최근 수년 동안 무인지상차량 및 무인항공기와 같은 Robotics 분야에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 발전에는 서로 다른 애플리케이션 간의 통신 및 데이터 관리를 원활하게 해주는 미들웨어의 사용이 중요한 역할을 하고 있으며, 여러 가지의 산업용 통신 미들웨어 프로토콜들이 출시되고 있다. 그중 ROS (Robot Operating System)가 로봇 시스템 개발을 위한 주요 플랫폼으로 널리 사용되고 있지만, 초기 설계 과정에서 보안 측면을 전혀 고려하지 않았기 때문에 통신을 도청하거나 악의적인 메시지를 주입하는 등의 다양한 공격에 취약한 상태이다. 이에 대응하기 위해, ROS에 대한 보안 솔루션을 제안하는 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 침입 탐지 시스템을 위한 ROS 데이터셋을 제안하는 연구도 진행되었지만, 이와 같은 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 논문에서는 ROS 침입 탐지 시스템의 성능 발전에 기여할 수 있도록 ROS 환경에서 발생 가능한 새로운 유형의 공격 시나리오를 제안하고, 실제 로봇 시스템으로부터 수집한 ROS 공격 데이터셋을 구축하며 오픈 데이터셋으로 제공한다.
The design of a fuel cells stack is important to get optimal output power. This study focuses on the evaluation of fuel cell system for unmaned aerial vehicles (UAVs). Low temperature proton exchange membrane (LTPEM) fuel cells are the most promising energy source for the robot applications because of their unique advantages such as high energy density, cold startup, and quick response during operation. In this paper, a 600 W open cathode LTPEM fuel cell was tested to evaluate the performance and to determine optimal operating conditions. The open cathode design reduces the overall size of the system to meet the requirement for robotic application. The cruise power requirement of 600 W was supported entirely by the fuel cell while the additional power requirements during takeoff was extended using a battery. A peak of power of 900 W is possible for 10 mins with a lithium polymer (LiPo) battery. The system was evaluated under various load cycles as well as start-stop cycles. The system response from no load to full load meets the robot platform requirement. The total weigh of the stack was 2 kg, while the overall system, including the fuel processing system and battery, was 4 kg.
The fusion of the GPS (Global Positioning System) and DR (Dead Reckoning) is widely used for position and latitude estimation of vehicles such as a mobile robot, aerial vehicle and marine vehicle. Among the many types of aerial vehicles, grater focus is given on the quad-rotor and accuracy of the position information is becoming more important. In order to exactly estimate the position information, we propose the fusion method of GPS and Gyroscope sensor using the DEKF (Dual Extended Kalman Filter). The DEKF has an advantage of simultaneously estimating state value and a parameter of dynamical system. It can also be used even if state value is not available. In order to analyze the performance of DEKF, the computer simulation for estimating the position, the velocity and the angle in a circle trajectory of quad-rotor was done. As it can be seen from the simulation results using own proposed DEKF instead of EKF on own fusion method in the navigation of a quad-rotor gave better performance values.
잣은 우리나라 대표적인 견과류 임산물이자 수익형 작물이다. 그러나 잣송이는 사람이 직접 나무 위로 올라가 수확하기 때문에 위험성이 높다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 로봇 또는 UAV(unmanned aerial vehicle)를 이용한 잣송이 수확이 필요하다. 본 논문에서는 UAV를 이용한 잣송이 수확을 위해 UAV 항공 영상에서 딥러닝(deep learning) 기반의 잣송이 검출 기법을 제안한다. 이를 위해, UAV를 이용하여 실제 잣나무 숲에서 동영상을 촬영했으며, 적은 수의 데이터 보완을 위해 데이터 증강기법을 사용했다. 3D 검출을 위한 데이터로는 Unity3D을 이용하여 가상 잣송이 및 가상환경을 3D 모델링 하였으며 라벨링은 좌표계의 3차원 변환법을 이용해 구축했다. 잣 분포 영역 검출, 잣 객체에 대한 2D 및 3D 검출을 위한 딥러닝 알고리즘은 DeepLabV3, YOLOv4, CenterNet을 각각 이용하였다. 실험 결과, 잣송이 분포 영역 검출률은 82.15%, 2D 검출률은 86.93%, 3D 검출률은 59.45%이었다.
