Due to the development of construction technology, there is a considerable increase in the number of skyscrapers in the world. Accordingly, there are rapid growing requests about maintenance systems such as cleaning, painting, and monitoring the processes of facade in highrise buildings. However, it is extremely dangerous working the walls of high-rise buildings, and crashes from buildings have accounted for large proportion of constructional accidents. An alternative solution must be developed with the commercialization of automatic robot systems. For the last decade, interest in developing robots for cleaning and maintenance in facade of highrise buildings has continuously increased. The use of automatic robot systems can be expected to reduce accidents and decrease labor costs. In this paper, we propose a new kind of cleaning mechanism. We have designed and manufactured various cleaning tools for different types of facades with economic commercialization. The cleaning cycle, size, and intensity will be determined by economic constraints as well. The final goals are to design and manufacture tools and robots that can clean facades efficiently and rapidly even in dangerous places. The cleaning tool systems consist of nozzles, brush rollers, and squeezing devices. Furthermore, these tools and robots perform each process utilizing the systems of built-in guide types and gondola types for building maintenance. The performance of the proposed cleaning tools is evaluated experimentally; however additional study should be necessary for safer and more stable commercialization.
청소 로봇은 가정에서 사용 가능한 대표적인 지능형 로봇이다. 고가형 청소 로봇은 센서로부터 정보를 제공받아 높은 커버리지 성능을 가진 알고리즘이 존재하지만, 저가형의 청소 로봇엔 적용하기 어렵다. 본 논문은 저가형의 청소 로봇과 같은 환경에서 효율적인 움직임을 구현하기 위해 문법적 진화기법 기반의 청소 로봇의 이동 패턴을 계획하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 배커스-나우르 표기법을 사용하여 이동 패턴 문법을 정의하고 진화연산을 통해 최적화된 프로그램을 생성하였다. 이와 더불어 프로그램 생성 과정에서 획득한 문법 요소 간 조건부 확률 정보를 활용하였다. 제안 알고리즘의 성능 검증을 위해 청소 로봇 시뮬레이션을 활용하여 기존 알고리즘과 성능을 비교하였으며 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 확인하였다.
본 논문에서는 수중에서의 물체위치추적 소프트웨어와 수중선저 입체지도 생성 소프트웨어를 개발하였다. 선저청소로봇을 위한 소프트웨어로써 선저 청소로봇의 위치를 추적하고 음파통신의 음영지역을 발견함으로써 센서의 정위 구현을 목표로 하였다. 수중에서 로봇의 위치를 추적하기 위하여 개발된 소프트웨어는 수중의 초음파통신에 변수로 작용하는 파도의 고저와 세기를 적용하였다. 선(lines)들을 이용하여 그려진 선박의 도면을 스캔하여 OpenGL을 이용하여 입체지도를 형성하는 소프트웨어를 개발하였다. 이는 청소로봇이 비가시적인 수중 선저에서의 위치파악이 용이하며, 선저의 굴곡으로 인한 초음파통신 음영지역을 쉽게 발견함으로써 그에 따른 센서의 정위를 구현하여 원활한 통신 상태를 유지하는데 활용될 수 있다.
매년 초고층 건축물 관련 프로젝트가 증가하고 있으며, 초고층 건축물의 높이가 증가함에 따라 시공법과 함께 유지관리 방법도 기존방식과는 큰 차이를 보이고 있다. 또한 유지관리 업무 중 가장 빈번하게 수행되는 외벽 청소작업을 보다 안전하게 작업하기 위한 근본적인 대책으로 청소작업의 자동화 및 기계화가 요구되고 있다. 그리고 초고층에서 발생되는 돌풍 등 외부환경의 영향에 대응할 수 있는 방법으로 가이드레일 청소로봇 시스템이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 초고층 건축물 외벽 청소작업의 자동화 및 기계화를 위한 선행연구로써, 외벽 청소로봇 운용을 위한 가이드레일 기본단위유닛 도출과 가이드레일 개념(안)을 개발하는 것이다. 이를 통하여 초고층 건축물 외벽 청소로봇운용을 위한 선행연구이며, 운용에 필요한 최적의 가이드레일 최종설계의 기반을 마련하고자 한다.
