본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 로보틱스나 컴퓨터 게임 등의 다양한 분야에서 일반적으로 존재하는 동적인 환경에서 장애물 회피를 위한 경로 계획 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 알고리즘은 전역 경로계획과 지역 경로계획의 두 단계로 이루어져 있고, A*와 가시성 그래프에 의해 구해진 전역 경로를 이동할 때에 동적 장애물을 감지하게 되면 이를 회피하기 위해 포텐샬장으로 지역 경로를 구성한다. 이 알고리즘은 포텐샬장을 A*와 결합함으로써 지역 최적화 문제를 해결하고 포텐샬장만으로 이동하는 경우에 비해 시간적인 측면에서도 더욱 효율적이다.
도보 위 위험 알림이란 사람이 지나다닐 수 있는 길을 파악하고 길 위에서 사용자에게 접근하는 위협적인 장애물들을 탐지하고 알려주는 것이다. 본 연구에서는 Computer Vision의 Semantic Segmentation을 이용하여 사람이 다닐 수 있는 길을 구분하고 YOLO 사물 인식 알고리즘을 이용하여 시각장애인에게 접근하는 위협적인 장애물들을 탐지하여 알려줄 수 있는 시스템을 제시한다. 해당 시스템은 실용성을 고려하여 모바일 환경에서 이용할 수 있도록 구현하였으며, 서버와의 연동을 통해 실시간으로 사용자에게 사물 인식의 결과를 알려준다.
인간의 접근이 어려운 재난 현장에 투입되는 재난 대응 로봇은 재난의 확산 방지 및 피해 최소화를 위해 현장탐색, 인명구조 등의 임무를 수행한다. 재난 현장에는 다양한 장애물이 산재한 험지, 통신 장애, 비가시적인 환경 등 복합적인 요인으로 인해 로봇 운용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 직렬연결이 가능한 바퀴 로봇 모듈을 개발하였다. 바퀴 로봇 모듈은 직접 구동이 가능한 로봇 모듈과 수동으로 구동되는 로봇 모듈 두 가지로 개발하였다. 두 개의 직접 구동이 가능한 로봇 모듈과 하나의 수동으로 구동되는 로봇 모듈을 직렬연결하여 하나의 바퀴 로봇을 구성하였다. 로봇 모듈은 1 자유도 회전 관절로 연결되어 바퀴 로봇은 수직 방향으로의 장애물 회피가 가능하다. 바퀴 로봇은 압력 센서만을 이용해 주행과 장애물 극복을 수행하도록 제어하여 비가시적 환경에서 운용할 수 있도록 하였다. 바퀴 로봇의 성능 평가를 위해 두 개의 직접 구동이 가능한 바퀴 로봇 모듈과 한 개의 수동으로 구동되는 바퀴 로봇 모듈을 연결하여 장애물 극복 실험을 수행하였다. 바퀴 로봇은 압력 센서만을 사용해 최대 높이 80 mm의 계단형 장애물을 24.5초의 시간 동안 성공적으로 극복하여 비가시적인 상황에서 주행 및 장애물 극복이 가능함을 확인하였다.
수도권에 거주하는 60세 이상 589명을 대상으로 설문조사를 실시하여 고령자의 하천이용행태 및 하천이용의 영향요인을 분석하였다. 조사결과, 하천으로 이동하는데 가장 큰 불편사항은 경사로, 계단, 경계턱 등의 교통장애물이며, 이용에 불편한 하천시설은 화장실과 휴식공간으로 나타났다. 기대하는 하천복원의 형태는 인위적인 시설을 제한하는 친자연형 또는 자연형 하천에 대한 선호도가 높은 것으로 나타났다. 고령자의 하천이용 영향요인 모형추정결과, 고령자의 성별, 배우자 유무, 하천으로의 이동시간, 방문시점, 이용 교통편의 요인이 하천이용횟수에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 고령자의 하천이용의 접근성 및 친수성을 향상하기 위해 장애물을 최소화하고, 교통 연계성을 향상시켜야 할 것이다. 또한, 고령자는 편의시설에 대한 요구와 동시에, 하천의 생태적 요소도 선호하는 것으로 분석되므로, 하천복원 시 적정 편의시설에 대해 고려하되, 가능한 환경적으로 설계될 수 있다면 다양한 고령자의 기대를 만족시킬 수 있을 것이다.
