• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제6권6호
• /
• pp.806-816
• /
• 2011

Interest about social security has recently increased in favor of safety for infrastructure. In addition, advances in computer vision and pattern recognition research are leading to video-based surveillance systems with improved scene analysis capabilities. However, such video surveillance systems, which are controlled by human operators, cannot actively cope with dynamic and anomalous events, such as having an invader in the corporate, commercial, or public sectors. For this reason, intelligent surveillance systems are increasingly needed to provide active social security services. In this study, we propose a core technique for intelligent surveillance system that is based on swarm robot technology. We present techniques for invader enclosing using swarm robots based on multiple distributed object environment. The proposed methods are composed of three main stages: location estimation of the object, specified object tracking, and decision of the cooperative behavior of the swarm robots. By using particle filter, object tracking and location estimation procedures are performed and a specified enclosing point for the swarm robots is located on the interactive positions in their coordinate system. Furthermore, the cooperative behaviors of the swarm robots are determined via the result of path navigation based on the combination of potential field and wall-following methods. The results of each stage are combined into the swarm robot-based invader-enclosing technique on multiple distributed object environments. Finally, several simulation results are provided to further discuss and verify the accuracy and effectiveness of the proposed techniques.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.224-229
• /
• 2009

군집 로봇(swarm robots)이 같은 작업 환경에 존재할 때, 우리는 어떤 임무를 수행하기 위한 로봇들을 먼저 결정해야 한다. 이런 로봇들의 협조 행동을 제어하기 위한 연구들이 많이 있었다. 이런 군집 로봇 시스템을 사용함으로써 얻는 이점은 협조 행동을 통해서 임무 수행의 적응성과 융통성이 증가하는 특성이라 할 수 있다. 침입자가 발견 되었을 때 군집 로봇은 효율적인 포위를 위해서 침입자의 이동 경로를 예상하면서 다양한 경로를 통해서 침입자에게 접근, 포위해야 한다. 본논문에서는 2차원 맵에서의 군집 로봇의 효율적인 포위 방법과 분산 이동 알고리즘을 제안한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제10권4호
• /
• pp.390-395
• /
• 2012

This paper describes an implementation of automatic mutual localization of swarm robots using a particle filter. Each robot determines the location of the other robots using wireless sensors. The measured data will be used for determination of the movement method of the robot itself. It also affects the other robots' self-arrangement into formations such as circles and lines. We discuss the problem of a circle formation enclosing a target that moves. This method is the solution for enclosing an invader in a circle formation based on mutual localization of the multi-robot without infrastructure. We use trilateration, which does require knowing the value of the coordinates of the reference points. Therefore, specifying the enclosure point based on the number of robots and their relative positions in the coordinate system. A particle filter is used to improve the accuracy of the robot's location. The particle filter is operates better for mutual location of robots than any other estimation algorithms. Through the experiments, we show that the proposed scheme is stable and works well in real environments.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.298-303
• /
• 2010

로봇은 무선센서를 이용하여 상대 로봇의 위치를 확인한다. 그로인해 자신의 이동방법을 결정하고, 이를 통해 임의위치의 이동 로봇들이 일렬종대와 횡대, 여러 집합모양, 원모양등 여러 가지 형태의 로봇집단을 형성 할 수 있을 것이다. 이러한 로봇집단 형성은 무인 잠수함이나 무인 탱크의 배치계획, 침입자에 대한 포위진형 계획 등에 이용될 것이다. 본 논문은 기반 시설이 필요 없는 군집로봇의 상호위치인식시스템에 대해 다루고 있다. 그러므로 기준점의 좌표 값을 알 필요 없는 삼변측량을 이용하여 상대좌표계에서의 로봇 간 상호위치를 인식한다. 위치탐지를 위한 주요센서로는 초음파, 적외선, 레이저, RFID, 카메라 센서 등을 들 수 있다. 이들 센서들의 정확도는 전파 수단 및 사람, 초목, 건물 등 주위 환경변화에 민감하다. 본 논문에서는 위치추정의 정확도를 높이기 위해 파티클 필터를 제안한다.