Robot refers to machines that recognize the external environment and assess the given situations in order to operate autonomously by imitating the manner in which humans behave. Although Korea still lacks global competitiveness, Korea, as the $4^{th}$ ranked robot manufacturing country in the world, is currently expanding the domains of robots from application in manufacturing to application in service provision. Accordingly, this study aims to analyze the factors for the success in entry into the cooperation robot market among various robotic markets in accordance with the literary research method in consideration for the importance of robot industry that could determine the future national competitiveness. The result of the analysis of the factors for the success in entry into the cooperation robot market, shows that factors including analysis of the trends in manufacturing robot market, strategy for benchmarking of the leading cooperation robot companies, activation of small and medium enterprise-centered cooperation robotic industry, excavation of demands for cooperation robots with focus on automobile, semiconductor and IT industries, utilization of the opportunities provided by government's robotic industry policies and standardization of cooperation robot components, etc. determine whether one will succeed in the market or not. Furthermore, it is believed that fortification of competitiveness of the manufacturing sector through the powerful policy support for the robotic industry at government level and policies on cultivation of new growth engine through specialization of the robotic areas closely related to daily life must be implemented concurrently because it is forecasted that competitiveness in robotics technology will become the criterion for national competitiveness in the future.
In this paper we present cooperation of heterogeneous robot team, composed of a wheeled robot and a helicopter for localization and map building. This heterogeneous robot team can successfully fulfill task by combining the abilities of both robots than single robot because wheeled robot and helicopter have complementing ability. The scenario describes a tightly cooperative task, where the wheeled robot move carrying the helicopter and detect obstacles, if there are obstacles, helicopter take off for map building and land, then robot team move destination avoiding obstacles. We present PID controller for position control of helicopter and transformation algorithm to global coordinate from image pixel coordinate. Experimental result show that the proposed method is valid.
This paper presents an evolvable cooperation strategy based on a genetic programming for the interactive robot soccer game. The interactive robot soccer game has been developed to allow a person to join in the game dynamically and to reinforce entertainment characteristics. In this game, a cooperation strategy between humans and autonomous robots is very important in order to make the game more enjoyable. First of all, necessary action sets for the cooperation strategy and its strategy structure are presented. In the first stage, a blocking action that an autonomous robot cut off an enemy robot from disturbing the way of the human controlled robot has been considered. The success probability of the blocking action has beer obtained in ...
제조 패러다임 변화에 따라 다양한 협동로봇이 신규시장을 창출하고 있다. 협동로봇은 기존 산업용 로봇 대비 쉬운 운용, 생산성 향상, 단순 작업을 하는 인력을 대체하는 목적으로 모든 산업에서 협동로봇의 수요가 증가하고 있다. 그러나 산업현장에서 협동로봇으로 인한 작업 중 사고가 빈번하게 발생하고 있으며, 작업자의 안전을 위협하고 있다. 인간 중심의 환경에서 로봇을 통한 산업현장이 구성되려면 작업자의 안전을 보장해야 하며 출동 가능성을 업애고 신뢰할 수 있는 통신을 하는 협동로봇 가드 시스템의 개발의 필요성이 있다. 센서 및 컴퓨터 비전을 통해 협동로봇의 작업 반경 내에서 발생하는 사고를 이중으로 방지하고 안전사고 위험을 감소시켜야 한다. 다양한 산업용 장비와 통신을 위한 국제 프로토콜인 OPC UA를 기반으로 시스템을 구축하고 초음파 센서와 CNN(Convolution Neural Network)적용한 영상 분석을 통한 협동로봇 가드 시스템을 제안한다. 제안 된 시스템은 작업자의 불안전한 상황에서 로봇 제어의 가능성을 평가한다.
In multi robot environment, the action selection strategy is important for the cooperation and coordination of multi agents. However the overlap of actions selected individually by each robot makes the acquisition of cooperation behaviors less efficient. In addition to that, a complex and dynamic environment makes cooperation even more difficult. So in this paper, we propose a control algorithm which enables each robot to determine the action for the effective cooperation in multi-robot system. Here, we propose cooperative algorithm with reinforcement learning to determine the action selection In this paper, when the environment changes, each robot selects an appropriate behavior strategy intelligently. We employ ...