This paper describes a path planning algorithm, which is the minimal turning path based on the shape and size of the cell to clean up the whole area with two cleaning robots. Our method divides the whole cleaning area with each cell by cellular decomposition, and then provides some path plans among of the robots to reduce the rate of energy consumption and cleaning time of it. In addition we suggest how to plan between the robots especially when they are cleaning in the same cell. Finally simulation results demonstrate the effectiveness of the algorithm in an unknown area with multiple robots. And then we compare the performance index of two algorithms such as total of turn, total of time.
Recently, the number of high-rise buildings has been on the rise, which has meant that maintenance cost has increased by two and three times, along with the increase in the construction cost. It is suggested that the use of an auto-cleaning robot could increase the productivity and safety of cleaning work, which is mostly done outside of a building. In particular, the guide rail on a high-rise building could be useful in this capacity, as it has the advantage of not being significantly influenced by factors of the external environment, including wind pressure. For this reason, this research is preliminary research into a cleaning automation for a high-rise building, and aims to draw up a scenario for the vertically moving robot.
The random-based cleaning algorithm is a simple algorithm widely used in commercial vacuum cleaning robots. This algorithm has two limitations, that is, cleaning takes a long time and there is no guarantee that the cleaning will cover the whole cleaning area. This has lead to customer dissatisfaction. Thus, in recent years, many intelligent cleaning algorithms that takes into consideration information gathered from the cleaning area environment have been proposed. The plowing-based algorithm, which is the most efficient algorithm known to date when there are no obstacles in the cleaning area, has a deficiency that when obstacle prevail, its performance is not guaranteed. In this paper, we propose the Group-k algorithm that is efficient for that situation, that is, when obstacle prevail. The goal is not to complete the cleaning as soon as possible, but to clean the majority of the cleaning area as fast as possible. The motivation behind this is that areas close to obstacles are usually difficult for robots to handle, and hence, many require human assistance anyway In our approach, obstacles are grouped by the complexity of the obstacles, which we refer to as 'complex rank', and then decide the cleaning route based on this complex rank. Results from our simulation-based experiments show that although the cleaning completion time takes longer than the plowing-based algorithm, the Group-k algorithm cleans the majority of the cleaning area faster than the plowing algorithm.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권5호
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pp.662-671
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2009
In this paper, a robot was developed for in-pipe cleaning and inspecting a large number of circular in-pipes of sea plants, ships, and buildings. A pressure generation mechanism was devised to inspect circular in-pipes with different diameters and to move up and down slant or perpendicular slopes in-pipes. For inspection of the dark inner side of the pipe, a light system using LED which dissipats small electricity was developed. Also, a design method was analyzed to decide the capacity of driving motor for the robot when the mass and maximum velocity of the robot are identified. The robot developed based on the design specification, was tested to verify the performance of the pressure generation mechanism. In addition, a control system was developed for the test.
This paper deals with the development of a deep-learning-based runway cleaning robot using an optical camera. A suitable model to realize real-time object detection was investigated, and the differences between the selected YOLOv3 and other deep learning models were analyzed. In order to check whether the proposed system is applicable to the actual runway, an experiment was conducted by making a prototype of the robot and a runway model. As a result, it was confirmed that the robot was well developed because the detection rate of FOD (Foreign Object Debris) and cracks was high, and the collection of foreign substances was carried out smoothly.
본 연구에서는 태양광 패널 청소 로봇이 진공 패드 압력을 이용하여 경사진 패널 위를 미끄러짐 없이 효율적으로 주행하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 로봇을 경사로 패널에 고정시키기 위해 로봇 발에 부착된 고무 패드의 압력을 진공으로 만들게 된다. 구동 방식으로 Linkage 매커니즘을 적용하여 미끄러짐을 방지함과 동시에 중량을 감소하여 소모전력을 낮추는 방법을 제안하였다. 로봇의 안전한 구동을 위하여 솔레노이드 밸브, 근접 센서, 엔코더를 사용하여 로봇의 움직임을 감지하며, 주행할 때 고무 패드의 압력을 제어하여 안전한 경사로 주행을 가능하게 하였다. 로봇의 전진 동작을 위하여 다중의 솔레노이드 밸브들의 동작 시퀀스를 완성하여 양쪽 발에 부착된 6개의 진공패드가 진공 및 대기압을 정확하게 형성 할수 있도록 제어하여 이동 중 미끄러짐 없이 전진할 수 있게 하였다. 마지막으로 주행 및 회전 실험을 통해 36도의 태양광 패널에서 직진 및 회전 동작을 수행할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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