• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.2760-2769
• /
• 2011

지능형 자율 로봇은 주어진 목표를 달성하기 위하여 계획을 수립한다. 계획은 로봇이 목표를 달성하기 위한 행위들의 나열이며 모든 행위들이 순차적으로 그리고 성공적으로 실행되었을 때 목표를 달성하게 된다. 그러나 복잡하고 역동적인 현실 세계에서는 여러 가지 요인에 의하여 발생할 수 있는 예상하지 못한 상황으로 인하여 로봇이 계획한 행위들을 더 이상 실행하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 그러므로 지능형 자율 로봇은 이러한 돌발 상황을 적절히 대처하여 주어진 임무를 성공적으로 완수할 수 있는 효과적인 처리 방법을 가지고 있어야 한다. 이정표 상태를 이용한 계획 보정 방법은 이러한 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 방법으로서 다른 계획 보정 방법들의 장점을 가지고 있다. 본 논문은 이정표 상태를 생성하는 방법으로 후진 방법과 이정표 상태들을 구성하는 조건들에 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 오류 보정 방법은 부여된 가중치를 보정해야 할 조건들의 우선순위로 사용할 수 있다. 후진 방법에 의하여 생성된 이정표 상태들은 복잡정도가 낮고 또한 적당한 값의 가중치를 가지게 되므로 이정표를 이용한 효율적인 계획 오류 보정 방법을 보장하게 된다.

• ETRI Journal
• /
• 제44권2호
• /
• pp.183-193
• /
• 2022

Smart cities are expected to provide residents with convenience via various agents such as CCTV, delivery robots, security robots, and unmanned shuttles. Environmental data collected by various agents can be used for various purposes, including advertising and security monitoring. This study suggests a surveillance map data framework for efficient and integrated multimodal data representation from multi-agents. The suggested surveillance map is a multilayered global information grid, which is integrated from the multimodal data of each agent. To confirm this, we collected surveillance map data for 4 months, and the behavior patterns of humans and vehicles, distribution changes of elevation, and temperature were analyzed. Moreover, we represent an anomaly detection algorithm based on a surveillance map for security service. A two-stage anomaly detection algorithm for unusual situations was developed. With this, abnormal situations such as unusual crowds and pedestrians, vehicle movement, unusual objects, and temperature change were detected. Because the surveillance map enables efficient and integrated processing of large multimodal data from a multi-agent, the suggested data framework can be used for various applications in the smart city.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.137-143
• /
• 2009

기술의 발전과 더불어 로봇은 더욱 소형화 되어가지고 응용을 요구하는 로봇의 수효는 더욱 커지고 있다. 지역적 상호작용을 통하여 많은수의 자동로봇을 처리하는 방법이 로봇군집에 있어서 더욱 중요한 실험 주제로 자리잡고 있다. 군집로봇시스템은 선배정된 조건으로부터 자기의 상태를 유추할수 있는 제한된 환경가운데 있는 독립적인 자동로봇으로부터 자기자신을 유도할 수 있고 서로간의 역할을 분담하는 로봇이다. 군집로봇에 있어서 로봇을 둘러싸고 있는 상황을 인식하기 위해 센서부분을 포함하고 정보를 교환하기위해 통신 부분을 포함하고 작업을 하기위해 액튜에이터 부분을 포함한다. 특히 다른 로봇과의 협동작업을 하기 위해 로봇과의 통신은 필수적인 요소이다. 블루투스는 저전력 소모라든지 모둘패키지 크기가 작든지, 여러 가지 기준 프로토콜을 가지고 있든지하여 작은 크기의 로봇시스템에 적용할 수 있는 많은 잇점을 가지고 있다. 본문에서 자동로봇을 위하여 블루투수 통신을 개발한다. 그리고 지능공간안에서 군집합로봇의 통신시스템을 개발하기 위한 작업을 진행하기위한 방법을 논의한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.311-317
• /
• 2010

본 논문에서는 미지 환경의 비평탄 지형에서 로봇 주행에 제한이 따르는 문제를 극복하기 위해 물리적 결합을 통한 모듈형 로봇의 이동성 향상 기법을 제안한다. 모듈형 로봇 시스템은 자가 결합 기구 장치, 3자유도 로봇 결합 팔, 모듈 로봇 플랫폼, 모션제어기, 주제어기로 구성하였으며, 로봇간 결합 및 협업을 위해 RGGR구조의 결합 메카니즘을 사용하였다. 또한 실내 GPS를 사용하여 로봇의 실시간 위치 및 진행 방향을 추정하고, 추정된 정보를 기반으로 로봇의 이동 경로와 방향을 제어하여 로봇간 물리적 결합을 수행하였다. 물리적 결합을 통한 모듈형 로봇의 비평탄 지형 주행 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 세 대의 모듈형 로봇을 제작하여 실제 끊어진 도로와 단턱이 존재하는 환경에서 실험을 통해 검증하였다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제1권1호
• /
• pp.134-141
• /
• 2003

