최근 산업용 로봇에서부터 청소 로봇과 지능형 서비스 로봇에 이르기까지 주행 기능을 갖고 있지만, 제한된 상황에서의 단순한 주행 기능이 거의 대부분이다. 로봇이 복잡한 환경에서 자율 주행 하기 위해서는 로봇의 위치인식이 되어야 가능하다. 지금까지 많은 기술들이 나와 있지만 비교적 고가의 장비로 구현되어야 한다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 802.15.4a 기반에 CSS (Chirp Spread Spectrum) 방식의 RTLS를 로봇 위치추적에 사용함으로 낮은 가격에 로봇의 위치 추적이 가능한 방법을 제안한다. 이를 위해 RTLS 모듈을 제작하였고, 로봇의 위치제어에 사용하였다. RTLS를 적용한 로봇은 비용적인 측면에서 비교적 낮은 가격에 로봇의 현재 위치를 얻을 수 있는 장점을 가지며, 충돌감지 센서와 같은 센서를 통해 간편하게 지도를 작성할 수 있다는 장점이 있다. 또 앞으로 여러 대의 로봇을 동시에 사용하는 환경에서도 각각의 로봇이 위치를 인식하기 위해 드는 비용을 줄임으로 실제 저가의 로봇에 적용 가능할 것이다.
자율주행 로봇은 자신위치와 장애물의 위치 등 주변 환경을 인지하여 원하는 지점까지 스스로 이동 및 임무 수행이 가능한 로봇 이다. 목표위치를 탐색하기 위하여 GPS 및 초음파 센서를 이용하여 이동 방향 설정 및 주변 장애물 위치를 파악할 수 있도록 하였다. 특히, WLAN을 이용하여 이동 로봇에 대한 위치 정보의 설정 및 위치 데이터의 교신이 가능하도록 하였고 이동로봇을 이용한 실제 실험을 통하여 원하는 위치 탐색과 장애물 회피가 효과적으로 수행됨을 확인한다.
자율 주행 할 수 있는 로봇은 사람이 갈 수 없는 위험한 장소이나 좁은 장소에 접근 할 수 있는 능력이 있다. 로봇에 광소자 센서를 이용하여 빛의 차이에 따라 스스로 길을 찾아 갈수 있게 하였다. 밝기에 따라 로봇이 길을 찾으므로 차선이나 도로의 지시 선을 따라 로봇이 원하는 목지에 도달 할 수 있게 하였다. 또한 무선 센서를 이용하여 임무 수행 중 얻은 데이터를 무선으로 전달 할 수 있게 하였다.
본 논문은 실제 환경과 모의실험에서 이동 로봇의 위치 추정과 자율주행 구현을 위한 프로그래밍 툴킷에 대해 서술한다. 기존에 사용되고 있는 라이브러리들은 복잡성과 유용성의 결함으로 사용에 어려움이 있다. 제안된 툴킷은 추측항법, 운동 모델, 측정 모델, 그리고 방향 또는 지향각의 연산을 위한 툴킷들로 구성된다. 추측 항법과 운동 모델은 차륜 구동 로봇과 전, 후륜 속도에 의한 이륜차 로봇에 대해 다룬다. 툴킷들은 실제 환경과 모의실험에서의 자율주행을 위해 사용 가능하다. 툴킷의 사용가능성은 모의실험의 결과와 실제 실험의 결과를 보임으로써 증명한다. 제안된 툴킷은 이동 로봇의 위치추정, 지도 작성, 그리고 장애물 회피와 같은 자율주행의 구성 기술을 위한 알고리즘의 검사에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 로봇을 주행하면서 얼굴을 인식하는 로봇에 대해서 다루었다. 로봇이 일반화 하는데 가장 기초적으로 수행되어야 하는 기능이다. 동시에 다양한 분야에서 활용 가능한 기술이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 특정한 공간에서의 보안 방법으로의 생체인식 기술 중 얼굴인식을 모바일 로봇 상에서 작동하는 것을 구상했다.