Recently, unmanned logistics delivery systems, such as UAV (Unmanned Aerial Vehicle, written as drone below) and autonomous robot delivery systems, have been implemented in many countries due to the rapid development of autonomous driving technology. The development of these new types of advanced unmanned logistics delivery systems is essential not only to become a leading logistics company but also to secure national competitiveness. In this paper, the application of the unmanned logistics delivery system was investigated in terms of market trends, overall technology level of last mile delivery drone and autonomous delivery robot. The direction of response to changes in the last mile delivery service market was checked through a comparison of the technological level between domestic companies that produce last mile devices and advanced foreign companies. As a result of this technology level analysis, the difference between domestic companies and advanced companies was shown using tables and figures to show their relative levels. The results of this analysis reflect the opinions of experts in the field of last-mile delivery technology. In addition, the technology level of unmanned logistics delivery systems for each country was analyzed based on the number of related technology patents. Lastly, insights for the technology level analysis of unmanned last mile delivery systems were proposed as a conclusion.
If an agent has a learning ability using previous knowledge, then it is expected that the agent can speed up learning by interacting with environment. In this paper, we present an improved reinforcement learning algorithm using domain knowledge which can be represented by problem-independent features and their classifiers. Here, neural networks are employed as knowledge classifiers. To show the validity of our proposed algorithm, computer simulations are illustrated, where navigation problem of a mobile robot and a micro aerial vehicle(MAV) are considered.
In this paper, Fly robot with electric power, a kind of Unmanned aerial vehicle (UAV), is considered as an autonomous hovering platform, capable of vertical lift-off, landing and stationary hovering. This aircraft has four rotor and DC motors of electrical Power, which is capable of omni-direction for indoor application. In the earlier days of vertical flight experimentation developers looked at the intuitively easy control functionality of 4 rotor designs. But we need to obtain design method of suitable structures and adequate components because the existing prototypes of 4 rotor-craft don't analyze the propeller, motor characteristic and propose a methodology to optimize this system. In this paper, we will show the new 4 rotor craft with blimp, analyze design and manufacturing method of 4 rotor craft system. Also we prove propriety of our design and manufacturing method by being based on thrust and motor experiment.
마이크로 가공기술의 눈부신 발달에 힘입어 다양한 항공우주 시스템을 초소형화 하려는 시도가 있어 왔다. 마이크로 비행체, 나노 위성, 마이크로 로봇 등의 개념들이 등장하였다. 이들 독립 이동식 마이크로 시스템을 구동하는 데에는 기존의 배터리 보다 훨씬 에너지 밀도가 높은 동력원이 필요하다. 그러나 이와 같은 고에너지 동력원이 아직 존재하지 않는다. 이 논문에서는 초소형 동력원 연구의 과거와 현재를 살펴보고, 미래 발전 방향에 대한 제안을 시도하였다.
For the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem, a different path results in different SLAM results. Usually, SLAM follows a trail of input data. Active SLAM, which determines where to sense for the next step, can suggest a better path for a better SLAM result during the data acquisition step. In this paper, we will use reinforcement learning to find where to perceive. By assigning entire target area coverage to a goal and uncertainty as a negative reward, the reinforcement learning network finds an optimal path to minimize trajectory uncertainty and maximize map coverage. However, most active SLAM researches are performed in indoor or aerial environments where robots can move in every direction. In the urban environment, vehicles only can move following road structure and traffic rules. Graph structure can efficiently express road environment, considering crossroads and streets as nodes and edges, respectively. In this paper, we propose a novel method to find optimal SLAM path using graph structure and reinforcement learning technique.
멀티로터는 여러 개의 로터로 이루어진 무인 비행로봇으로써, 로터의 개수에 따라서 트라이로터, 쿼드로터, 헥사로터, 옥토로터 등으로 나누어 진다. 멀티로터는 수직이착륙(VTOL) 및 높은 기동성으로 인하여 다른 무인 비행로봇에 비하여 건물이 밀집되어 있는 도심과 같은 지역의 정찰 및 감시 등 여러 응용분야에 적합하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 멀티로터란 이름으로 연구되고 있는 트라이로터, 쿼드로터, 헥사로터 및 옥토로터 비행로봇에 대한 통합된 동역학적 모델링에 관한 수식을 도출 및 비교 분석을 수행하고, 획득된 수식을 이용하여 각각의 멀티로터 동작원리 및 제어기법에 대한 연구를 수행하였다. 유도된 멀티로터의 동역학 모델링을 이용하여 각각의 멀티로터 형태에 따른 구동원리와 그에 따라 작용하는 힘과 모멘트에 대한 관계식을 유도하였으며, 연속루프닫음기법 기반자세 및 고도제어기를 적용하여 각각의 멀티로터 비행로봇의 구동 및 제어 성능을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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