This paper present the control of an intelligent home robot based on home network. The existing research is almost research of independent robot. home network will be a way that equipments in home exchange information. As robot combine home network, robot will be more intelligent and more powerful. We benefit for that load is divided in home network environment. The robot which has ultrasonic sensors performs obstacle avoidance with the Fuzzy Algorithm. Ethernet serial converter transmit the measuring data of home to a home server and the home server accumulates data. The home server controls the robot and manages home according to the acquired data. This paper supposed the home network system that consist of home server, embedded robot and intelligent home robot.
This paper is about implementation of intelligent robot based on home network. Existing robots are mainly stand alone type. Home network is spreading rapidly and can play an important role as a path for informations between appliances in home. Robot can be more intelligent and have versatile functions with a junction of home network. By distribution of tasks through home network, robot doesn't have to process every task. In addition, robot can access to appliances through network as appliances are added continuously. In the future, smart space in which robot behaves on various types of network is in expectation. In this research, home network based system which consists of home server, embedded robot, and intelligent robot is proposed and implemented.
This paper proposes the system model that is more efficient and active than formal home automation system and it can conquer the limits of formal one using intelligent mobile robot. This system uses specialized intelligent mobile robot for home environment and the robot moves around home instead of human. We call the system model to HAuPIRS (Home Automation system using PDA based Intelligent Robot System). HAuPIRS control architecture is composed three parts and each part is User Level, Cognitive Level, Executive Level. It is easy to use system and possible to extend the home apparatusfrom new technology. We made the PBMoRo System (PDA Based Mobile Robot System) based on HAuPIRS architecture and verified the efficiency of the system model.
본 논문에서는 기존 홈오토메이션 시스템보다 효율적이고 능동적인 시스템 모델을 제안하며, 기존 시스템의 한계점을 해결하기 위해서 지능형 이동 로봇을 사용한다. 제안된 시스템은 집안에서 사용하기에 적합하도록 특화된 로봇을 사용하며, 이 로봇은 사람 대신 집안을 돌아다닌다. 이 시스템 모델을 HAuPIRS (Home Automation system using PDA based Intelligent Robot System) 라고 부르기로 한다. HAuPIRS제어 구조는 사용자 레벨, 인지 레벨, 실행 레벨의 세 파트로 구성된다. 이 시스템은 사용하기 쉽고, 기술의 발전에 따른 새로운 가전기기가 나오더라도 확장이 가능하다 HAuPIRS제어 구조의 성능을 검증하기 위해서 HAuPIRS 제어 구조를 기반으로 한 PBMoRo System (PDA Based Mobile Robot System) 을 만들어 실험하였다.
최근 홈네트워크 시스템에 홈로봇이 적용되어 보다 다양한 서비스를 제공하고 있다. 홈로봇은 무선 홈 네트워크 시스템을 기반으로 자율주행을 하며 기본적으로 홈디바이스의 제어뿐만 아니라 홈모니터링을 통한 방범 방재 서비스 및 각종 엔터테인먼트 서비스를 수행한다. 하지만 기존의 홈로봇은 모든 기능을 로봇에 탑재하여 로봇 단말의 크기가 커지고 수행할 콘텐츠나 어플리케이션의 관리가 용이하지 못하며 새로운 기능 추가에 많은 어려움을 겪고 있다. 또한 로봇의 위치인식 기능에 있어서도 많은 개선점이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 로봇의 복잡한 연산처리를 외부 디지털 디바이스에게 분담하여 로봇의 자원을 효율적으로 이용하고 새로운 기능에 대한 추가도 용이하도록 하며 RFID를 통해 로봇의 위치를 인식함으로써 보다 개선된 홈로봇 시스템을 제안한다.