본 논문은 영상 정보를 통하여 원거리에 있는 자율주행 로봇을 실시간으로 원격 제어하기 위한 시스템 설계를 제안하고 실제로 구현한다. 본 논문에서의 제안한 시스템은 인터넷상에서 이동 로봇을 제어하기 위한 웹서버 시스템, 웹을 통하여 제어하거나, 웹 브라우저 없이 서버와 연결된 네트워크 선로를 통하여 제어하는 클라이언트 시스템, 클라이언트 시스템과 자율이동 로봇간의 양방향 통신을 가능하게 하고 모든 시스템 총괄하는 제어서버 시스템, 무선 네트웍카드를 통하여 서버의 명령을 실행하고 영상 정보를 감지하여 서버 시스템에 전송하는 로봇 시스템으로 구성된다. 클라이언트, 제어서버 시스템은 플랫폼의 이식성을 고려하여 Java 어플리케이션으로써 구현되어 질 것이며, 웹 사용자 인터페이스는 HTML 과 Java 애플릿을 사용하여 구현한다. 본 논문에서는 앞에서 제시한 이러한 원격제어 시스템을 실제로 구현하여 실험함으로써 원거리에 있는 자율이동 로봇의 실시간 제어를 검증하고 적용하고자 한다.
자율 주행 로봇은 스스로 운행할 능력이 있으므로 사람이 접근하기 어려운 위험한 장소 또는 좁은 장소 등에 갈 수 있고 센서를 이용하여 사람이나 프로그램이 지시하는 명령을 수행할 수도 있다. 그리고 센서를 이용해 얻은 데이터를 다시 전송해 줄 수 있다. 지시된 장소까지 주행하기 위해 장애물이나 다른 이웃 로봇에 충돌하지 않고 원하는 목적지까지 진행 하여야 한다. 본 연구에서는 로봇의 자율 주행을 위한 충돌 회피 방법을 설계하고 구현하였다. 충돌회피를 위해 더듬이, IR 및 초음파 센서를 사용하여 근거리 장애물과 원거리 장애물을 감지하여 회피 할 수 있게 하였다. 또한 임무 수행 후 데이터를 전송하기 위해 유, 무선 통신을 이용하였다.
본 연구는 외부환경에서 자율주행 로봇을 위해 중요한 물체를 찾기 위한 방법을 설명한다. 외부환경의 물체를 찾기 위해서 먼저 로봇은 외부환경에서 주행할 때 획득한 영상으로부터 물체를 검출하고 분할한다. 로봇은 물체의 후보를 자연물의 하늘과 나무로, 인공물의 빌딩으로 나눈다. 후보 물체를 분할하기 위해서 다중 특징을 이용한다. 다중 특징은 색상, 선분, 상황정보, 동시발생 행렬, 소실점 및 주요한 요소성분을 이용한다. 후보 특징은 물체의 특성에 맞게 혼합하여 물체를 분할한다. 이런 다중 특징은 물체에 대한 공간정보, 인간의 선험적인 지식을 이용한 물체의 기하학 정보, 공간적인 주파수 등으로 다양한 특징 추출 방법을 이용하여 물체의 영역분할의 결과를 얻는다. 물체의 분석은 분할된 영역을 이용하여 벽 영역, 창문, 정문과 같은 빌딩면의 기하학적인 속성을 찾는다. 빌딩은 소실점의 수직선분과 수평선분을 교차함으로써 그물을 얻는다. 빌딩의 벽 영역은 유사한 색상을 가지는 이웃해 있는 평행사변형의 그물을 합병해서 검출한다. 창문은 층의 수와 동일한 층에 있는 방의 수를 추정하여 빌딩의 높이와 크기를 추정한다. 실험에서 다중 특징을 이용하여 물체의 영역을 분할하고 빌딩의 기하학적인 속성을 이용하여 물체를 분석한다.
본 논문에서는 자율이동로봇이 주위 환경을 알지 못하는 상황에서 목표점까지 안전하게 주행하게 하는 주행 알고리즘에 대해 연구한다. 주행 알고리즘에서 가장 고려해야할 부분이 장애물 회피 알고리즘인데, 본 논문에서는 장애물 회피 알고리즘인 VFH(Vector Field Histogram) 알고리즘과 퍼지 알고리즘을 조합하여 여러 가지 형태의 환경에서 최적의 성능을 내도록 한다. 로봇이 처한 환경에 따라 상위 레벨의 supervisor가 위의 두 가지 장애물 회피 알고리즘 중 적절한 것을 선택하도록 조합하고, 다양한 환경에서 모의실험을 수행함으로써 제안된 로봇주행 알고리즘의 성능을 검증한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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