건물 내부 공기 순환을 위한 공조 덕트는 장기간 사용 시 오염물질이 내부에 쌓여 인력 또는 로봇이 투입되어 청소가 주기적으로 수행된다. 청소는 작업시간과 인건비 문제를 해결하기 위해 최근 원격 조정으로 로봇을 작동시키는 방법이 사용되고 있다. 하지만 완전 자동화가 아니라 인력 의존적이며 청소 시간 단축에도 한계가 있다. 본 연구는 공조 덕트 청소 로봇 자율 주행을 위해 교차점 검출 알고리듬 개발에 대한 것이다. 자율 주행은 청소 로봇에 장착된 카메라 영상에서 교차점 검출 알고리듬을 통해 추출된 점과 중심점 사이의 거리 및 각도를 계산하여 로봇을 제어하도록 구성된다. 교차점 검출을 위한 데이터는 3D CAD 프로그램을 이용한 공조 덕트 내부 이미지를 Python을 이용해 교차점 좌표 및 두 경계선 각도를 추출하여 생성했다. 검출 알고리듬은 딥러닝 중 CNN 모델이 학습에 사용됐으며 학습 모델은 입력이미지에서 교차점 정보를 추출하며 학습 모델 정확도는 면적과 거리를 이용해 판단했다. 알고리듬 검증을 위해 청소 로봇을 제작했으며 로봇은 몸체, Raspberry Pi, 카메라 및 초음파 센서를 포함한 제어부, 모터와 바퀴를 포함한 구동부로 구성된다. 알고리듬을 탑재한 로봇 청소기 주행 영상을 통해 알고리듬을 검증했다. 향후 공조 덕트뿐만 아니라 에스컬레이터 등 다양한 환경에서 적용 가능할 것으로 기대된다.
With the increasing number of high-rise and large-scale buildings, modern buildings are becoming intelligent, and are incurring high construction costs and requiring careful maintenance. Maintenance works for high-rise buildings significantly depend on human labor, unlike other construction processes that are gradually being automated. The resulting accidents may produce very high social and economic losses. To address this problem, herein, this paper proposes robotic building maintenance system using multi-robot concept, in specific, cleaning a building facade which is directly subjected to minimize human labor; that improves the process efficiency and economic feasibility. The sensor for detecting contamination of building's outer-wall glass is proposed; Kalman filter was used for estimating robots' status with the contamination of the window glass. Task allocation of the sensor based multi-robots for an effective way of task execution is introduced and the feasibility was verified through the simulations.
In this paper, we introduce the current implementation status of the absolute position recognition technique using sonars for the navigation of a mobile robot. Using this technique, we have developed the supervisory controller of the autonomous vacuum cleaning robot which can recognize the user-specified origin, moves its body to the origin, and follow the specified trajectory starting from the origin. With the satisfactory results, we expect the autonomous cleaning robot to be commercialized in a very near future.
According to recent advances in technology, major robot technologies that have been developed and commercialized for industrial use are being applied to various fields in our everyday life such as guide robots and cleaning robots. Among them, the navigation based on the self localization has become an essential element technology of the robot. In the case of indoor environment, many high-priced sensors are used, which makes it difficult to activate the robot industry. In this paper, we propose a robotic platform and a moving algorithm that can travel by using Dijkstra algorithm. The proposed system can find a short route to the destination with its own position. Also, its performance is discussed through the experimentation of an actual robot.
본 논문은 실내에서 사용할 이동로봇의 구현과 제어에 대한 것이다. 로봇은 두 팔을 가지고 이동할 수 있는 베이스로 구성된다. 로봇은 디자인에 있어 및 가지 특정을 가진다. 첫 번째, 로봇의 허리는 높낮이 조절이 가능하다. 두 번째로 로봇은 접촉인 이동로봇 모드에서 2 점 접촉인 밸런싱 모드로 전환이 가능하다. 마지막으로 로봇은 상제와 하체의 분리 기능을 갖는다. 이동 베이스 부분은 청소작업에 사용이 가능하다.
Using a laser sheet beam projector combined with a CCD-Camera, an efficient technique to recognize complex surface of curvature and lane has been demonstrated for the purpose of mobile robot navigation. In general, obstacles of indoor environments in the field of SLIT-RAY plane are captured as segments of an elliptical arc and a line in the camera image. The robot has been capable of moving along around the obstacle in front of it, by recognizing the original shape of each segment with the differential coefficient by means of least squares method. In this technique, the imaged pixels of each segment, particularly elliptical arc, have been converted into a corresponding circular arc in the real-world coordinates so as to make more feasible the image processing for the position and radius measurement than conventional way based on direct elliptical are analyses. Advantages over direct elliptical cases include 1) higher measurement accuracy and shorter processing time because the circular arc process can reduce the shape-specifying parameters, 2) no complicated factor such as the tilt of elliptical arc axis in the image plane, which produces the capability to find column position and radiua regardless of the camera location . These are essentially required for a mobile robot application. This technique yields an accuracy less than 2cm for a 28.5cm radius column located in the range of 70-250cm distance from the robot. The accuracy obtained in this study is sufficient enough to navigate a cleaning robot which operates in indoor environments.
본 논문은 선박의 외벽 청소를 위하여 영상기반의 용접부 인식기능을 탑재한 선체 블라시팅 로봇을 제시하였다. 본 로봇제작의 목표로서 선체 청소로봇의 설계 및 제작과정과 영상을 이용한 용접 비드 인식에 따른 성능 결과를 제시하였다. 그리고, 로봇제작에 따른 메카니즘과 로봇시스템의 제어기 제작 과정과 수직상승 메카니즘, 영상 시스템, 원격제어 기능을 갖는 선체 청소 특성에 대해서 기술하였다. 이러한 선체 청소로봇은 선박이 정박하는 동안에 청소를 수행하게 되므로 재도킹을 할 필요가 없는 장점이 있다. 따라서, 개발된 청소작업은 시간과 비용을 절감할 수 있고, 선체의 수직벽면의 주행이 가능하므로 부유물질 등을 수집할 수 있는 필러장치를 장착하고 있다. 개발된 로봇시스템의 동작 및 통신 성능테스트 결과를 통하여 성능평가 결과를 제시하였다.
In this paper, we address a new complete coverage navigation algorithm and guidance methodology for the cleaning robot. The proposed algorithm is based on the grid map. Six templates, excluding a Back-Trace(BT) template are used as the local navigation method. The effectiveness of the algorithm proposed in this paper is thoroughly demonstrated through simulations and the evaluation of parameters for the path execution.
This paper describes an algorithm for minimal turning complete coverage Path planning for cleaning robots. This algorithm divides the whole cleaning area by cellular decomposition, and then provides the path planning among the cells employing a flow network. It also provides specific path planning inside each cell guaranteeing the minimal turning of the robots. The minimal turning of the robots is directly related to the faster motion and energy saving. The proposed algorithm is compared with previous approaches in simulation and the result shows the validity of the algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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