RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치 추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있다.
RSSI 기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 주제어장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서 네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게 되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고 있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있었다.
RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용한 자율 이동 로봇의 기능 중에서 선행적으로 요구되는 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 주제어장치로서 Spartan III를 사용하였으며, 현재의 위치 데이터는 계속적으로 Zigbee /IEEE802.15.4 무선통신을 사용하여 블라인드노드로 전송된다. 그리고 로봇에 탑재된 베이스스테이션노드는 블라인드 노드를 통해 수신된 위치 데이터를 수집하여 로봇을 제어하였고 서버로 전송하였다. 이동 중인 로봇은 Magnetic Compass를 사용하여 목적지의 방향을 인식하여 최종 목적지로 이동하였다. 또한 프로그램 내에 장애물회피 알고리즘을 이용하여 효율적이고 능동적으로 목적지에 도달하였다. 로봇에 부착된 베이스스테이션노드를 아용하여 서버프로그램에서 환경 데이터와 위치를 실시간으로 모니터링 할 수 있었으며, 서버프로그램에서의 능동적인 로봇제어가 가능하였다.
본 논문은 MR(magneto-resistive)센서를 이용한 실외형 자율 이동 로봇의 퍼지 조향 제어기에 대한 연구이다. 2개의 MR 센서를 이용한 지구자기장의 제거방법을 제안하고, 각각의 센서에서 측정된 자기장 차이값(dBy, dBz)을 입력변수로 사용한 퍼지 조향 제어기를 설계하였다. 자율 이동 로봇 시뮬레이션 프로그램을 개발하기 위해 MR센서의 모델링, 이동로봇의 동적모델링, 좌표변환 등을 하였다. 컴퓨터 시뮬레이션은 퍼지 로직을 이용한 이동로봇 제어기의 주행성능을 검증하기 위해 사용되었고 그 시뮬레이션을 통하여 제안한 퍼지 조향제어기의 강인성을 검증하였다.
리얼리티 예능 TV 프로그램이나 다큐멘터리, 스포츠 중계, 인터넷 개인 방송 등 다양한 방송 프로그램에서 기존의 촬영시스템과 다른 새로운 기기와 방법을 도입하고 있다. 특히 드론을 활용한 항공 촬영시스템으로 사람이나 지미짚 카메라로 촬영이 불가능했던 높은 구도에서 촬영하고, 액션 캠을 활용한 촬영시스템으로 사용자가 직접 휴대하거나 신체에 부착하여 역동적인 영상을 촬영하고 있다. 하지만 현재까지 개발 및 도입되고 있는 시스템들은 실내 촬영에 어려움과 영상 가장자리 왜곡 발생, 배터리 수명 문제로 장시간 촬영에 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 실시간으로 사용자를 검출하고 추적하면서 주변 환경과 사용자의 모습을 촬영하는 이동형 촬영 로봇 시스템을 제안하였다. 사용자의 제어 없이 실시간 촬영 및 저장 서비스를 제공하기 위해 로봇 스스로 카메라 영상을 통해 사용자를 검출, 위치 정보를 획득하고 이동하여 추적함으로써 근거리 영역을 유지한 상태로 새로운 기법과 구도에서 촬영하는 시스템을 구성하였다.
본 논문에서는 이동로봇에 사용되는 저가형 다중 센서를 이용하여 로봇의 작업환경을 인지할 수 있는 다중 센서 시스템을 개발하고, 이에 따른 이동로봇의 사용자 인터페이스를 개발함으로써 원격지에서 이동로봇을 조종하는데 주변 환경에 적합한 센서를 선택하고, 선택된 센서의 정보를 사용자 인터페이스 화면에 표시하는 '자동 절환' 기능을 추가함으로써 로봇주위의 환경을 보다 효과적으로 파악할 수 있는 인터페이스를 구현하였다. 실험에 사용된 저가용 센서는 초음파, Position sensing detector, 저가형 CMOS 카메라 모듈을 사용하였다.
