• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.353-354
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• 2008

본 논문에서는 GPS, Bleutooth 모듈을 사용하여 이동로봇의 군집이동에 관한 연구를 다루었다. 로봇 통신 모델로는 특정한 수신자가 정보를 받을 것을 기대하지 않고 통신가능 범위 안으로 들어왔을 때 상대방에게 정보를 보내는 방법인 사인보드 모델을 선택하였다. 군집간 제어를 위한 총 3대의 실외 이동을 로봇제작과 로봇의 좌표인식, 방향을 찾기 위해 GPS수신 모들과 Bluetooth 송 수신기를 사용하였다. 실험에 쓰인 모든 이동용 로봇에 GPS수신기와 Bluetooth 송 수신기를 장착하였고, GPS수신기로부터 받은 Master-이동로봇의 위치좌표를 Bluetroth 통신 영역 내에 있는 모든 이동로봇에게 송신을 한다. 각 Slave-이동로봇을 Master-이동로봇으로부터 받은 위치 좌표로 로봇간의 거리와 방향을 계산하며 이를 토대로 군집 로봇의 이동 알고리즘을 구현하였다. 본 논문에서는 군집간 제어를 위해 군집 로봇 시스템을 제작하였으며 상대적인 위치, 거리 유지, 진행방향을 계산한다. Master-이동로봇과 Slave-이동로봇 간의 1:N 실시간 통신과 일정거리를 유지함으로써 군집간 제어를 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.246-247
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• 2008

본 논문에서는 군집간 제어를 위한 이동용 로봇제작과 로봇의 좌표인식, 방향을 찾기 위하여 GPS(Global Positioning System)수신 모듈과 Bluetooth송 수신기를 사용하였다. 실험에 쓰인 모든 이동용 로봇에 GPS수신기와 Bluetooth 송 수신기를 장착하고, GPS 수신기로부터 받은 blaster-이동로봇의 위치좌표를 Bluetooth통신 영역 내에 있는 모든 이동로봇에게 보내면 각 Slave-이동로봇은 Master이동로봇으로부터 받은 위치 좌표를 이용하여 blaster-이동로봇을 중심으로 상대적인 위치, 거리 유지, 진행방향을 계산한다. Master-이동로봇과 Slave-이동로봇 간의 실시간 통신과 일정거리를 유지함으로써 군집간 제어를 할 수 있다.

• ICROS
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• v.15 no.2
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• pp.17-25
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• 2009

본 고에서는 이동로봇의 동시간 위치인식 및 지도작성(Simultaneous Localizaton and Mapping;SLAM) 기술에 대하여 다룬다. 이동로봇의 SLAM을 위하여, 로봇과 랜드마크의 상태를 상태공간 영역에서 같이 기술하는 방법과 센서로부터 입력된 정보를 이용하여 로봇이 상태를 추정하는 기법을 소개한다. 실제 로봇을 통한 예제를 통하여 로봇의 상태와 특징점을 동시에 추정하는 것을 보여준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.04a
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• pp.315-318
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• 2007

본 논문에서는 이동로봇 바닥에 설치된 여유 개수의 광 마우스를 이용하여 주행 중인 이동로봇의 속도를 효율적으로 추정하는 방안에 대해 기술한다. 먼저, 이동로봇의 속도 벡터와 광 마우스의 속도 벡터간의 관계를 과결정 선형시스템(Overdetermined Linear System)으로 표현한다. 다음, 과결정 시스템에 대한 최소자승 해(Least Squares Solution)로써 이동로봇의 주행 속도를 효율적으로 추정한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안된 이동로봇 주행 속도 추정법의 유효성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.23-23
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• 2004

이동로봇의 독립성과 움직임에 자유도를 높이기 위해서 축전지를 이동로봇에 탑재하고, 이를 이용하여 동력을 공급하는 경우가 대부분이다 이러한 경우에 에너지 효율은 제한된 동력을 가지는 시스템의 가동 가능시간을 결정하는 중요한 성능지수가 된다. 또한, 이동로봇의 최대속도나 최대가속도, 등판각도 등의 설계 사양을 소형의 모터를 사용하여 만족시키는 것은 이동로봇의 소형화, 경량화 및 시스템의 가격을 낮추기 위해 필수적이다. 그러나 이동로봇의 최대의 문제점 중의 하나인 소비전력의 감소에 대한 문제는 활발히 연구되고 있지 않다.(중략)

