The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.2
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pp.231-240
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2023
It remains a challenge for robots to learn avoiding obstacles automatically in path planning using deep reinforcement learning (DRL). More and more researchers use DRL to train a robot in a simulated environment and verify the possibility of DRL to achieve automatic obstacle avoidance. Due to the influence factors of different environments robots and sensors, it is rare to realize automatic obstacle avoidance of robots in real scenarios. In order to learn automatic path planning by avoiding obstacles in the actual scene we designed a simple Testbed with the wall and the obstacle and had a camera on the robot. The robot's goal is to get from the start point to the end point without hitting the wall as soon as possible. For the robot to learn to avoid the wall and obstacle we propose to use the double deep Q networks (DDQN) to verify the possibility of DRL in automatic obstacle avoidance. In the experiment the robot used is Jetbot, and it can be applied to some robot task scenarios that require obstacle avoidance in automated path planning.
본 논문은 군집 로봇 포메이션 이동 제어를 위한 방법을 제안한다. Potential field method 알고리즘을 이용하여 Leader-Bot의 장애물 회피와 이동 경로를 계획한다. Leader-bot을 기준으로 하는 Follewer-bot의 포메이션 형성을 위해 Formation generated function을 사용한다. Leader-bot과 Follower-bot들 간에 충돌회피와 Follower-bot들의 장애물 회피를 위해 Potential function을 적용한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통하여 실제 운용 가능성을 검증한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.59-60
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2019
WCS에서 AGV의 스케줄링과 동적, 정적 장애물 인식 및 충돌 회피문제는 오래전부터 다뤄져 온 중요한 문제이다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위해 Lidar 센서를 중심으로 다양한 데이터를 기반으로 한 강화학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기본의 명시적인 알고리즘에 비해 다양하고 유동적인 환경에서 경로 계획과 동적 정적 장애물을 인식하고 안정적으로 회피하는 것을 확인하였으며 산업 현장에 도입 가능성을 확인하였다. 또한 강화학습의 적용 범위, 적용 방안과 한계에 대해서 시사한다.
Due to pandemic situations, the development of home robots that can make the house an optimized space for various activities is active. This study aims to confirm the effectiveness of approach or avoidance behavior for feedback positioning on the user experience, depending on the context in which the robot performs the task. Based on two types of the task contexts(Reactive vs. Proactive) and three types of robot feedback positioning(No move vs. Avoidance vs. Approach), six different scenarios were designed for experimental study. Likeability, perceived intelligence, rapport, negative attitude and predictability of behavior are measured for each conditions. The result showed the main effects of perceived intelligence, rapport, predictability in the context of tasks, and of likability, perceived intelligence, rapport in robot feedback positioning. The interaction effects were shown in likeability and perceived intelligence. In conclusion, approach-avoidance experiences can also be applied to robot behaviors as well, and the negative effects of avoidance have been significantly confirmed.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2003.05a
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pp.81-86
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2003
The studies on automatic ship collision avoidance system, which have been carried out last 10 years, are facing on new situation due to newly developed high technology such as computer and other information system. It was almost impossible to make it used in real navigation 3-4 years ago because of the absence of the tool to get other ship's information, however recently developed technology suggests new possibility. This study is carried out to develop the algorithm of automatic ship collision support system. The NOMOTO ship's mathematic model is adopted in simulation for its simplicity. The fuzzy reason rules are used for course-keeping system and for the calculation of Collision Risk using TCPA/DCPA. Moreover‘encounter type’ between two ships is analyzed based on Regulations for Preventing Collisions at Sea and collision avoidance action is suggested, Some situations are simulated to verity the developed algorithm and appropriate avoidance action is shown in the simulation.
The studies on automatic ship collision avoidance system, which have been carried out last 10 years, are facing on new situation due to newly developed high technology such as computer and other information system. It was almost impossible to make it used in real navigation 3-4 years ago because of the absence of the tool to get other ship's information, however recently developed technology suggests new possibility. This study is carried out to develop the algorithm of automatic ship collision support system. The NOMOTO ship's mathematic model is adopted in simulation for its simplicity. The fuzzy reason rules are used for course-keeping system and for the calculation of Collision Risk using TCPA/DCPA. Moreover ‘encounter type’ between two ships is analyzed based on Regulations for Preventing Collisions at Sea and collision avoidance action is suggested. Some situations are simulated to verity the developed algorithm and appropriate avoidance action is shown in the simulation.
