• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.721-722
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• 2023

본 연구에서는 공업계 고등학교 재학생 중 자율주행로봇 대회에 출전하려는 학생들을 대상으로 삼았다. 자율주행로봇 대회를 준비할 때는 프로그래밍, 로봇제작 등을 연습한다. 학생들은 대회를 준비하면서 성과에 대한 부담을 많이 가지고 있지만, 대회를 준비하는 과정에서 본인의 의도대로 결과물이 나타나지 않았을 때, 학습된 무기력에 빠질 수 있다. 이에 본 연구에서는 자율주행로봇 대회의 출전을 준비하면서 발생할 수 있는 학습된 무기력을 극복하기 위하여 회복탄력성을 증진할 수 있는 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2442-2445
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• 2001

현재까지의 자율 주행 로봇에 대한 연구는 완전히 지능화된 로봇으로 작업을 수행하는 연구가 대부분이었다. 자율 주행 로봇이 완전한 지능을 지니기 위해서는 고비용, 고성능의 센서가 필요하다. 본 논문은 지능화 공간의 개념을 사용하여 네트워크 기반의 자율 주행 로봇을 구동하기 위한 능동적인 시스템 구조를 제안하며 고성능의 센서가 없어도 효과적인 주행을 함을 보인다. 본 논문에서 제안하는 시스템 구조에서 네트워크상의 여러 가지 자원들(로봇, 비전 시스템, 디스플레이시스템)은 서비스가 되어 서로의 기능을 능동적으로 사용할 수 있다. 네트워크상에서 각 서비스를 공유하기 위하여 JAVA기반의 프로토콜 Jini를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 자율 주행 로봇은 주변 환경 및 주어진 작업에 따라 기능적으로 모듈화된 서비스를 환경상의 여러 자원들과 공유하여 운용된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.404-405
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• 2016

본 논문은 자율주행로봇의 평면 공간 주행과 평면 공간상의 Map 정보를 생성하는 것에 관한 것이다. 자율주행 로봇은 Raspberry Pi, Sonar Sensor, Gyro Sensor를 사용해 궤적 이동에 대한 정보를 수집한다. 자율주행로봇은 정확한 직진 주행 및 회전 이동을 위해 개선된 모터 제어 기법인 PID Controller를 사용한다. 정확한 Map 정보를 생성하기 위해서 System은 주행 중에 수집한 궤도의 정보를 2차원 배열과 LIFO 자료 구조에 기록하여 Map Information을 생성해 나간다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2206-2208
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• 2004

본 논문에서는 자이로스코프를 이용한 자율이동로봇의 주행기록계에 대한 오차 보상을 제안한다. 자율이동로봇의 주행 시 주행기록계는 슬립과 마찰 등으로 인해 많은 방향각에 대해 오차를 포함하고 있어서 주행기록계에만 의존하여 주행하기 힘들다. 주행기록계가 슬립과, 회전에 대한 단점을 보안하기 위해 방향각에 대해 자이로스코프를 사용하여, 자이로스코프로부터 얻은 데이터와 주행기록계의 데이터를 융합하여 주행기록계의 오차누적에 의한 이동로봇의 방향각에 대한 비정확성을 보상하기 위한 알고리듬을 제안한다. 대부분의 주행 시 주행기록계의 값을 신뢰하고 자율이동로봇의 순간적인 각도변화에 대해서는 자이로스코프를 이용하였다. 이동로봇의 직진 주행 실험 결과 주행기록계만을 사용하여 주행했을 때는 방향각 오차가 크게 발생하였다. 그러나 주행기록계와 자이로스코프의 데이터를 융합하여 적용한 시스템의 성능이 주행기록계만 이용한 경우에 비해 보다 정확함을 실험을 통해 확인하였다. 이동로봇의 안정성 있는 경로 추종을 통해 이동로봇의 보다 넓은 영역에서의 작업이 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.526-528
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• 2022

실외 자율주행 청소 로봇을 위한 인공지능기반 자율주행 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 ROS(Robot Operationg System) 기반으로 이루어졌으며, 3D 라이다와, 초음파 센서를 활용하여 주변의 장애물을 감지하고 GPS와 영상을 활용하여 로봇의 위치 인식을 하여 자율 주행을 진행하였다. 자율주행 실험결과 영상과 RTK-GPS를 사용하여 정해진 경로를 ±20cm이내의 오차를 가지고 추종하면서 청소를 진행하였다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.32 no.3
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• pp.231-242
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• 2022

In this study, we developed a robot operating system (ROS)-based autonomous driving robot that estimates the robot's position in underground mines and drives and returns through multiple waypoints. Autonomous driving robots utilize SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) technology to generate global maps of driving routes in advance. Thereafter, the shape of the wall measured through the LiDAR sensor and the global map are matched, and the data are fused through the AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) technique to correct the robot's position. In addition, it recognizes and avoids obstacles ahead through the LiDAR sensor. Using the developed autonomous driving robot, experiments were conducted on indoor experimental sites that simulated the underground mine site. As a result, it was confirmed that the autonomous driving robot sequentially drives through the multiple waypoints, avoids obstacles, and returns stably.

• 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.

• Journal of the KSME
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• v.57 no.7
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• pp.40-45
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• 2017

이 글에서는 지능형 로봇의 자율주행기술이 자율주행자동차를 위하여 응용된 사례에 대해서 살펴본다. 주로 로봇분야 연구자들이 자율주행자동차를 위하여 개발한 위치 추정, 경로 생성 및 운동제어, 동적 장애물 검지 및 추적 등의 다양한 주제에 관한 기술 개발 동향을 소개한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.12
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• pp.164-172
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• 2019

In this paper, we implement a wheeled mobile robot that accurately and autonomously finds the optimal route from the starting point to the destination point based on computer vision in a complex indoor environment. We get a number of waypoints from the starting point to get the best route to the target through deep reinforcement learning. However, in the case of autonomous driving, the majority of cases do not reach their destination accurately due to external factors such as surface curvature and foreign objects. Therefore, we propose an algorithm to deepen the waypoints and destinations included in the planned route and then correct the route through the waypoint recognition while driving to reach the planned destination. We built an autonomous wheeled mobile robot controlled by Arduino and equipped with Raspberry Pi and Pycamera and tested the planned route in the indoor environment using the proposed algorithm through real-time linkage with the server in the OSX environment.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.97-100
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• 2008

본 논문에서는 자율주행 로봇의 제어를 위한 온톨로지 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 '감지', '획득', '인식', '(경로 ${\cdot}$ 행동)계획', '행동'의 다섯 단계로 구성된 '인지 사이클'에서 '감지', '행동계획', '행동' 단계를 온톨로지를 이용하여 구현함으로써 온토롤지에 의한 로봇의 제어가 가능하도록 한다. 즉, '감지' 단계에서는 자율주행 로봇이 센서를 통해 감지한 환경 정보를 온톨로지로 표현하고, '행동계획' 단계에서는 온톨로지를 이용하여 로봇 주변의 상황에 따른 국소 영역에서의 로봇의 행동을 계획하며, '행동' 단계에서는 온톨로지를 통해 로봇 구동부의 제어가 가능하도록 한다. 그리고 차동구동형 로봇을 제작하고, 실제 환경에서의 실험을 통해 그 타당성을 검증한다.