건에서도 항상 사용할 수 있는 두 축 동시 구동을 통한 원호 경로를 생성하는 기법을 소개하며 임의의 공작기계의 구조 및 동시 구동축의 종류, 볼바 셋업조건 등을 고려한다. 제안한 원호 생성 기술을 이용하여 세 가지의 사례에 대한 원호 경로 생성용 수학식을 제시하며 더불어 볼바 부품간 물리적 간섭을 방지하기 위한 측정 가능성 사전 검사 방법을 제안한다. 제안한 기법의 타당성은 두 개의 회전축을 이용한 볼바 측정 실험을 통해서 검증한다.
본 논문에서 구현한 시스템은 비젼(vision)시스템을 이용하여 자율 이동로봇의 경로를 탐색하고 추출된 정보로부터 자율 이동로봇의 위치제어 성능을 제시하고자 한다. 일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 기타 다른 시스템의 정보를 이용하여 미로를 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그리고, 본 연구에서 제시한 시스템은 자율이동로봇의 행동 환경을 호스트 PC인 비젼시스템이 로봇의 현재 위치, 로봇이 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 둥둥을 분석한다. 분석된 결과값을 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하면 로봇은 그 데이터를 받아서 동작하게 되며 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 만들거나 장애물을 회피 할 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 A* 알고리즘을 사용하였으며, 본 알고리즘은 매우 단순하면서도 실시간 처리에 적용가능하며, 자율 이동로봇의 충돌회피, 최단 경로 생성에 대한 성능을 실험을 통하여 제시한다.
자율운항선박은 인공지능, 센서 및 통신 기술을 활용하여 스스로 운항하는 선박으로, IMO 자율화등급 3단계 이상의 자율운항선박을 개발하여 선원의 개입을 최소화하기 위해 많은 연구가 진행 중이다. 항만에서는 스마트항만을 위한 연구와 함께 자율운항선박과 스마트항만간 연계를 통한 운항 효율성 향상이 주목받고 있다. 운항 효율성 향상을 위해 과거 항적 데이터 및 항만 Port-mis 데이터를 활용한 입출항 지원 연구가 진행되면서 자율운항선박이 통항량이 적은 시간에 항만에 도착할 수 있도록 스케쥴링 계획 및 이에 따른 전역경로 생성 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 입출항 스케쥴링을 통해 자율운항선박 전역경로가 생성되어 운항 중 급작스런 통향량 증가나 다른 외부요인으로 인해 정박지에서의 대기가 필요한 경우 정박지 대기를 고려한 자율운항선박의 전역경로를 생성에 대한 고려사항을 연구하였다.
이동 로봇이 이동하기 위해서는 시작위치와 목적위치까지 이동 경로를 계산해야한다. 특히 실내용 서비스로봇의 경우 상대적으로 저렴한 인공마크와 위치인식감지센서를 이용하여 현재 위치를 판단 할 수 있다. 이 센서의 인식마크를 이용해 노드 간의 이동 경로를 생성하고 목적노드까지 이동하는데 발생할 수 있는 외부의 변화를 포함하여 로봇의 이동경로를 빠르게 생성 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 자율 주행 차량을 위한 안전한 등반 경로 계획기법을 다룬다. 일반적인 경로 계획과는 달리 주행 시 안전을 최우선으로 한다. 이를 위해 주행에 방해되거나 위험한 지형을 포함하는 전역 포텐셜 필드를 생성하고, 생성된 전역 포텐셜 필드에서 가장 안전한 경로를 계획하기 위해 영상 처리 기법과 경로 선정 규칙을 제안한다. 제안하는 방법은 간단한 영상 처리 기법을 이용함으로써 경로 계획에 요구되는 정보량과 연산량을 줄일 수 있으며, 인간의 직관과 유사한 안전한 경로 계획 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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