• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.412-417
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• 2014

본 논문은 세 개의 바퀴로 구동되는 전방향 이동로봇의 제작과 제어에 대해 소개한다. 전방향성 움직임은 독립적인 회전과 병진운동을 통해 이루어진다. 전방향 이동로봇의 기구학과 동역학을 사용하여 장애물 회피에 대한 시뮬레이션도 수행하였다. 실제 로봇을 제어하기 위해 로봇을 제작하고 하드웨어를 구성하였으며, 제어 알고리즘은 DSP와 FPGA 칩에 구현하였다. 모터제어에 필요한 PWM, 엔코더 카운터, 통신 등과 같은 하드웨어는 FPGA에 구현하였다. 조이스틱을 통한 전방향 이동로봇을 제어함으로써 로봇의 동작성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.136-139
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• 2001

This paper develops a sensor based navigation method that utilizes fuzzy logic and the Dempster-Shafer evidence theory for mobile robot in uncertain environment. The proposed navigator consists of two behaviors: obstacle avoidance and goal seeking. To navigate reliably in the environment, we make a map building process before the robot finds a goal position and create a robust fuzzy controller. In this paper, the map is constructed on a two-dimensional occupancy grid. The sensor readings are fused into the map using D-S inference rule. Whenever the robot moves, it catches new information about the environment and replaces the old map with new one. With that process the robot can go wandering and finding the goal position. The usefulness of the proposed method is verified by a series of simulations. This paper deals with the fuzzy modeling for the complex and uncertain nonlinear systems, in which conventional and mathematical models may fail to give satisfactory results. Finally, we provide numerical examples to evaluate the feasibility and generality of the proposed method in this paper.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.235-240
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• 2002

This paper presents a new approach to the design of cruise control system of a mobile robot with two drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by two independent wheels.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권3호
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• pp.1034-1042
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• 2014

For the remote operation of the mobile robot, the human operator depends fully on the sensory information which is the partial information of the workspace of the mobile robot. It is usually very hard to fully manually operate the mobile robot in this situation. We propose the efficient guidance navigation method for improving the efficiency of the remote operation with the expanded guide circle using the sensory information. The guidance command is generated from the proposed algorithm using the expanded guide circle. We evaluated the performance of the proposed algorithm using the experiments.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.16-22
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• 2016

세계적으로 수많은 로봇연구실에서 이륜 도립진자 이동로봇에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이런 이륜 도립진자 이동로봇이 평탄한 경사면에서 안정적으로 주행할 수 있도록 하는 강인 제어기를 개발하는 것으로 고려한다. 경사면에서 이륜 도립진자 이동로봇의 균형을 위해 3 자유도의 운동방정식에서 선회운동을 제한한 2 자유도 동력학식을 사용하며, 가변구조시스템 이론을 근간으로 하는 슬라이딩 모드 제어기를 제안하고 LQR 이론을 이용하여 슬라이딩 운동이 일어나는 슬라이딩 평면을 설계한다. 시뮬레이션을 위해 Mathworks사의 Simulink를 활용하여 이륜 도립진자 이동로봇의 2 자유도 모델을 실현하고, 슬라이딩 모드 제어기 또한 Simulink를 이용하여 구현한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 제어기가 경사면을 주행하는 이륜 도립진자 이동로봇을 효과적인 제어한다는 것을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.570-576
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• 2012

본 논문에서는 역진자 기구와 기립 암을 이용하여 직립주행이 가능한 이동로봇용 구동 플랫폼을 개발한다. 기존에 주류를 이루고 있는 이동로봇은 4륜 혹은 3륜으로 구동되고 있으므로 그 몸체는 정역학적으로 용이하게 안정성이 확보되는 특징을 갖고 있다. 기존의 이동로봇의 형태는 평면적으로 넓적한 형태의 정사각형 혹은 직사각형 형태를 갖고 있으므로 몸체의 조향을 위해서 독립구동륜형 혹은 조향형 차륜을 장치하고 있다. 이동로봇은 협소한 지형에서 90도로 굽은 통로를 주행할 때, 전후진을 반복하는 등 특별한 조향기법을 필요로 하거나 몸체의 평면적 때문에 물리적으로 조향이 불가능한 경우에 처하게 된다. 이 때, 이동로봇은 평면적이 작은 방향 즉, 직립된 상태로 몸체의 형상을 변형시켜 해당 지형을 주행함으로써 주행곤란 문제를 회피할 수 있다. 본 연구에서는 이동로봇의 몸체를 직립시킬 수 있는 기립 암과 역진자 기구가 결합된 구동 플랫폼을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.304-309
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• 2004

본 논문에서는 편리한 방식으로 착용할 수 있으며 지능을 지니고 있는 시스템을 구현하고자 한다. 인간을 보조하는 역할을 수행함과 동시에 착용할 수 있는 장점을 지닌 시스템의 구현은 다양한 제어기에 적용될 수 있다. 이동 중인 로봇의 상태를 파악하고 인간을 대신하여 명령을 전달해주는 시스템의 구현이 가능해진 것이다. 본 논문에서는 이동 로봇의 주행 정보를 받아들여 충돌 회피 주행에 필요한 속도와 회전각을 판단하여 명령을 전달하는 시스템을 착용 형태의 장치를 이용하여 구현하였다. 웨어러블 장치의 지능을 구현하기 위해 계층적 퍼지 논리와 신경망의 학습 능력을 결합하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제23권4호
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• pp.374-379
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• 2014

Mobile robots with omni-directional wheels can generate instant omni-directional motion without requiring extra space to change the direction of the body. Therefore, they are capable of moving in an arbitrary direction under any orientation even in narrow aisles or tight areas. In this research, an omni-directional mobile robot based on Mecanum wheels was developed to achieve omni-directionality. A CompactRIO embedded real-time controller and C series motion and I/O modules were employed in the control system design. Ultrasonic sensors installed on the front and lateral sides were utilized to measure the distance between the mobile robot and the side wall of a workspace. Through intensive experiments, a performance evaluation of the mobile robot was conducted to confirm its feasibility for industrial purposes. Mobility, omni-directionality, climbing capacity, and tracking performance of a squared trajectory were selected as performance indices to assess the omni-directional mobile robot.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.744-748
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• 2007

이 논문에서는 다수의 IR 거리센서를 이용한 실내용 이동로봇의 자기위치 추정에 관한 새로운 방법을 제안한다. 각각의 IR 거리센서로부터 획득한 거리데이터를 이용하여 장애물과 벽면의 모서리를 검출한다. 각 센서에서 측정된 데이터를 병합하여 환경지도를 작성한다. 실험을 통하여 얻어진 환경지도와 실제 환경을 비교하고 그 성능을 평가하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.496-499
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• 2003

Support Vector Machines (SVMs) is applied to a practical problem as one of standard tools for machine learning. The application of Reinforcement Learning (RL) and SVMs in action of mobile robot is investigated. A technique to decide the action of autonomous mobile robot in practice is explained in the paper, The proposed method is to find n basis for good action of the system under unknown environment. In multi-dimensional sensor input, the most reasonable action can be automatically decided in each state by RL. Using SVMs, not only optimal decision policy but also generalized state in unknown environment is obtained.