본 논문에서는 심전도(ECG) 센서와 에지 컴퓨팅(Edge computing)을 활용하여 실시간 데이터와 Bayesian optimization을 통한 기계학습 알고리즘으로 재활 로봇에서 발목을 제어할 수 있는 Parameter(외골격 관련) 최적값을 출력한다. 심전도 센서 적용을 기반으로 하는 바이오 데이터 기술, 기계 학습(Bayesian optimization) 모델 접근 방식과 하드웨어 결합으로 재활 로봇 모터를 제어할 수 있는 Parameter 제공과 실시간 모터 제어 운영할 수 있도록 분석 플랫폼을 구축한다. 이 플랫폼을 이용해보다 효과적인 이동형 로봇설계 및 처리 방법을 연결할 수 있는 발판을 마련하였고, 로봇제어에 많이 사용하고 있는 매트랩 시뮬링크(Matlab simulink)를 연결할 수 있는 범용 통신 지원한다. 센서-전처리-인공지능 알고리즘-모터 제어 Parameter로 연계되는 데이터 가공과 처리 방법으로 최근 분석 기법을 적용하여 바이오 데이터 연구 활동과 이동형 재활 로봇 관련 데이터 분석 분야를 쉽게 접근할 수 있도록 한다.
2족 보행로봇은 그 구조적인 특성상 인간 생활환경에 적용이 용이하며 바퀴형 로봇이 이동하기 어려운 환경에서도 이동이 가능하다. 그러나 2족 보행로봇은 높은 자유도와 직렬형 링크 구조로 인해 안정도 해석과 제어가 어려운 점이 있으며 이는 로봇을 제작하는데 있어 난점으로 작용한다. 본 연구에서는 로봇의 발바닥에 압력센서를 설치하여 ZMP(Zero moment point)를 측정하여 안정도를 판별하고 신경망 이론을 이용하여 보행 안정도를 개선하도록 로봇의 자세를 제어하였다.
본 로봇은 wheeled type과 legged type의 장점을 함께 가지고 있으므로 주행 속도가 빠르며 환경적응력이 좋다. 기존 로봇과 비교할때 Y.Icihkawa등이 개발한 HLV와 가장 유사하지만 모터 3개로 6개의 바퀴-다리 유닛을 구동하므로 모터15개로 5개의 바퀴-다리유닛을 구동하는 Ichikawa HLV와 동력전달구조에서 많이 상이하다. 뿐만아니라 본 로봇은 3개의 모터만 사용했기 때문에 주행제어가 훨씬 간단하고 제작 비가 저렴하며 장애물 및 계단승강시 걸음새가 훨씬 간단하다.(Ichikawa HLV 경우 뒷 쪽 2개의 다리를 동시에 들 수 없기 때문에 계단 승강시 몸체 회전을 적절하게 섞어야 한다.)
로봇들의 협동 작업을 위해서는 다양한 환경에서 다른 로봇들을 인식하고 추적하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 코드북 모델과 스테레오 영상 처리를 이용하여 이동 로봇을 인식하고, 퍼지 제어기를 사용해 추적하는 이동 로봇 추적 제어 시스템을 제안한다. 먼저 코드북 모델을 사용하여 영상의 전경과 배경을 분리하였다. 분리된 전경에서 색상정보를 기반으로 관심영역을 구해내고, 스테레오 영상처리를 통해 얻은 깊이 영상을 기반으로 이동 로봇까지의 실제 거리를 추정한다. 각 거리에 따라 열림 및 닫힘 연산을 적용하고, 모듈형 로봇의 크기에 맞춰 라벨링을 통해 효과적으로 이동 로봇을 인식한다. 추출된 이동 로봇의 움직임에 따른 효과적인 추적을 위하여 스테레오 영상 처리를 통해 얻은 거리 정보와 로봇의 이동 정보를 이용해 퍼지 제어기를 설계하여 이동 로봇 추적 시스템을 제안하였다. 제안한 퍼지 추적 제어 시스템의 성능은 실제 이동 로봇의 추적 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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