이동통신 시스템과 T-DMB는 재난경보 방송을 위한 CBS와 AEAS 기능이 정의되어 있다. 그러나 재난 발생으로 실내 공간의 통신 인프라가 불능이 될 경우 실내 공간의 거주자들은 재난경보 수신이 불가능할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 지능형 이동 로봇의 협업 기법을 제안한다. 재난경보 메시지 수신에 성공한 지능형 이동 로봇들은 협력통신 방식을 이용하여 수신에 실패한 지능형 이동 로봇들에게 재난 메시지를 재전송한다. 협력통신의 성능을 높이기 위하여 지능형 이동 로봇들은 각자의 위치 정보를 이용한다.
This paper present a novel approach to control the lower body power assistive exoskeleton system of a HEXAR-CR35 aimed at improving a muscular strength. More specifically the control of based on the human intention is crucial of importance to ensure intuitive and dexterous motion with the human. In this contribution, we proposed the detection algorithm of the human intention using the MCRS which are developed to measure the contraction of the muscle with variation of the circumference. The proposed algorithm provides a joint motion of exoskeleton corresponding the relate muscles. The main advantages of the algorithm are its simplicity, computational efficiency to control one joint of the HEXAR-CR35 which are consisted knee-active type exoskeleton (the other joints are consisted with the passive or quasi-passive joints that can be arranged by analyzing of the human joint functions). As a consequence, the motion of exoskeleton is generated according to the gait phase: swing and stance phase which are determined by the foot insole sensors. The experimental evaluation of the proposed algorithm is achieved in walking with the exoskeleton while carrying the external mass in the back side.
Workers have been replaced by mobile manipulators for factory automation in recent years. One of the typical tasks for automation is that a mobile manipulator moves to a target location and picks and places an object on the worktable. However, due to the pose estimation error of the mobile platform, the robot cannot reach the exact target position, which prevents the manipulator from being able to accurately pick and place the object on the worktable. In this study, we developed an automatic alignment system using a low-cost camera mounted on the end-effector of a collaborative robot. Camera calibration and pose estimation methods were also proposed for the automatic alignment system. This algorithm uses a markerboard composed of markers to calibrate the camera and then precisely estimate the camera pose. Experimental results demonstrate that the mobile manipulator can perform successful pick and place tasks on various conditions.
In this paper, the stability and effectiveness of the force control with a 6-axis compliance device are verified by performing comparative experiments with a commercial F/T sensor. The position/force control algorithm based on the Cartesian stiffness of a compliance device is briefly introduced and the design result of a 6-axis compliance device with F/T sensing is presented. The comparative experiments show that the force control using a compliance device is much more stable than that with rigid F/T sensor due to the enough compliance of a compliance device larger than robot positional resolution.
유비쿼터스 환경에서 상황인지 능력을 가진 지능적 컴퓨팅 개체들 중 사람에게 의존적이지 않고 독립적으로 행동할 수 있는 개체는 유비쿼터스 로봇으로 볼 수 있다. 이러한 로봇은 최근 상호협력 함으로서 보다 최적화된 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있으며, 또한 다수의 로봇이 포함된 환경일 때는 특정한 작업을 수행하기 위하여 특정 로봇의 선별에 관한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 서로 다른 기능과 구조를 가지고 있는 지능형 로봇들이 협력하여 특수한 상황이나 임무를 그룹으로 대처할 수 있는 로봇 그룹핑을 설계하고 이를 구현한 결과에 대하여 기술한다. 다수의 로봇 중에서 특정 임무수행을 위한 로봇의 선별 알고리즘은 Entropy를 이용하여 결정 트리를 생성하였다. 또한 Grouping을 위한 Group Layer를 설계하여 구현하였다.
Recently, the researches of aerial drones are actively executed in various areas, the researches of surface drones and underwater drones are also executed in marine areas. In case of surface drones, they essentially utilize acoustic information by the sonar and consequently have the local information in the obstacle avoidance as the sonar has the limitations due to the beam width and detection range. In order to overcome this, more global method that utilizes optical images by the camera is required. Related to this, the aerial drone with the camera is desirable as the obstacle detection of the surface drone with the camera is impossible in case of the existence of clutters. However, the dynamic-floating aerial drone is not desirable for the long-term operation as its power consumption is high. To solve this problem, a collaborative obstacle avoidance method based on the acoustic information by the sonar of the surface drone and the optical image by the camera of the static-floating aerial drone is proposed. To verify the performance of the proposed method, the collaborative obstacle avoidances of a MSD(Micro Surface Drone) with an OAS(Obstacle Avoidance Sonar) and a BMAD(Balloon-based Micro Aerial Drone) with a camera are executed. The test results show the possibility of real applications and the need for additional studies.