홈 로봇이 인간과 원활한 상호작용을 하기 위해서 인간과 로봇의 상호작용 즉 HRI(Human-Robot Interaction) 연구가 절실히 필요하다. 본 연구에서는 최근 개발된 홈 로봇 'iRobi'와 아동의 상호작용을 통해 홈 로봇이 아동의 심리적 인식에 어떤 영향을 미쳤는가와 홈 로봇 학습이 얼마나 효과적인가를 알아보았다. 심리적 인식 측면에서 홈 로봇과의 상호작용은 아동에게 친근감과 상호작용이 가능한 상대로 인식하도록 하였으며 아동의 불안을 해소시키는 것으로 분석되었다. 학습 효과 측면에서 홈 로봇을 이용한 경우가 다른 학습 매체(책, WBI)에 비해 학습 집중도와 학습 흥미도 그리고 학업 성취도가 높은 것으로 분석되었다. 따라서 홈 로봇은 아동의 정서적, 교육적 상호작용 도구로서 긍정적인 의미가 있는 것으로 보여진다.
The following paper deals with a control problem of a mobile robot in home network environment. The home network causes the mobile robot to communicate with sensors to get the sensor measurements and to be adapted to the environment changes. To get the improved performance of control of a mobile robot in spite of the change in home network environment, we use the fuzzy inference system with multiple reward reinforcement learning. The multiple reward reinforcement learning enables the mobile robot to consider the multiple control objectives and adapt itself to the change in home network environment. Multiple reward fuzzy Q-learning method is proposed for the multiple reward reinforcement learning. Multiple Q-values are considered and max-min optimization is applied to get the improved fuzzy rule. To show the effectiveness of the proposed method, some simulation results are given, which are performed in home network environment, i.e., LAN, wireless LAN, etc.
홈 서버와 가정용서비스 로봇, 다양한 Device를 포함하는 홈 네트워크 시스템을 이용하여 가정환경 내에서 발생 가능한 다양하게 분산된 임무들을 수행하는데 있어서 Multi-Agent 시스템을 응용하는 것은 효율적이라고 알려져 있다. 이러한 시스템에서 휴먼 인터페이스와 물리적 서비스 제공의 중추 역할을 하는 것은 바로 지능형 서비스 로봇이다. 따라서, 기존의 Multi Agent System을 응용하여 Multi Agent Robot System을 정의할 수 있다. 가정이라는 'open'된 특성의 환경에서 Multi Agent Robot System이 사용자에게 좀 더 효율적인 서비스를 제공하기 위해서는 존재하는 모든 Agent 간의 유기적인 정보교환과 협력이 필요하다. 이것을 위하여 자율구동하며 사용자에게 물리적 서비스를 제공할 수 있는 다수의 로봇들을 Agent로 정의하고, 로봇 Agent간의 통신과, 로봇 이외의 Agent로써의 역할을 감당할 수 있는 홈 서버 등의 Agent와 로봇 Agent들의 통신을 사용자 interface에 직접 표현할 수 있는 시뮬레이터를 설계, 제시한다.
A tole-robot system for remote home-management has been developed. The tele-robot system is composed of a mobile robot system, server-computers and client-computers. The robot system is equipped with wireless camera and wireless controller so that the robot system captures the image remotely User makes the robot control command referring to the image feedback through internet. With such tole-robot system, the user can monitor and watch the inside of home by remotely maneuvering the mobile robot. The user can also save the received image of suspected scene on the client computer. Utilizing such function of tele-robot system, remote home-management and possible crime avoidance could be achieved.
최근 홈네트워크 시스템에 홈로봇이 적용되어 보다 다양한 서비스를 제공하고 있다. 하지만 기존의 홈로봇은 모든 기능을 로봇에 탑재하여 로봇 단말의 크기가 커지고 수행할 콘텐츠나 어플리케이션의 관리가 용이하지 못하다. 또한 로봇의 위치인식 기능에 있어서도 많은 개선점이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 로봇의 복잡한 연산처리를 외부 디지털 디바이스에게 분담하여 로봇의 자원을 효율적으로 이용하고 RFID를 통해 로봇의 위치를 인식함으로써 보다 개선된 홈로봇 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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