• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.4
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• pp.27-35
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• 1998

Navigation is a method to direct a mobile robot without collision when traversing the environment. This is to reach a destination without getting lost. In this paper, global and local path planning in fixed obstacle and moving obstacle using genetic algorithm are presented. First, mobile robot searches optimal global path using genetic algorithm without falling into local minima. Then if it finds a unknown obstacle, it searches new path without crashing obstacle. Also if there is a moving obstacle, mobile robot searches new optimal path without colliding with the obstacles. Various simulation results show the proposed algorithm can search a shortest path effectively.

• The Science & Technology
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• v.35 no.10 s.401
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• pp.20-21
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• 2002

• 전자공학회논문지 IE
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• v.43 no.4
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• pp.136-142
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• 2006

As the function and interface for controlling the robot is more complicated, the robot platform which can link effectively between software and hardware is need to develop the robot easily. In this paper, we developed a humanoid robot that interests in robot industry part for robot platform with network communication function.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.131-134
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• 2006

본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.27-27
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• 2004

이 논문에서는 이동 로봇 플랫폼 위에 장착되는 비전 시스템을 이용하여 대상 사람의 얼굴위치를 검출, 사용자 인식을 수행하는 방법론을 제시한다. 본 연구에서 적용대상으로 하는 이동로봇은 실내에서 사용 가능한 홈 서비스 로봇(Hombot-2)으로 인간-로봇 상호작용 (human-robot interaction, HCI)이 중요한 기능 중에 하나이다. 로봇에 장착된 스테레오 비전 카메라에서 획득하게 되는 얼굴 영상은 임의로 움직이는 로봇 작업 반경 밖에 있는 사용자의 특성 상 얼굴 영상이 비교적 작게 얻어지고 정면얼굴에서 벗어난 가변적 얼굴 자세변화를 갖게 된다.(중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.541-544
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• 2012

Recently, RFID-based mobile robot navigation technology for the study is on the march. Obstacle avoidance using existing RFID tag technology, the target is immediately recognizable through Stored in the tag for obstacle size and shape information. However, this technique is not easy to recognize a moving obstacle. In this paper, in order to this solve problem, mobile robot obstacle avoidance system is proposed using smart RFID tags attached to the ultrasonic sensor. Proposed system used Smart RFID tag is designed to the 900Mhz tags attached ultrasonic sensors. And captured moving obstacles information deliver mobile robot. Mobile robot modify driving information through delivery information. And the system keeps track of the best driving route. Usefulness of the proposed system was confirmed by simulations and experiments.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.17 no.2
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• pp.267-276
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• 1993

This paper discusses the neural network application in the study on the obstacle avoidance of robot manipulator during the trajectory planning. The collision problem of two robot manipulators which are simultaneously moving in the same workspace is investigated. Instead of the traditional modeling method, this paper processing based on the calculation of joint angle in the cartesian coordinate with constrained condition shows the possibility of real time control. The problem of the falling into the local minima is cleared by the adaptive weight factor control using the temperature adding method. Computer simulations are shown for the verification.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.465-468
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• 2005

강화 학습이란 개체가 동적인 환경에서 시행착오를 통해 자신의 최적 행동을 찾아내는 기법이다. 특히 Q-learning과 같은 비(非)모델 기반의 강화학습은 사전에 환경에 대한 모델을 필요로 하지 않으며, 다양한 상태와 행동들을 충분히 경험한다면 최적의 행동 전략에 도달할 수 있으므로 여러 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 로봇의 행동을 효율적으로 제어하기 위하여 Q-learning을 이용하였다. 로봇 축구 시스템은 공과 여러 대의 로봇이 시시각각 움직이는 시변 환경이므로 모델링이 상당히 복잡하다. 공을 골대 가까이 보내는 것이 로봇 축구의 목표지만 때로는 공을 무조건 골대 방향으로 보내는 것보다 더 효율적인 전략이 있을 수도 있다. 어떤 상황에서 어떤 행동을 하여야 장기적으로 보았을 때 더 우수한지 학습을 통해 로봇 스스로가 판단해가도록 시스템을 구현하고, 학습된 결과를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.227-230
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• 2002

기존 이동로봇의 활발한 연구와 더불어 다양한 형태의 이동로봇이 등장하였다. 이에 본 논문에서는 8축으로 구성된, 총 16 Degree of Freedom을 가지는 다 관절 뱀 로봇을 제작하였다. 뱀 로봇은 지면과의 진행 마찰력을 고려하여 무동력 바퀴를 사용하였다. 또한 PC Cam과 초음파 센서를 사용하여 각 관절이 움직일 수 있는 Joint Angle을 나타내기 위하여 Target의 색상과 거리를 입력으로 하였다. 뱀 로봇은 머리부분, 몸통 그리고 꼬리부분으로 나뉘어 진행하는 방식을 가지며 PC Cam을 통해 화면에 보여지는 움직이는 특정 목표물에 대하여 진행을 하며, 진행 중 움직이거나 고정되어있는 Obstacle이 포착될 경우 충돌회피를 통하여 Target을 추종하는 방식을 실험적으로 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.193-195
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• 2015

본 연구는 병원과 같은 복잡하고 제한된 환경에서 로봇이 장애물과의 충돌 없이 목적지까지 도달 할 수 있게 하는 로봇 내비게이션 시스템에 관한 것이다. 또한 내비게이션 시스템은 크게 1) 센서 네트워크 2) 내비게이션 서버, 3)로봇 세 가지 기능으로 되어 있으며 구성되어있다. 제한된 환경에서 CCTV를 이용하여 위치를 인식하고 서버와의 통신을 이용하여 로봇이 장애물이나 움직이는 또 다른 객체와의 충돌 없이 목표에 도달 하는 것을 지원하기 위하여, 최적화된 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. 또한 제한된 영역과 역할에 따른 로봇의 최적화 배치 개수를 파악하여 실제, 다양한 영역에서 사용가능할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 한다.