본 논문은 작업공간을 공유하는 두 대의 스카라 로봇으로 이루어진 Dual-Arm SCARA 로봇 시스템과 여러 대의 로봇을 제어할수 있는 로봇제어기로 동시에 독립적인 작업을 하는 경우 두 로봇의 동작에 따른 로봇 ARM의 모델링을 실시간으로 처리하여 상대 로봇과의 충돌이 예상되는지를 실시간 검색하여 두 로봇간의 충돌이 발생하지 않도록 하는 충돌검출 방법과, 두 대의 로봇이 충돌가능성으로 인하여 원하는 작업을 수행할수 없는 상태가 되는 경우 작업을 원활하게 이루어지도록 하는 충돌회피를 위한 로봇의 궤적을 생성하여 로봇을 이동시키고 다시 원래의 위치로 돌아 올수 있는 방법을 구현하였다.
본 논문은 고정 및 이동물체와의 효율적인 충돌회피 알고리즘으로 적응임피던스제어 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 충돌회피 알고리즘은 이동로봇의 동적 특성을 고려하지 않고 최적의 경로생성에만 관심을 둠으로써 실제 이동로봇이 추종하기 어려운 경로를 생성하기 쉽다. 그러므로 이동로봇의 동적 특성을 고려한 충돌회피 알고리즘을 위해, 이동로봇과 장애물과의 상호작용관계를 가상의 힘으로 정의한 임피던스제어 알고리즘을 사용하였다. 하지만 이런 단순 임피던스제어 알고리즘만으로는 갑작스런 장애물의 출현 시 이동로봇의 속도가 증가하고 장애물이 사라지면 속도가 감소하는 비효율적인 속도제어라는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 충돌 가능성에 따른 새로운 속도제어 방식을 고려한 적응임피던스제어 알고리즘을 제안하고 검증하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.234-236
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2023
Edge AI 환경에서의 DNNs 학습 방법 중 하나인 분할 학습은 모델 전도 공격으로 인해 입력 데이터의 프라이버시가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 분할 학습 환경에서의 모델 전도 공격에 대한 기존 방어 기술들의 한계점을 회피할 수 있는 TrapMI 기술을 제안하고, 이를 통해 입력 이미지를 원 본 데이터 세트의 도메인에서 특정 타겟 이미지 도메인으로 이동시킴으로써 이미지 복원의 가능성을 최소화시킨다. 추가적으로, 테스트 과정에서 타겟 이미지의 정보를 알 수 없는 제약을 회피하기 위해 AutoGenerator를 구축한 후 실험을 통해 원본 데이터 보호 성능을 검증한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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pp.174-175
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2022
첨단 항해장비가 대부분의 선박에 보급된 바 있으나, 선박충돌사고는 줄어들지 않고 있으며, 전체사고의 10-20% 정도가 충돌사고이며, 이중 90% 이상이 운항과실로 인하여 발생하고 있다. 과거 허베이스피리트호 사고에서 보듯이 선박충돌사고는 대형 오염사고로 확대될 우려가 있으므로, 대책수립 등을 위한 원인분석 기술이 매우 중요하다. 한편, 소형선 사고가 전체 사고의 60% 이상을 차지할 정도로 중요하며, 어선 등 소형선 사고의 경우, AIS나 V-PASS가 미장착 되었거나 고장 등으로 인하여 운항데이터가 없는 경우, 그 원인을 파악하는데 문제가 될 수 있다. 이를 해결하기 위하여, 사고 선박 내 운항데이터가 없는 경우, VTS 레이더를 이용하여 사고를 분석할 수 있는 레이더 기반 선박충돌사고재현시스템 및 원인분석 기술을 개발하였다. 이를 검증하기 위하여, 실제 사고사례에 대하여 VTS 레이더 데이터를 수집하였고, 본 레이더 기반 선박충돌사고 재현시스템을 이용하여 사고재현 및 회피 시뮬레이션을 수행하였다. 특히, 사고 재현시 운항과실 확인을 위한 선박충돌위험도 평가와 함께 사고당시 회피가 가능했는지 여부를 확인하기 위한 피항 가능성 평가를 병행하여 수행하였다. 본 논문에서는 레이더 기반 선박충돌사고 재현시스템의 특징과 실제 사고사례에 대한 레이더 기반 선박충돌 사고재현 및 피항가능성 평가 결과에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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