A major research issue associated with service robots is the creation of an environment recognition system for mobile robot navigation that is robust and efficient on various environment situations. In recent years, intelligent autonomous mobile robots have received much attention as the types of service robots for serving people and industrial robots for replacing human. To help people, robots must be able to sense and recognize three dimensional space where they live or work. In this paper, we propose a three dimensional environmental modeling method based on an edge enhancement technique using a planar fitting method and a neural network technique called "Growing Neural Gas Network." Input data pre-processing provides probabilistic density to the input data of the neural network, and the neural network generates a graphical structure that reflects the topology of the input space. Using these methods, robot's surroundings are autonomously clustered into isolated objects and modeled as polygon patches with the user-selected resolution. Through a series of simulations and experiments, the proposed method is tested to recognize the environments surrounding the robot. From the experimental results, the usefulness and robustness of the proposed method are investigated and discussed in detail.in detail.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.440-445
• /
• 2018

본 논문은 미지 유동환경에서 다중 이동로봇들의 주행문제에 대한 연구결과이다. 여기에서 환경은 로봇에게는 알려져 있지 않기 때문에 로봇의 몸체에 부착된 근접센서들을 이용하여 주변환경들을 감지하여야 하고, 로봇이 충돌 없이 경로를 추적하여 목표지점에 도착하도록 기본 방책들을 조합한 지능주행 방법을 제안하였다. 이러한 대부분 기법들은 퍼지논리 제어기들을 이용하여 구현하였으며, 모든 로봇에 동일하게 적용하였다. 퍼지 제어기의 성능을 향상시키기 위해서 유전 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기의 membership function과 rules set를 진화시켰다. 모의실험 결과 제안한 방법이 주행문제에 긍정적인 결과가 있음이 증명되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.236-241
• /
• 2015

본 논문에서는 로봇 간의 결합과 허리 관절을 이용하여 변형 가능한 다 개체 4족 로봇 플랫폼을 제안하였다. 메카넘 휠을 적용하여 다양한 각도로 주행이 가능하고, 주행으로는 이동할 수 없는 환경을 극복하기 위해 보행도 가능한 복합 이동형 로봇으로 설계하였다. 주행 및 보행을 구현하기 위해 2가지의 기구학을 사용하였으며, 보행은 일정한 패턴을 생성하여 구현하였다. 로봇의 전면부와 후면부에는 결합 모듈을 장착하였고, 두 로봇 간의 결합을 위해 결합 알고리즘을 제시하고 실험하였다. 변형을 위해 로봇의 몸 중간에 허리 관절을 적용하였고, 허리 관절을 이용한 변형을 통해 물건을 옮길 수 있는 새로운 기능을 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.164-170
• /
• 2004

본 논문에서는 인공 면역 시스템과 분산 유전자 알고리즘에 기반하여 동작하는 자율분산로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 로봇들의 행동은 전역행동과 지역행동으로 분류된다. 전역행동은 환경에서 작업을 탐색하는데 이를 빠르게 수행하기 위하여 집합과 분산의 두 가지 행동으로 이루어져 있다. 이때 인공 면역 시스템은 로봇이 어떤 행동을 선택하여 행동할 것인가를 결정한다. 지역행동은 탐색된 작업을 수행하는 부분으로서 어떤 로봇들이 협조행동을 할지를 학습하고, 학습한 결과에 따라 작업을 수행하는 행동을 한다. 이를 위해 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 각 로봇들은 주어진 작업에 대하여 학습을 한다. 제안된 시스템에서 학습 알고리즘은 주어지는 작업의 변화로봇들은 주어진 작업을 수행하기 위해 학습을 하고, 주어진 작업이 변할 경우 스스로 대처한다는 면에서 기존의 자율 분산 시스템보다 적응성에서 향상된 시스템이다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.46-50
• /
• 2013

본 논문은 다수의 구동기 고장을 가진 유연 관절 로봇의 적응 고장 수용 제어기를 제안한다. 다수의 구동기 고장의 크기와 일어나는 시간은 알려지지 않는다고 가정한다. 구동기 고장을 수용하기 위해 추종 오차의 수렴율과 오버슈트의 최대치로 특성화된 미리 정의된 성능을 보장하는 유계 조건을 갖는 적응 고장 수용 제어기를 설계한다. 르아프노브 안정도 이론을 이용하여 페루트 시스템의 모든 신호가 준 전역적이고 균일하고 궁극적으로 유계됨을 증명하고 추종 오차가 미리 정의된 성능 유계에서 벗어나지 않음을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.699-704
• /
• 2004

본 논문에서는 인공 면역 시스템과 분류자 시스템에 기반하여 동작하는 자율분산로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 로봇들의 행동은 전역행동과 지역행동으로 분류된다. 전역행동은 환경에서 작업을 탐색하는데 이를 빠르게 수행하기 위하여 집합과 분산의 두 가지 행동으로 이루어져 있다 이때 인공 면역 시스템은 로봇이 어떤 행동을 선택하여 행동할 것인가를 결정한다. 지역행동은 탐색된 작업을 수행하는 부분으로서 어떤 로봇들이 협조행동을 할지를 학습하고, 학습한 결과에 따라 작업을 수행하는 행동을 한다. 이를 위해 분류자 시스템을 이용하여 각 로봇들은 주어진 작업에 대하여 학습을 한다. 제안된 시스템에서 학습 알고리즘은 주어지는 작업의 변화로봇들은 주어진 작업을 수행하기 위해 학습을 하고, 주어진 작업이 변할 경우 스스로 대처한다는 면에서 기존의 자율 분산 시스템보다 적응성에서 향상된 시스템이다.