본 논문에서는 실시간 실내 다중 이동 로봇 충돌 회피에 관한 연구이다. 충돌 회피 기법에는 센서를 이용한 포텐셜 필드 기법 등 다양한 방법[1,2,3]이 있지만 좁은 실내 공간에서 사용하기에는 제한점이 많다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 서버, 감시카메라, 로봇 세 가지로 구성되어 있으며 여러 모듈간 상호작용을 통한 충돌 회피 시스템을 제안한다. 감시카메라는 서버에게 실시간으로 영상을 제공해 실내 상황을 파악하게 한다. 서버는 실내 공간에 있는 모든 로봇을 관리하고 감시카메라로부터 받은 영상을 이용한 맵 매칭을 통해 로봇의 위치를 파악한다. 그다음 로봇의 위치를 토대로 경로를 생성하여 로봇에게 전송한다. 로봇 또한 서버에게 경로, 속도를 전송 받아 목적지로 이동하며 서버로부터 지속적인 관리를 받아 충돌을 방지해 목적지까지 신속하고 정확하게 이동하는 것이 본 논문의 목적이다.
In multi-mobile robot environment, path planning and collision avoidance are important issue to perform a given task collaboratively and cooperatively. The proposed approach is based on a potential field method and fuzzy logic system. For a global path planner, potential field method is employed to select proper path of a corresponding robot and fuzzy logic system is utilized to avoid collisions with static or dynamic obstacles around the robot. This process is continued until the corresponding target of each robot is reached. To test this method, several simulation-based experimental results are given. The results show that the path planning and collision avoidance strategies are effective and useful for multi-mobile robot systems.
고정형 센서노드들로 구성된 기존의 무선 센서 네트워크는 다양한 응용분야에서 사용되고 있다. 하지만, 센서노드에 이동기능이 추가되면 적절한 움직임을 통해 센싱 영역을 최대화 할 수 있다. 이러한 측면에서 최근 센서의 자율배치에 관련한 연구가 활발하게 진행 중이다. 기존 연구에서의 센서 이동은 대부분 2차원에서의 자율배치에 관하여 연구가 되어 왔다. 본 논문에서는 2차원에서의 자율배치가 아닌 3차원 공간에서의 센서노드의 자율배치에 대한 알고리즘과 이의 결과를 제시한다.
연결성이 좋지 않은 노두, 주향 경사 등의 지질 구조선을 연결하여 지질도를 작성하는 과정은 지질학자의 주관적인 견해를 배제하기 어렵다. 따라서 이러한 지질도는 좁은 지역들에서 나타나는 노두의 복잡한 공간적 분포를 이용하여 해석하게 된다. 또한, 물리탐사 자료를 이용하여 부족한 지질구조 정보를 보완하는 연구들이 수행되고 있으나, 물리탐사 자체가 가지는 역산해의 비유일성 및 각 지질 구조간의 물성 차이에 대한 불확실성으로 인하여 많은 제한점을 갖고 있다. 이번 연구에서 제안하는 방법은 예비 지질 모델 구현에 이용될 수 있는 물리탐사 자료 해석을 통해 획득된 구조 경계 정보와 지형학 자료의 삼점 해석 결과를 이용하여 주향 경사와 같은 지질 구조 정보를 제공할 수 있다. 이를 통하여 추정된 지질 정보들이 지질 조사를 통해 획득된 정보와 결합되기 위해서는 공간 규모 측면에서의 호환 가능성이 검증되어야 하며, 검증된 자료들은 평면상의 자료로 구성되어 지질학자들이 지질도를 작성하는 과정의 초기 자료로 이용되어진다. 따라서 해석된 지질도는 추정된 지질 정보와 공간적 구조적으로 부합되어져야 한다. 이 연구에서 개발된 알고리즘은 캐나다 뉴브런즈윅주 배서스트 광산 부근 두 지역의 습곡구조에 적용하여 해석하였다.
