Remote response technology has advanced to the extent that a robot system, if properly designed and deployed, may greatly help respond to beyond-design-basis accidents at nuclear power plants. Particularly in the aftermath of the Fukushima accident, there is increasing interest in developing disaster robots that can be deployed in lieu of a human operator to the field to perform mitigating actions in the harsh environment caused by extreme natural hazards. The nuclear robotics team of the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) is also endeavoring to construct disaster robots and, first of all, is interested in finding out to what extent safety benefits can be achieved by such a disaster robotic system. This paper discusses a new approach based on the probabilistic risk assessment (PRA) technique, which can be used to quantify safety benefits associated with disaster robots, along with a case study for seismic-induced station blackout condition. The results indicate that to avoid core damage in this special case a robot system with reliability > 0.65 is needed because otherwise core damage is inevitable. Therefore, considerable efforts are needed to improve the reliability of disaster robots, because without assurance of high reliability, remote response techniques will not be practically used.
In this paper, we introduce a target position reasoning system based on Bayesian network that selects destinations of robots on a map to explore compound disaster environments. Compound disaster accidents have hazardous conditions because of a low visibility and a high temperature. Before firefighters enter the environment, the robots notify information in advance, such as victim's positions, number of victims, and status of debris of building. The problem of the previous system is that the system requires a target position to operate the robots and the firefighter need to learn how to use the robot. However, selecting the target position is not easy because of the information gap between eyewitness accounts and map coordinates. In addition, learning the technique how to use the robots needs a lot of time and money. The proposed system infers the target area using Bayesian network and selects proper x, y coordinates on the map based on image processing methods of the map. To verify the proposed system, we designed three example scenarios based on eyewetinees testimonies and compared time consumption between human and the system. In addition, we evaluate the system usability by 40 subjects.
본 연구에서는 화재, 붕괴, 특수사고, 산불 등의 4개의 재난·재해 중 화재현장에서 활용 가능한 재난안전로봇의 교육적 활용을 위한 시나리오를 개발하고 이 시나리오를 바탕으로 로봇 활용 교육에 따른 효과분석을 목표로 한다. 시나리오는 현직 소방대원을 대상으로 설문지 조사를 통해 방향성, 현실성 및 합리성 내용을 중심으로 시나리오를 개발하였다. 또한 재난안전로봇의 활용 교육 및 훈련의 효과를 확인하기 위해 로봇 개발연구진, 현직소방대원, 대학생들을 대상으로 반복적인 로봇 조종 훈련을 통하여 분석하였다. 로봇조종은 직접조정, 모니터조종, 시뮬레이터조종으로 구분하여 테스트를 5회 실시하여 하였다. 로봇조정 테스트분석결과 각 그룹별로 소요된 평균시간은 대학생이 28초로 가장 빨랐으며 연구개발팀(30초), 소방대원(38초) 순으로 나타났다. 개인별 분석결과를 보면 직접조정의 경우에는 소방대원이 (최대 35초), 모니터 조정에는 연구개발팀이 (최대 14초), 시뮬레이터 조종에서는 소방대원 (최대 22초)의 조종시간 단축의 효과를 나타냈다. 이는 재난·재해 현장에서 로봇을 보다 효과적으로 활용하기 위해서는 반복적인 로봇 조종 교육 및 훈련이 필요함을 입증했다.
인간의 접근이 어려운 재난 현장에 투입되는 재난 대응 로봇은 재난의 확산 방지 및 피해 최소화를 위해 현장탐색, 인명구조 등의 임무를 수행한다. 재난 현장에는 다양한 장애물이 산재한 험지, 통신 장애, 비가시적인 환경 등 복합적인 요인으로 인해 로봇 운용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 직렬연결이 가능한 바퀴 로봇 모듈을 개발하였다. 바퀴 로봇 모듈은 직접 구동이 가능한 로봇 모듈과 수동으로 구동되는 로봇 모듈 두 가지로 개발하였다. 두 개의 직접 구동이 가능한 로봇 모듈과 하나의 수동으로 구동되는 로봇 모듈을 직렬연결하여 하나의 바퀴 로봇을 구성하였다. 로봇 모듈은 1 자유도 회전 관절로 연결되어 바퀴 로봇은 수직 방향으로의 장애물 회피가 가능하다. 바퀴 로봇은 압력 센서만을 이용해 주행과 장애물 극복을 수행하도록 제어하여 비가시적 환경에서 운용할 수 있도록 하였다. 바퀴 로봇의 성능 평가를 위해 두 개의 직접 구동이 가능한 바퀴 로봇 모듈과 한 개의 수동으로 구동되는 바퀴 로봇 모듈을 연결하여 장애물 극복 실험을 수행하였다. 바퀴 로봇은 압력 센서만을 사용해 최대 높이 80 mm의 계단형 장애물을 24.5초의 시간 동안 성공적으로 극복하여 비가시적인 상황에서 주행 및 장애물 극복이 가능함을 확인하였다.
The purpose of this study was to investigate the possibility of increasing the efficiency of disaster relief rescue operations through collaboration among multiple aerial and ground robots. The robots create 2.5D maps, which are merged into a 2.5D map. The 2.5D map can be handled by a low-specification controller of an aerial robot and is suitable for ground robot navigation. For localization of the aerial robot, a six-degree-of-freedom pose recognition method using VIO was applied. To build a 2.5D map, an image conversion technique was employed. In addition, to merge 2.5D maps, an image similarity calculation technique based on the features on a wall was used. Localization and navigation were performed using a ground robot to evaluate the reliability of the 2.5D map. As a result, it was possible to estimate the location with an average and standard error of less than 0.3 m for the place where the 2.5D map was normally built, and there were only four collisions for the obstacle with the smallest volume. Based on the 2.5D map building and map merging system for the aerial robot used in this study, it is expected that disaster response work efficiency can be improved by combining the advantages of heterogeneous robots.
재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.
재난상황이나 인명 구조, 위험물 처리와 위험지역 정찰 등 사람들이 하기 어려운 위험작업을 대신 처리해 실질적으로 많은 도움을 줄 수 있는 로봇들이 지속적으로 이슈가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사람의 모션 의지를 로봇팔에 구현하여 상황에 따른 능동적인 대응이 가능하도록 한다. 또한 손동작에 따라 차량을 제어하여 이동성을 부여할 수 있는 이동형 로봇팔을 구현하고자 한다. 플렉스 센서와 자이로센서를 활용하여 컨트롤러를 제작하고 자이로센서 2개의 Roll과 Pitch 값을 조절하여 로봇팔의 각도를 제어하며 차량의 방향을 지정한다. 또한 플렉스 센서 3개의 레벨을 지정함으로써 손동작에 따라 모터가 동작되며 물체를 집고 이동할 수 있도록 로봇팔을 구현하였다.
본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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