본 연구는 개선된 거리변환 알고리즘을 사용하여 로봇이 이동해야 할 경로를 생성하고, 퍼지 시스템을 사용하여 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 구현해서 로봇이 그 경로를 안전하고 효율적으로 추적하는 것을 목적으로 하였다. 개선된 거리변환 알고리즘을 이용하여 로봇의 유연한 주행을 가능하게 했으며, 또한 주행거리와 주행시간도 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 경로생성 후 경로를 추적할 때는 퍼지 시스템을 이용한 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 선택적으로 사용해서 경로추적 중에 예상치 못한 장애물이 발견되었을 경우에도 장애물을 회피한 후에 계속해서 경로를 추적하는 것을 확인함으로써 경로생성 후의 외부환경변화에도 강인함을 볼 수 있었다.
본 연구는 개선된 거리변환 알고리즘을 사용하여 로봇이 이동해야 할 경로를 생성하고, 퍼지 시스템을 사용하여 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 구현해서 로봇이 그 경로를 안전하고 효율적으로 추적하는 것을 목적으로 하였다. 개선된 거리변환 알고리즘을 이용하여 로봇의 유연한 주행을 가능하게 했으며, 또한 주행거리와 주행시간도 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 경로생성 후 경로를 추적할 때는 퍼지 시스템을 이용한 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 선택적으로 사용해서 경로추적 중에 예상치 못한 장애물이 발견되었을 경우에도 장애물을 회피한 후에 계속해서 경로를 추적하는 것을 확인함으로써 경로생성 후의 외부환경변화에도 강인함을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 이동로봇에 장착된 초음파 센서 및 CCD 카메라를 통해 입력되는 환경정보에서 장애물을 인식 및 추출하여 주행전방의 환경을 구분하는 방법을 제시하였다. 복도 내에서 주행하는 로봇에 탑재된 초음파에 입력된 거리 데이터 정보에 의해 장애물을 검출하고 이동로봇이 미지의 동적인 환경을 초음파센서로 인지하여 지능적으로 목표점을 찾아가는 운행 알고리즘을 제안하고 검증하기 위한 실험결과를 제시하였다. 이동로봇에 다양한 센서 기술들을 이용하여 실내에서 활용하기 적합한 지능적 역할을 수행할 수 있는 다목적용 자율 이동 로봇에 환경인식을 위한 pan/tile 카메라(EVI-D30)를 장착하여 주행실험을 할 수 있도록 하였다. 제작한 로봇의 주행성능을 보이기 위해서 VFF 알고리즘을 적용하여 임의의 환경에서도 자율주행의 실험과 결과를 통해 제시한 방법에 대한 유효성을 검증하였다.
가상환경에서 다양한 객체 요소들이 휴먼 캐릭터와 서로 상호작용을 한다. 이것은 휴먼 모션 애니메이션에 영향을 준다. 기본모션데이터는 동적, 고정된 객체의 접촉 상태, 지면과의 관계에 따라 영향을 받는다. 모션이 적절히 수정되지 않으면 불규칙, 비합리적인 표현이 생성될수 있다. 본 논문은 모션 데이터 커브를 추적하고 적절히 장애물 객체의 속성을 포함하는 관절데이터를 추적한다. 상호작용의 결과에 적절히 응답하여 데이터를 수정한다. 본 논문은 애니메이션 시나리오상에서 상호작용하는 객체를 위한 동적 제어 메커니즘을 설계하는 기법을 제시한다. 특정한 규칙을 이용하여 의사 결정할 수 있는 지능형 에이젼트에 기반한 구조로 에이젼트 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 무인항공기용 실시간 장애물 탐지 및 회피 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 검출 정보는 지역 회피 경로 생성을 위한 실시간 히스토그램 생성과 목표 지점까지 전역 회피 경로 생성을 위해 사용되는 2-D SLAM 지도를 생성하는데 사용된다. 지역 회피 경로 생성을 위한 VFH 알고리즘은 장애물들이 벡터 방향과 거리에 따라 얼마큼 분포되어 있는지에 대한 실시간 히스토그램을 생성하고, 이 히스토그램은 근접 장애물 검출 시 지역 회피 경로를 생성하는데 사용된다. 기존의 $RRT^*-Smart$ 알고리즘의 한계로 인해 Modified $RRT^*-Smart$ 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 새로운 노드가 생길 때 목표 지점과의 직선 경로 여부를 판단하고, 목표 지점 방향으로 생성되도록 방향성을 부여하며, 노드의 길이를 확률적으로 나누어 일정한 단위의 길이가 아닌 랜덤 단위의 길이로 퍼뜨림으로써 보다 적은 비용으로 목표 지점까지의 효율적인 전역 회피경로를 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 회피경로를 생성하여 회피 기동함을 다양한 시뮬레이션 실험환경을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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