This paper presents a new method driving multiple robots to their goal position without collision. To consider the movement of the robots in a work area, we adopt the concept of avoidability measure. The avoidability measure figures the degree of how easily a robot can avoid other robots considering the velocity of the robots. To implement the concept to avoid collision among multiple robots, relative distance between the robots is proposed. The relative distance is a virtual distance between robots indicating the threat of collision between the robots. Based on the relative distance, the method calculates repulsive force against a robot from the other robots. Also, attractive force toward the goal position is calculated in terms of the relative distance. These repulsive force and attractive force are added to form the driving force for robot motion. The proposed method is simulated for several cases. The results show that the proposed method steers robots to open space anticipating the approach of other robots. In contrast, since the usual potential field method initiates avoidance motion later than the proposed method, it sometimes fails preventing collision or causes hasty motion to avoid other robots. The proposed method works as a local collision-free motion coordination method in conjunction with higher level of task planning and path planning method for multiple robots to do a collaborative job.
로봇은 프로그래밍 교육의 도구로서 창의적 문제해결능력과 논리적 사고력 신장에 효과적이다. 또한 학습자에게 실제적, 조작적 학습경험을 제공하므로 교과학습의 도구로 활용될 때 학습내용의 구체적 이해를 돕고 능동적인 학습참여를 이끌어 낼 수 있다. 본 연구는 초등학교 수학 수업에서 로봇의 도구적 쓰임에 주안을 두고자 한다. 따라서 로봇의 기능 분석, 기능별 교육적 활용 방안 추출 후 4학년 수학교과와 연계된 수업 액티비티를 개발하였다. 로봇활용 수학수업을 10차시 실시한 후 성취도 평가, 학생 호감도 조사하였다. 연구 결과 성취도에서 유의미한 차이는 확인되지 않았다. 하지만 설문에서 로봇이 수학 수업의 흥미와 적극적 수업참여를 이끌어내며 수학개념을 이해하는 데 도움을 준 것으로 나타났다. 면담 결과에서도 기존의 수학수업에선 찾기 힘든 역동적이고 협력적인 의사소통, 체험적, 실천적인 수업 등의 긍정적 반응이 나타났다.
This paper suggests the target tracking method improved for the collaboration of the quad rotor type UAV (Unmanned Aerial Vehicle) and omnidirectional Unmanned Ground Vehicle. If UAV shakes or UGV moves rapidly, the existing method generates a phenomenon that the tracking object loses the tracking target. To solve the problems, we propose an algorithm that can track continually when they lose the target. The proposed algorithm stores the vector of the landmark. And if the target was lost, the control signal was inputted so that the landmark could move continuously to the direction running out. Prior to the experiment, Proportional and integral control were used in 4 motors in order to calibrate the Heading value of the omnidirectional mobile robot. The landmark of UGV was recognized as the camera adhered to UAV and the target was traced through the proportional-integral-derivative control. Finally, the performance of the target tracking controller and proposed algorithm was evaluated through the experiment.
모든 곳에 존재하는 네트워크 환경을 의미하는 '유비쿼터스' 시대와 최신 기술로 구현되어 인간을 도와주는 '지능형 로봇'의 시대가 도래하고 있다. 기술의 흐름은, 이제 우리에게 공장과 공원 등의 공공 장소뿐 만이 아니라, 생활의 기본이 되는 가정 안에서의 로봇을 받아들일 준비를 요구하고 있다. 로봇과 사용자는 실제 생활 속에서 많은 상호 작용을 하게 되며, 필연적으로 여러 가지의 불확실성을 내포하게 되는데, 각각의 요청들과 상황들은, 미리 정해진 규칙에 의거해 처리하기에는 너무 다양하다. 그 어려움을 극복하는 방법으로, 어떤 상황에 적응하는 방법으로 기억을 사용 하는 인간과 마찬가지로, 로봇은 새로운 요청을 처리하기 위해 과거의 기록을 사용할 수 있다. 여러 가지 과거의 기록들을 잘 정리해서 분류하여 저장해둔 후, 현재의 요청에 대한 답으로, 가장 가능성 있는 과거의 기록을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 사용자와 로봇 사이에서 상호 작용에서 발생할 수 있는 불확실성을 과거기록의 탐색을 통해 해결하고자 하였다. 과거 기록은 시간, 장소, 대상 물건, 행동 유형으로 구분되어 저장하였으며, 각각의 유사 가능성(Possibility)들의 합을 기준으로, 전체 기록을 K-Means 알고리즘을 통하여 군집화하고 협력 필터링을 기반으로 현재의 요청이 담고 있는 불확실성에 대한 가능성 있는 값을 추천해 주었다. 제한된 공간과 제한된 자료의 수에 의한 실험 결과로서의 한계를 가지고 있지만, 실제 가정용 로봇에서의 적용 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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