이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
본 논문은 EMG(Electromyogram) 신호 기반의 웨어러블 기기를 이용하여 화재 감지 자율 주행 로봇을 제어하는 시스템을 제안하였다. 사용자의 EMG 신호를 읽어내기 위한 기기로는 Myo armband를 이용하였다. EMG 신호의 데이터를 블루투스 통신을 이용하여 컴퓨터로 전송한 후 동작을 분류하였다. 그 후 다시 블루투스를 이용하여 분류한 데이터 값을 uBrain 로봇으로 전송해 로봇이 움직일 수 있도록 구현하였다. 로봇을 조종 가능한 명령으로는 직진, 우회전, 좌회전, 정지를 구성하였다. 또한 로봇이 사용자로부터의 블루투스 신호를 받아오지 못하거나 사용자가 주행모드 변경의 명령을 내리면 로봇이 자율 주행을 하도록 하였다. 로봇이 주변을 돌아다니면서 적외선 센서로 화재를 감지하면 LED를 깜빡여 로봇 주변의 상황을 확인할 수 있도록 하였다.
본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로는 경로 계획, 장애물 회피, 위치 추정에 대해서 설명한다. 위의 기능들은 작성된 지도 정보와 Encoder, IMU, 초음파센서, 비콘 등 여러 센서 데이터를 토대로 구현되었다. 경로계획에는 A* 알고리즘을 활용하여 최단거리 경로를 구했으며, 장애물 회피에는 초음파센서를 활용한 자체 알고리즘을 적용하였다. 또한 비콘을 활용한 삼변 측량법을 활용하여 위치 추정을 하였다. 이러한 방법들을 통합하여 실내 네비게이션 방법을 실제로 구현하여 실험하였으며, 실험을 통하여, 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.
코로나-19의 여파와 기술의 발전으로 비대면 거래가 증가하고 있는 추세다. 비대면 거래가 증가하면서 무인점포도 늘어나고 있고, 늘어남에 따라서 시각장애인들은 무인점포를 이용하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 자율주행 로봇에 음성인식 기술과 딥러닝 기술을 적용하여 시각장애인에게 도움을 줄 수 있도록 ICT융합 로봇을 구현하였다. 무인점포 뿐만이 아니라 안내가 필요한 다양한 장소에서도 적용될 수 있을 것으로 기대한다.
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.
주인을 스스로 따라다니는 로봇 캐리어가 등장하여 화제가 되었다. 최근에는 사람을 따라다니는 청소기가 로봇청소기가 출시되었다. 로봇 휠체어 등 주인이나 빛을 인식하여 따라다니는 로봇들이 다양한 응용에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 로봇이 물건을 싣고 주인을 따라다니는 로봇을 개발하는 과정에서 로봇의 귀환문제를 다루고자 한다. 이 논문에서는 영상처리기술을 이용하여 로봇의 위치를 파악할 수 있는 실내 측위 방법을 제안한다.
실제 환경에서는 움직이지 않는 정적 물체만큼이나 많은 수의 움직이는 동적 물체가 존재한다. 사람은 정적 물체와 동적 물체를 쉽게 구분할 수 있지만, 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 이를 구분하지 못한다. 따라서 차량이나 로봇이 성공적이고 안정적인 자율 주행을 수행하기 위해서는 정적 물체와 동적 물체를 정확하게 구분하는 것이 중요하다. 이를 수행하기 위해서 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 카메라, 라이다 등과 같은 다양한 센서 시스템을 활용할 수 있다. 그중에서 스테레오 카메라 영상은 자율 주행을 위해 많이 활용하는 데이터이다. 스테레오 카메라 영상은 물체 분할, 분류, 추적과 같은 물체 인식 분야는 물론 3차원 지도 복원과 같은 네비게이션 분야에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 주행하는 차량과 로봇을 위하여 스테레오 영상을 활용한 정적/동적 물체 구분 방법을 제안하고, 향후 네비게이션 목적으로도 활용할 수 있도록 3차원 지도를 복원하여 이를 적용한 결과 및 성능 확인을 위한 정확도 분석 결과(99.81%)를 제시한다.
본 연구에서는 초음파센서와 아두이노를 이용하여 선두에서 주행하는 로봇카(robot car)를 일정거리를 유지하면서 선두 로봇카를 뒤따라가는 자율주행 로봇카를 구현하였다. 선두 로봇을 컴퓨터에서 Zigbee 통신을 이용하여 선두 로봇카를 원격에서 제어하도록 하였으며, 뒤따르는 로봇카는 초음파 센서 3조를 이용하여 선두 로봇의 진행방향을 판단하여 일정한 거리를 두고 선도 로봇카를 추종할 수 있도록 시스템을 개발하여 그 성능을 평가하고자 하였다. 향후 선두카에 대한 추종제어를 더 정교하게 구현하도록 할 것이며, 선두 로봇카의 운전제어는 안드로이드 앱을 통하여 개발하고자 한다.
자율주행 자동차 시장 규모 및 기술이 급속도로 성장하고 있음에도 불구하고, 전문가 교육을 위한 높은 하드웨어 비용 때문에 실제로 이 기술을 실험하기 위한 집단 교육 플랫폼의 필요성이 높아졌다. 이에 따라 우리는 자율주행에 사용되는 센서와 액츄에이터, 그리고 자율주행 알고리즘 학습을 위한 1/5 크기의 하드웨어를 포함한 교육 플랫폼을 설계했다. 이 교육 프로그램은 온라인 강의와 실습으로 구성되며, 각각의 모듈은 로봇 운영체제(ROS)를 활용한 C언어로 개발되었다. 이 교육 플랫폼은 언제 어디서나 접근 가능한 온라인 형식으로 제공되므로, 학생들은 이론과 실습을 통해 자율주행 분야의 전문가로 성장할 수 있는 기회를 얻게 되고 혁신과 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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