가상의 캐릭터가 이동하기 위해 경로를 계획하는 일은 컴퓨터 게임을 포함한 여러 응용 분야에서 필수적인 문제이다. 기존의 로봇 경로 계획과는 달리 하나 이상의 캐릭터가 그룹 이동을 하는 경우가 많으며 이 경우에는 이동 경로의 최단 여부보다는 자연스러운 그룹 이동 등의 질적인 면이 강조된다. 본 논문에서는 리더로 정해진 단일 캐릭터에 대해 정적인 환경에서의 전역 경로를 계획하고 이 경로를 따라 그룹이 이동하며 동적 장애물을 피하도록 지역 경로를 계획하는 2단계 경로 계획 방법을 제안한다. 그룹이 이동할 수 있는 공간은 리더를 중심으로한 정방형 격자 배열을 이용하여 확보하고 이를 격자창이라고 부른다. 멤버 캐릭터들은 격자창 공간 안에서 리더에 대한 상대적인 위치를 잡아 이동하며 격자창이 이동할 수 있는 경로를 계획하기 위해 정적 환경을 격자창에 대한 형태 공간으로 치환하여 로드맵을 구한다. 지역 경로 계획 단계에서는 리더에 대해 인공 포텐셜 필드를 이용하여 동적 장애물을 회피하도록 하고 나머지 멤버들에 대해서는 격자창 내에서 리더에 대한 상대적인 위치를 확보하는 방법으로 연산량을 줄인다. 제안하는 경로 계획 방법을 구현하기 위한 효율적인 알고리즘을 소개하며 정적 환경에서 계획된 경로를 따라 그룹이 이동하면서 동적 장애물에 대해 효과적으로 대처하는 것을 시뮬레이션을 통해 보여 준다.
The collision-free path of a manipulator should be regenerated in the real time to achieve collision safety when obstacles or humans come into the workspace of the manipulator. A probabilistic roadmap (PRM) method, one of the popular path planning schemes for a manipulator, can find a collision-free path by connecting the start and goal poses through the roadmap constructed by drawing random nodes in the free configuration space. The path planning method based on the configuration space shows robust performance for static environments which can be converted into the off-line processing. However, since this method spends considerable time on converting dynamic obstacles into the configuration space, it is not appropriate for real-time generation of a collision-free path. On the other hand, the method based on the workspace can provide fast response even for dynamic environments because it does not need the conversion into the configuration space. In this paper, we propose an efficient real-time path planning by combining the PRM and the potential field methods to cope with static and dynamic environments. The PRM can generate a collision-free path and the potential field method can determine the configuration of the manipulator. A series of experiments show that the proposed path planning method can provide robust performance for various obstacles.
Robot's technology was very simple and repetitive in the past. Nowadays, robots are required to perform intelligent operation. So, path planning has been studied extensively to create a path from start position to the goal position. In this paper, potential field algorithm was used for path planning in dynamic environments. It is used for a path plan of mobile robot because it is elegant mathematical analysis and simplicity. However, there are some problems. The problems are collision risk, avoidance path, time attrition. In order to resolve path problems, we amalgamated potential field algorithm with the artificial neural network system. The input of the neural network system is set using relative velocity and location between the robot and the obstacle. The output of the neural network system is used for the weighting factor of the repulsive potential function. The potential field algorithm problem of mobile robot's path planning can be improved by using artificial neural network system. The suggested algorithm was verified by simulations in various dynamic environments.
본 실내에서 활용되고 있는 자동 감시 로봇이나 로봇 청소기 등의 경우 누군가에 의해 옮겨지거나 혹은 예상치 못한 물체와의 충돌 등으로 이동 로봇의 방향이나 계획됐던 경로에서 이탈하였을 경우 원래 계획했던 경로로 다시 진입해야 하며 이에 대한 이동 로봇의 강인한 자기 위치 추정 능력이 필요하며, 이는 기존 이동 로봇의 납치 문제 해결과도 연관된다. 본 연구에서는 이동 로봇의 경우 실내에서만 동작하며, 저가의 로봇을 활용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 실내에 설치되어 있는 CCTV 등 외부 영상 정보 획득 장치를 활용하여 환경 영상을 획득하고 이를 절대 공간 좌표로 변환한 동시에 이동 로봇의 마커 인식을 활용함으로써 실내에서 이동 로봇의 자기 위치 추정과 납치 문제 해결하고자 하였으며, 실제 로봇 시스템을 활용하고자 포텐셜 필드 방법을 구현하였다. 이와 같이 실제 이동 로봇 시스템에 본 연구에서 제안한 방법을 구현하여 관련 실험을 진행하였고 결과를 검증하였다.
