본 논문에서는 미지의 환경에서 이동로봇의 자율 주행이 가능하도록 비전 시스템과 퍼지규칙을 이용한 경로 설정과 장애물 회피를 위한 알고리즘을 소개 하고자 한다. 한편 원격지에서도 로봇의 움직임을 파악할 수 있도록 인터넷을 통한 원격운용 기능을 추가함으로써 로봇의 효율적인 운용이 가능하도록 하였다. 소벨 연산자를 이용한 장애물의 윤곽선 추출과 퍼지규칙을 이용하여 경로 계획과 장애물 회피를 위한 알고리즘을 생성하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션으로 그 효율성을 검증하였다. 또한 실제 이동 로봇을 제작하여 실험한 결과에서도 제안된 알고리즘이 우수한 성능을 발휘함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 두가지 알고리즘을 제안하고자 한다. 첫째는 PC를 이용하여 영상처리를 수행하고 로봇의 이동경로를 계산해 주는 간략화 된 알고리즘이다. 둘째는 PC등의 보조수단이 없는 자율 이동로봇의 이동을 위한 복합 알고리즘이다. 첫 번째 알고리즘은 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF an선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 전처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되면 회피할 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하면 호스트는 화면에서 장애물이 차지하는 비율을 따져서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가는 알고리즘을 구현해 보고자 한다. 두 번째는 이동하고자 하는 입력 영상의 환경의 조명 조건이 불연속이거나 장애물의 크기나 색상이 다른 여러 가지 그레이 레벨을 갖는 분할된 장애물이 있을 때 로봇이 자율적으로 이동하도록 하여 장애물이 나타나면 회피하여 최종 목적지를 찾아가도록 하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 여기에서는 영상 전처리 과정과 장애물을 인식할 수 있도록 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다.
본 논문은 초음파 센서에 의해 인식된 정보를 항체와 항원으로 모델링 된 퍼지 인공 명역망에 의한 하위 행위기와 상위 행동 선택기로 설계된 자율이동로봇 시스템에 관한 연구이다. 외부 환경과 행동 패턴의 관계는 매우 많은 조합이 가능하다. 이러한 복잡한 관계 속에서 행동의 우선 순위를 어떻게 결정하는가 하는 문제가 가장 중요하다. 이런 복잡한 결정을 위해 본 논문에서는 퍼지 인공 면역망 알고리즘을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제안된 자율이동로봇의 행위 선택기의 유용성을 보여준다.
현 시대는 로봇의 시대라 할 만큼 다채로운 로봇들이 개발되고 있으며, 인간의 기능들을 본 떠 만든 로봇 암(Robot arm: manipulator)과 워킹로봇(Walking robot: biped robot, quadruped robot, popping robot, etc.)물체인식 및 물체 추적 로봇(Tracking robot with image processing -. Domo robot, MIT.)이나 곤충과 동물 등의 생체 로봇에 대한 개발 또한 진행하고 있다. 지능형 이동로봇에서 가장중요하고 기본이 되는 기술인 무선통신망을 이용한 통신 기술과 지표면을 걷는 워킹로봇이 아닌 개활지나 밀폐된 공간에서 주행이 자유롭고 속도 및 주변 반응에 대해서 즉시 반응할 수 있는 장점을 가져 개발이용이한 바퀴를 이용한 2축 이동로봇에 관하여 연구하였다. 본 연구는 무선통신망을 이용하여 인터넷이 되는 곧 이면 어디서든 원격제어를 통하여 이동로봇을 전진, 후진, 좌회전. 우회전 및 속도제어 위치제어를 할 수 있고 GPS로 로봇의 위치와, 카메라를 이용하여 영상자료를 수집하고 센서를 이용하여 장애물 감지 및 자율주행 하는 등 여러 분야에 응용 할 수 있는 로봇을 연구하였다.
본 논문에서는 자율분산로봇의 무선 통신시스템에 관하여 연구하였다. 이동로봇 사이의 협조 동작을 위하여 통신의 구현이 필요하다. 따라서, 우리는 이동로봇에 무선통신시스템을 적용하여 실험하였다. 그리고, 여러 이동로봇 사이의 상호작용을 연구하기 위하여 분산된 제어구조의 개념과 실험적 구조를 설명한다.
본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안하고 또한 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다. 포섭 구조는 기존의 Al방법과는 달리 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다. 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇의 시뮬레이션을 통해 결과의 효율성을 입증한다.
