• 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.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.6
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• pp.108-119
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• 2011

로봇주행은 환경 정보와 위치 정보를 기반으로 현재 위치로부터 목적지까지 경로를 생성하고 제어하는 기술 체계를 의미한다. 주행 기술은 이미 로봇청소기, 군용로봇, 무인주행 자동차, 농업용 무인트랙터 등 개인용 서비스 로봇으로부터 전문서비스 로봇까지 다양한 응용제품의 형태로 구현되고 있다. 즉, 로봇주행은 로봇의 이동(mobility) 기능을 구현하는 것으로 제품 형태로 혹은 획기적인 기술 시연을 통해 보편화되고 있다. 본 고에서는 로봇주행 기술의 개요와 이를 구성하는 핵심 요소기술의 동향을 살펴보고 산업 및 표준화 동향을 살펴봄으로써 인식, 제어, SW, 시스템 공학 등 첨단융합기술로서의 로봇주행의 중요성과 기술확보 방향에 대해 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.17-18
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• 2013

이 논문에서는 저비용 고효율 청소 로봇을 구현하기 위한 효율적 주행 기법을 발굴하기 위하여 다양한 주행 기법들을 제안하고, 시뮬레이션 도구를 이용하여 실험한 후 그 결과를 비교, 분석하였다. 이 논문에서 저비용이라는 것은 전방에 하나의 근접 센서만을 갖는 단순한 구조의 청소 로봇을 의미하며, 이전 주행 경로나 장애물에 대한 영상 정보 등은 물론 좌우 상태에 대한 정보없이 진행 경로 상에 장애물의 존재 여부만으로 청소를 수행할 수 있는 청소 로봇을 의미한다. 이 논문에서 제안한 여러 주행기법들을 비교 분석한 결과, 바둑판식 주행 기법의 패턴에 주행 중 진행 방향을 0.05의 확률로 좌우 90도 방향으로 랜덤 변경하는 주행 기법이 가장 효율적인 주행 기법임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.775-778
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• 2016

로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.4
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• pp.356-361
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• 2020

This paper presents a lightweight milli-scale crawling robot that can crawl on both sides, which was inspired by the movement of insects. This robot has an excellent ability to overcome obstacles, such as the narrow gaps and the rough terrain. In addition, the robot can crawl steadily and rapidly through triangular alternation, such as ants or cockroaches. The process of smart composite microstructures (SCM) was employed to make a lightweight robot structure. The SCM process replaced the conventional mechanical parts with flexure joints and composite links, which allows the weight of the robot to be reduced. In addition, the robot structure was robust against external impacts owing to the compliance of the constituent materials. Using the SCM process, the robot weighed only 32g with twelve legs in total on both sides. The robot showed a crawling speed of 0.52m/s on the front side and 0.42m/s on the backside.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.683-686
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• 1999

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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.04a
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• pp.315-318
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• 2007

본 논문에서는 이동로봇 바닥에 설치된 여유 개수의 광 마우스를 이용하여 주행 중인 이동로봇의 속도를 효율적으로 추정하는 방안에 대해 기술한다. 먼저, 이동로봇의 속도 벡터와 광 마우스의 속도 벡터간의 관계를 과결정 선형시스템(Overdetermined Linear System)으로 표현한다. 다음, 과결정 시스템에 대한 최소자승 해(Least Squares Solution)로써 이동로봇의 주행 속도를 효율적으로 추정한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안된 이동로봇 주행 속도 추정법의 유효성을 확인한다.

• 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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• 2002.07d
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• pp.2460-2462
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• 2002

본 논문에서는 안정성 높은 미로탐색로봇의 제작을 위해 EPLD를 이용하여 회로부의 간략화를 꾀한 후 PCB 작업을 하여 하드웨어 시스템을 구성하였고 주행기법을 개선하여 주행 알고리즘을 강화하였다. 미로탐색로봇의 제작 및 주행 실험 결과 미로탐색로봇에서 주행기간의 단축은 최고속도가 아니라 가속과 감속방법에 달려 있음을 확인할 수 있었으며, 이를 바탕으로 속도 테이블의 구성과 테이블 운영방법을 연구하여 기존의 주행 알고리즘을 강화할 수 있었다.

• 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.