본 연구에서는 이동 로봇에 영역 센서를 장착하여 실내에서 주변환경을 인식하여 지도를 작성하는 방법을 제안한다. 이동 로봇이 미지의 환경에서 자율 주행하기 위해서는 로봇 환경에 대한 지도를 작성하면서 이 지도 상에서 로봇의 위치를 인식할 수 있어야한다. 지도 작성과 위치 인식을 동시에 수행하는 SLAM을 구현하기위한 준비단계로서 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 연속적인 센서 신호들로 부터 동일 특징을 추출하고 이들을 서로 일치시켜서 로봇 이동 및 센서 신호에 불확실성이 있는 경우에도 지도를 작성하는 방법을 연구한다. 실제로 레이저 영역 센서를 장착한 이동 로봇을 이용하여 실내에서 지도를 작성하는 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 검증한다.
본 연구는 사람을 완전히 대체할 수 있는 완성형 서빙 로봇에 한 걸음 더 나아가는 것이 목표이다. 현재 시중에 나온 서빙 로봇은 호출 및 주문받기 등의 부가적인 기능을 할 수 없어 사람을 완전히 대체할 수 없다. 이에 따라 서빙 로봇의 효율성이 부족하여 대부분의 식당에서의 서빙 로봇 이용성이 낮다는 문제점이 있다. 따라서 호출 벨을 통한 로봇 호출 기능, 로봇에 부착된 인터페이스를 활용한 주문 및 결제 시스템 그리고 LIDAR 와 IMU 센서를 이용한 자율주행 기술을 이용하여 로봇만으로 다양한 업무를 수행할 수 있는 결과물을 만드는 것이 목표이다.
본 논문은 물류창고와 같은 실내 공간에서 RFID와 초음파 센서등을 이용하여 이동로봇이 자율적으로 자신의 위치를 파악하고 관리자가 지정한 목표 물체를 인식하여 간단한 업무를 보조할 수 있는 기법을 제안한다. 실내공간엔 RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 RFID의 리더기와 물체 접근시 활용이 가능한 추가적 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 실시간으로 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻는다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 근접한 물체와의 상대 거리를 추출하고 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 조합하여 목표 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 이동 로봇을 중심으로 한 경로지도를 실시간으로 작성하며 동시에 실내의 이동 가능 구조 및 목표 물체의 파악이 가능하여 이동로봇의 자율적 탐색을 위한 최적 경로 계획 수립에 활용 가능하다.
본 논문에서는 상대위치인식과 자계기반 안내를 결합한 무인주행 차량의 주행기법을 제안한다. 자계기반 주행은 이동하는 경로에 자계가 항상 계측되면 안정적인 자율주행이 가능하다. 하지만 외부요인으로 인해 자계가 검출되지 않으면 예측 불가능한 상황이 발생하는 단점이 있다. 따라서 상대위치인식을 이용한 무인주행을 통해 자계가 검출되지 않는 구간을 극복하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 유용함을 검증하기 위하여 차량을 개발하고 자계기반 주행 실험하였다. 또한 자계가 없는 구간에서의 상대항법을 이용한 무인주행 실험을 실시하고 결과를 분석하여 문제점 극복의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 LEGO NXT 마인드스톰을 사용하여 이륜 도립진자 로봇을 제작하고 MATLAB/SIMULINK를 이용한 모델 기반 설계 방법으로 제어기를 구현한 임베디드 시스템을 제안하였다. 먼저 이륜 도립진자 로봇의 모델링과 시뮬레이션을 통해 제어기의 성능과 안정성을 확인한 다음 시뮬레이션 프로그램을 직접 코드 변환하여 실험으로 설계된 제어기의 유효성을 확인하였다. 이륜 도립진자 로봇은 도립진자 원리를 이용한 자율 자세 제어를 기본 기능으로 하고 목적지까지 주행이 가능한 로봇이다. 제어기는 2차의 최적제어 방법으로 설계된 상태궤환 제어기를 이용하였다. 2차의 최적제어는 성능 지수 함수 �じ� 최소로 하는 이득행렬 �ジ� 구해 상태궤환 제어기의 이득으로 쓰는 방법으로 이득 설정 방법이 용이하여 이륜 도립진자 로봇의 제어기로 사용할 수 있다. 이륜도립진자 로봇의 제어기를 설계한 후 실험으로 자세 제어 성능과 외란 응답성, 무선 조종 주행 성능, 라인 주행 및 장애물 회피 성능을 확인하였다.
This paper proposes a situation awareness method based on data fusion and independent objects for autonomous driving in on-road environment. The proposed method, designed to achieve an accurate analysis of driving situations in on-road environment, executes preprocessing tasks that include coordinate transformations, data filtering, and data fusion and independent object based situation assessment to evaluate the collision risks of driving situations and calculate a desired velocity. The method was implemented in an open-source robot operating system called ROS and tested on a closed road with other vehicles. It performed successfully in several scenarios similar to a real road environment.
In a hybrid three-layer control architecture(deliberative, sequencing, and reflexive), the lowest reflexive layer consists of resources, actions, an action coordinator, and motion controllers. Because the execution of individual components in the reflexive layer should be done in real-time, each component has to be simple and, due to this reason, the Linux-RTAI(Real-Time Application Interface for Linux) has been used as an operating system. In this paper, a navigation control architecture, which combines the components in the reflexive layer and the navigation-related modules in the sequencing layer, is proposed. And then, as basic components, four actions(Goto, Avoid, Move, and EmergencyStop) are designed. Experimental results confirm the effectiveness of the proposed architecture and the performance of individual associated actions.
In this paper, we propose a multisensor-based navigation algorithm for a mobile robot, which is intelligently searching the goal location in unknown dynamic environments using multi-ultrasonic sensor. Instead of using “sensor fusion” method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data, “command fusion” method by fuzzy inference is used to govern the robot motions. The major factors for robot navigation are represented as a cost function. Using the data of the robot states and the environment, the weight value of each factor using fuzzy inference is determined for an optimal trajectory in dynamic environments. For the evaluation of the proposed algorithm, we performed simulations in PC as well as experiments with IRL-2002. The results show that the proposed algorithm is apt to identify obstacles in unknown environments to guide the robot to the goal location safely.
This article describes the system architecture of KUVE (KIST Unmanned Vehicle Electric) and unmanned autonomous navigation of it in KIST. KUVE, which is an electric light-duty vehicle, is equipped with two laser range finders, a vision camera, a differential GPS system, an inertial measurement unit, odometers, and control computers for autonomous navigation. KUVE estimates and tracks the boundary of road such as curb and line using a laser range finder and a vision camera. It follows predetermined trajectory if there is no detectable boundary of road using the DGPS, IMU, and odometers. KUVE has over 80% of success rate of autonomous navigation in KIST.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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