일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 어떤 다른 시스템의 정보를 이용하여 주변을 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 시스템은 초소형 비행체를 이용하여 주위 환경과 자율 이동로봇의 위치 정보를 탐색할 수 있도록 시스템을 구성하였다 이러한 시스템의 성능은 로봇이 위치하고 있는 주위의 불완전한 정보로부터 적절한 결론을 유도해 낼 수 있어야 한다. 그러한 비선형적인 문제는 현재까지도 문제 해결을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자율이동로봇의 행동 환경을 공간상의 제약을 받지 않는 비선형 시스템인 초소형 비행체에 극초단파(UHF16채널) 영상장치를 이용하여 호스트 PC로 전송하고 호스트 PC는 로봇의 현재 위치, 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 등을 분석한다. 분석된 결과 파라메타는 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하고, 로봇은 그 데이터를 분석하여 동작하게 된다. 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할 때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 생성하거나 장애물을 회피 할 새로운 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 초소형 비행체에서 탐지한 불완전한 영상정보에서도 비교적 신뢰도 놀은 결과를 보이는 A* 알고리즘을 사용하였다 적용한 알고리즘은 실험을 통하여 실시간으로 정보를 처리할 수 있었으며, 자율 이동로봇의 충돌회피나 최단 경로 생성과 같은 문제를 실험을 통하여 그 성능과 타당성을 검토하였다.delta}textitH]$를 도출하였다.rc}C$에서 30 ㎫의 압력으로 1시간동안 행하였다 소결한 시편들은 직사각형 형태로 가공하였으며 표면은 0.5$\mu\textrm{m}$의 다이아몬드 입자로 연마하였다. XRD, SEM 및 TEM을 이용하여 상분석 및 미세조직관찰을 행하였다. 파괴강도는 3중점 굽힘 법으로 (3-point bending test) 측정하였다. 이때 시편 하부의 지지 점간의 거리는 30mm, cross-head 속도는 0.5 mm/min으로 하였고 5개의 시편을 측정하여 평균값을 구하였다.ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 3은 0.123$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.017$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 4는 0.055$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.016$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 5는 0.031$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.015$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 6은 0.111$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.020$\ell/\textrm{cm}^3$로 나타났다. 3. 단일재료의 악취흡착성능 실험결과 암모니아는 코코넛, 소나무수피, 왕겨에서 흡착능력이 우수하게 나타났으며, 황화수소는 펄라이트, 왕겨, 소나무수피에서 다른 재료에 비하여 상대적으로
이동성에 nonholonomic 제약을 받는 차륜 구동 이동 로봇의 불확실한 환경에서의 자율 주행 제어기를 제안하였다. 전체 시스템은 on-line으로 지역경로 계획을 하는 planner 부분과 차륜 구동 이동 로봇의 nonholonomic 제약을 극복하면서 계획된 지역 경로를 충실히 추종하기 위한 제어기 부분의 두 부분으로 구성하였다. Planner는 빠른 응답을 생성하고, 전역적인 정보를 사용하지 않기 위하여 반사적인 제어 방식에 의한 경로 생성 방식을 채택하였고, 제어기 부분은 비선형 posture feedback stabilizer로 설계하였다. 제안된 시스템은 단순한 형태의 제어 방식으로 완전한 자율적인 판단에 의한 장애물 회피와 목표 지점으로의 수렴 능력을 보여 준다. 본 시스템의 단순하면서도 효과적인 자율주행 능력은 반사제어 방식의 장점과 feedback 제어기의 증명된 안정성에서 기인한다. 시뮬레이션과 자체 구현한 차륜 구동 이동 로봇인 "MARI"로 실제 환경에서의 실험을 실시하여 제안된 제어기의 유효성을 검증하였다.
두 카메라로 받아들인 영상을 매트랩(MATLAB)을 이용하여 각각의 카메라에서 시간차를 두고 찍은 첫 번째 사진과 두 번째 사진의 GRAY변환 후 두 사진의 차로 임의로 나눈 3영역에서 움직임을 확인하고 이동방향을 알 수 있었다. 카메라에서 연속적으로 찍은 세 번째 사진과 네 번째 사진도 차를 내어 자율 이동 로봇은 물체를 쫓아가게 된다. 카메라에서 사진을 계속 캡처한 후 차를 내어 자율 이동 로봇이 물체를 쫓아가도록 설계 및 제작 하였다. 자율 이동 로봇은 사람의 눈과 같은 고정된 두 대의 카메라를 사용했다. 영상 처리와 모터제어의 빠른 연산을 위해 컴퓨터를 사용하였고, 영상 처리된 신호는 프린터포트를 이용하여 모터제어를 하였다.
기존 센서들은 고정형 무선 네트워크로 구성되어 재난지역, 군사지역 등의 지역에서는 데이터를 획득 할 수 있는 관찰영역이 제한적이다. 하지만 이동 능력을 가진 센서들이 스스로 주변 센서들의 위치와 장애물의 위치를 이용하여 자율 배치된다면 센서들의 관찰영역을 보다 많이 확보하면서 보다 더 정확한 데이터를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 로봇 공학 분야에서 많이 사용하는 Player/Stage 시뮬레이터를 이용하여 다양한 실제 환경과 같은 가상의 환경에서 포텐셜 필드 방식을 적용한 센서 로봇 집단의 자율 배치 기법을 모의실험하고 검증한다. 또한 그 자율 배치 방법을 이용한 실제 이동 센서 로봇집단의 구현 내용 및 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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