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1298-1299
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• 2015

이동 로봇의 자기 위치 인식 방법으로 GPS를 많이 이용하지만 건물 내부공간에서는 위성신호 수신 장애가 있기 때문에 GPS 사용이 어렵다. 이에 대한 대안으로 다양한 형태의 실내 측위 기술에 관한 연구가 진행되어왔다. 최근에는 WiFi를 이용한 방법이 일부 상용화 되고 있으나 정밀도가 3~5m라는 한계가 있으며, LED 조명을 이용한 방법은 실용화 단계에 이르지는 못했지만 많은 연구가 진행되고 있다. 당 연구실에서도 LED조명을 기반으로 한 실내위치 인식 시스템을 개발하였으며, 지난 연구에서는 이를 이용한 이동로봇의 자율주행을 연구하였다. 본 연구에서는 지난 연구에 덧붙여 두개의 수신부를 이용하여 로봇의 방향인식오류 개선 및 이동 로봇의 자율주행을 보여주고자 한다. 제시된 시스템은 이동로봇, 조명제어장치 그리고 컴퓨터로 구성된다. 이동로봇은 상용화된 마이크로 마우스에 탑재된 조명신호 수신장치를 통하여 자신의 위치와 방향을 감지하며, 컴퓨터와의 Wi-Fi 통신으로 자신의 위치를 컴퓨터에 전송하거나 위치 명령을 수신한다. 컴퓨터에서는 수신 받은 이동로봇의 위치를 실시간으로 화면에 표시하며, 이동로봇에 전달할 위치명령을 사용자가 입력하는 기능을 제공한다. 사용자가 이동경로를 설정한 후 이동로봇으로 명령을 보내면 로봇은 자신의 위치와 목적지를 비교하며 자율주행을 하게 된다. 실험을 통하여 확인한 결과 지난연구의 방향인식의 문제점이 해결되어 제시된 시스템으로 실내공간에서도 이동로봇의 자율주행이 원만히 이루어짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.215-218
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• 2002

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.415-418
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• 2007

가까운 미래에 인간생활에 활용될 지능형 로봇은 인간과 공존하면서도 효과적으로 인간을 도와줄 수 있는 인간친화형 로봇이라 할 수 있다. 이러한 것을 실현하기 위해서 로봇은 미지의 환경 내에서 자신의 위치 및 방향을 인식해야 할 필요가 있다. 더욱이, 이것은 일상생활에서 자연스럽게 이뤄지는 것이 당연하다. 로봇을 제어하는 가장 중요한 문제중의 하나로서 이동로봇의 주행에서의 위치불확실성을 해결함으로서 로봇의 위치를 추정하는 것이 바람직하다 할 수 있다. 본 논문에서는 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합 한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치 간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.683-686
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• 1999

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.56-59
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• 2004

GPS(global position system)은 특별한 표식이 없는 외부환경에서 위치 측정을 위한 가장 좋은 가능성을 보여주고 있다 그러나 현재 GPS의 오차에 의해서 위치 측정은 불가능하다. 또한 속도가 느린 이동로봇의 방향정보를 얻는 것도 힘들다. 본 논문에서는 지자기 센서를 이용하여 이동로봇의 방향정보를 이용하고 이동로봇의 인코더와 GPS를 이용하여 보다 정밀한 위치 측정이 가능하게 하였다. 이를 바탕으로 이동로봇의 지도를 작성하고 이동로봇의 안전한 경로를 신경망을 이용하여 학습하여 고장이나 충돌회피에 의해 이동로봇이 위험한 경로로 이동하는 것을 사전에 방지하였다. 또한 지도와 획득한 위치정보를 바탕으로 특정위치에서 임무를 수행함으로써 이동로봇이 외부환경에서의 방범활동이나 산업현장에 적용될 수 있음을 보이고자 한다.