The cooperative strategy for the teleoperated multi-agent system is presented. And this scheme has been applied to the teleoperated robot soccer system that is newly proposed. For the teleoperated robot soccer system, we made mapping functions to control a 2-wheeled mobile robot using a 2 DoF stickcontroller. The simulation with a real stickcontroller has been evaluated the performance of the proposed mapping function. Then, the basic cooperation strategy has been tested between teleoperated robot and autonomous robot It is shown that the multi-agent system for teleoperation can have a good performance for a job Like a scoring a goal
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권2호
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pp.236-242
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2003
This paper presents a cooperation strategy between a human operator and autonomous robots for an interactive robot soccer game, The interactive robot soccer game has been developed to allow humans to join into the game dynamically and reinforce entertainment characteristics. In order to make these games more interesting, a cooperation strategy between humans and autonomous robots on a team is very important. Strategies can be pre-programmed or learned by robots themselves with learning or evolving algorithms. Since the robot soccer system is hard to model and its environment changes dynamically, it is very difficult to pre-program cooperation strategies between robot agents. Q-learning - one of the most representative reinforcement learning methods - is shown to be effective for solving problems dynamically without explicit knowledge of the system. Therefore, in our research, a Q-learning based learning method has been utilized. Prior to utilizing Q-teaming, state variables describing the game situation and actions' sets of robots have been defined. After the learning process, the human operator could play the game more easily. To evaluate the usefulness of the proposed strategy, some simulations and games have been carried out.
In this paper show how to design a redundant robot which is suitable for the multiple task without any constraints on the workspace. The implementation is possible by the rigid connection of a mobile robot and a task robot. Use a five joint articulated robot as the task robot; designed the 3 joint mobile robot for this usage. For a task execution assigned to the redundant robot, not only the task robot but the mobile robot should work in the coordinated way. therefore, a kinematic connection of the two robots should be cleary represented in a frame. And, also the dynamic interaction between the two robots needs to be analyzed. Clarified these issues considering the control of the redundant robot. Finally, demonstrate away of utilization of the redundancy as the cooperation between the mobile robot and the task robot to execute a common task.
2005년에 개정된 ICT교육지침에는 전 학교급에 걸쳐서 알고리즘, 자료구조, 프로그래밍 내용과 같은 컴퓨터 과학 요소가 매우 강화되었다. 컴퓨터교육의 목표가 소프트웨어 활용보다 문제해결력 향상이기 때문이다. 그래서 본 논문에서는 이러한 요소에 대한 학습방법의 일환으로서 로봇들이 협동을 통하여 미로를 탈출하는 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 로봇이 해결해야하는 문제로서 우선탐색 문제와 역할바꿈 문제와 같이 2가지를 제시하였다. 우선탐색 문제는 첫 번째 로봇이 미로를 끝까지 탐색하면서 미로의 정보를 두 번째 로봇에게 실시간으로 전송한다. 그 후 슬레이브 로봇은 이 정보를 이용하여 탐색없이 미로를 탈출하게 된다. 역할바꿈 문제는 첫 번째 로봇이 미로를 탐색하는 도중 그 기능을 상실했을 때, 두 번째 로봇이 첫 번째 로봇의 역할을 이어받아 수행하는 것이다. 각 문제를 해결하기 위해서 문제분석, 알고리즘 기술, 순서도 작성, 프로그래밍의 4단계를 거치도록 하였다. 본 논문에서 제시한 내용의 부수적인 효과로는 로봇협동을 통한 학습자들의 협동학습 기회 제공, 로봇간 데이터 송수신을 위해서 큐(queue)라는 자료구조를 사용했다는 점이다. 향후에는 좀 더 일반적인 미로의 사용, 실제 현장에의 적용, 영재교육 과정에의 적용에 대한 연구가 필요하다.
This paper proposes a new paradigm for cooperation of multi-robot system for home service. For localization of each robot. the master robot collects information of location of each robot based on communication of RFID tag on the floor and RFID reader attached on the bottom of the robot. The Master robot communicates with slave robots via wireless LAN to check the motion of robots and command to them based on the information from slave robots. The operator may send command to slave robots based on the HRI(Human-Robot Interaction) screened on masted robot using information from slave robots. The cooperation of multiple robots will enhance the performance comparing with single robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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