본 연구는 지표면 아래 존재할 수 있는 싱크홀 탐지를 위해 포텐셜 필드법 중 중력학적 방법을 적용하고, 그 가능성을 제시하는데 목적을 둔다. 싱크홀을 대신하여 지표면 아래 1.8 m 깊이에 수조($1.8{\times}0.8{\times}0.8m$)를 매설하였다. 매설된 위치를 중심으로 $12{\times}12m$ 구역에서 1 m 간격으로 Scintrex사의 CG-5 상대중력계(정밀도 0.001 mGal)를 이용하여 중력을 측정하였다. 싱크홀 모형에 대한 이론상 중력효과를 계산하기 위해 3차원 중력모델링을 수행하였다. 그 결과, 중력 측정에 의해 직접 산정된 싱크홀 모형에 대한 중력효과 0.036 mGal은 3차원 중력모델링에 의한 결과 0.024 mGal와 근소한 차이를 보였다. 이것은 본 연구를 위해 사용된 수조 크기와 비슷한 규모의 싱크홀은 상대중력측량에 의해 탐지될 수 있으며, 보다 조밀한 간격으로 중력탐사를 수행한다면 보다 작은 규모의 싱크홀 탐지에도 중력탐사가 충분히 적용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 지형자료와 Free-air 중력이상을 이용하여 한반도의 모호면 심도 및 지각두께를 계산하였다. Airy-Heiskanen 지각평형 가설에 근거한 Free-air 중력이상에 포함된 지형중력과 연관성 있는 성분들을 파동수상관분석으로 추출하고 이로부터 보상이 이루어진 상태의 중력효과를 계산하였다. 계산된 결과로부터 반복법을 통한 역산을 이용하여 지각과 맨틀의 경계면인 모호면 심도를 도출하였고 역산 시 기존에 연구된 지진파에 의한 20개의 모호면 심도를 활용하여 포텐셜 필드에서 나타날 수 있는 비유일성의 가능성을 최소화하였다. 최종적으로 모호면 심도와 고도 자료를 더하여 한반도 지각두께를 도출하였으며 한반도 평균지각두께는 32.15 km, 표준편차 3.12 km를 나타내었다. 이 연구에서 구한 남한지역의 모호면과 같은 지역의 타 논문결과들과 비교하였을 때 평균 모호면 심도는 각각 31.08 km, 31.96 km, 33.02 km을 나타내고 표준편차는 1.94 km, 1.62 km, 1.77 km을 나타냄으로 각 연구결과의 통계치는 거의 일치하는 것으로 나타났고 모호면 굴곡 역시 공통적으로 태백산맥과 소백산맥을 따라 모호면이 깊어지고 경상분지는 얕아짐을 확인하였다. 또한 지각 내 중력 이상체의 분포에 대한 정보를 포함하고 있는 지형과 비상관된 Freeair 중력이상을 가지고 지열류량분포와 비교하였다. 저주파성분의 지형과 비상관된 Free-air 중력이상과 지열류량분포를 상관 비교한 결과 높은 양의 상관관계를 나타냈고, 특히, 경상분지지역은 높은 지열류량분포가 암석의 밀도보상으로 인해 모호면의 상승을 가져다 준 것으로 보인다. 이러한 결과는 최근 Kim et al.(2008)에서 언급한 경상분지의 높은 지열류량이 맨틀로부터 야기되는 모델과 부합된다는 사실을 뒷받침해주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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