본 논문은 "로봇 팔방 놀이"라 불리는 이동 로봇을 이용하는 로봇 놀이를 소개한다. 이 놀이에서 이동 로봇은 정방형의 격자 단위들이 모여서 이루어진 놀이판 위를 이동한다. 이 놀이는 사람이 격자로 구분되어진 놀이판 위에서 뛰어서 격자와 격자 사이를 이동하는 팔방 놀이와 유사하다. 로봇 팔방 놀이에서 각각의 격자는 가시광 통신 장치를 가지고 있다. 가시광 통신 장치는 식별 신호를 송신하고, 격자 위를 이동하는 로봇은 이 신호를 수신하여 자신의 위치를 인식한다. 놀이 참가자는 로봇 또는 다른 참여자와 얼마나 빠르게 주어진 경유 격자들을 통과하여 목적지에 도착하는지를 경쟁한다. 이 놀이는 2008년 10월 16일부터 20일 사이에 COEX에서 개최되었던 로보월드(RoboWorld) 2008에서 참가자들에 의해서 사용되어졌다. 사용자들을 대상으로 한 설문조사 결과 사용자들은 로봇의 모양이 친숙하지 않고 조작도 불편하였음에도 불구하고 놀이에서 재미를 느낀 것으로 나타났으며 로봇의 향후 활용이 늘어날 것으로 기대하고 있는 것으로 나타났다.
In this paper, we introduce the current implementation status of the absolute position recognition technique using sonars for the navigation of a mobile robot. Using this technique, we have developed the supervisory controller of the autonomous vacuum cleaning robot which can recognize the user-specified origin, moves its body to the origin, and follow the specified trajectory starting from the origin. With the satisfactory results, we expect the autonomous cleaning robot to be commercialized in a very near future.
본 논문에서는 로봇을 주행하면서 얼굴을 인식하는 로봇에 대해서 다루었다. 로봇이 일반화 하는데 가장 기초적으로 수행되어야 하는 기능이다. 동시에 다양한 분야에서 활용 가능한 기술이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 특정한 공간에서의 보안 방법으로의 생체인식 기술 중 얼굴인식을 모바일 로봇 상에서 작동하는 것을 구상했다.
A method to recognize unpaved road region using a 3D depth measurement system is proposed for mobile robots. For autonomous maneuvering of mobile robots, recognition of obstacles or recognition of road region is the essential task. In this paper, the 3D depth measurement system which is composed of a rotating mirror, a line laser and mono-camera is employed to detect depth, where the laser light is reflected by the mirror and projected to the scene objects whose locations are to be determined. The obtained depth information is converted into an image. Such depth images of the road region represent even and plane while that of off-road region is irregular or textured. Therefore, the problem falls into a texture identification problem. Road region is detected employing a simple spatial differentiation technique to detect the plain textured area. Identification results of the diverse situation of unpaved trail are included in this paper.
청소로봇이나 경비로봇과 같이 실내에서 이동하며 작업하는 로봇에서는 센서를 통한 환경의 인식이 필수적이다. 사무실 빌딩이나 공동주택의 경우 기본적인 환경이 동일하므로 설계도와 같은 공통된 지도를 이용하면 개별 환경마다 지도를 재작성하는 것보다 유리한 점이 있다. 이때 가구나 장애물 등 위치가 바뀔 수 있는 대상의 정보는 제거하고, 벽, 문, 창 등 불변의 대상을 인식하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 사무실이나 가정환경에서 사용할 수 있는 실험용 이동로봇을 구현하고, 레이저스캐너의 정보와 세그먼트의 방향, 위치에 의한 히스토그램 방법을 이용하여 이와 같은 불변의 특징을 추출한다. 로봇에는 레이저스캐너, 자이로 센서, 초음파 센서, 적외선 센서 등이 탑재되며 제어프로그램은 C 프로그램으로 작성되었다.
Object recognition in the field of robotics generally has depended on a computer vision system. Recently, RFID(Radio Frequency IDentification) technology has been suggested to support recognition and has been rapidly and widely applied. This paper introduces the more advanced RFID-based recognition. A novel tag named 3D tag, which facilitates the understanding of the object, was designed. The previous RFID-based system only detects the existence of the object, and therefore, the system should find the object and had to carry out a complex process such as pattern match to identify the object. 3D tag, however, not only detects the existence of the object as well as other tags, but also estimates the orientation and position of the object. These characteristics of 3D tag allows the robot to considerably reduce its dependence on other sensors required for object recognition the object. In this paper, we analyze the 3D tag's detection characteristic and the position and orientation estimation algorithm of the 3D tag-based RFID system.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.125-132
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1993
When a mobile robot moves around autonomously without man-made landmarks, it is essential to recognize the placement of surrounding objects especially for current position estimation, obstacle avoidance, or homing into the work station. In this paper, we propose a novel approach to recognize the floor paln for indoor mobile robot navigation using ultrasonic time-of-flight method. We model the floor plan as a collection of polygonal plane objects and recognize the floor plan by locating edges and vertices of the objects. The direction is estimated by the patterns of transmission beam and reception sensitivity of the ultrasonic transducer, and the distance is estimated by the correlation detection method. We show the validity of the proposed approach through experimental results and discuss the resolution and the accuracy of the estimation of direction and distance.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권8호
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pp.919-926
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2006
To move in unknown or uncertain environment, a mobile robot must collect informations from various sensors and use it to construct a representation of the external world. Ultrasonic sensor can provide range data for this purpose in a simple cost-effective way. However conventional ultrasonic sensor system for a mobile robot are not sufficient for environment recognition because of their large beam opening angle, specular reflection. This paper describe on environmental perception algorithm which can solve these problems in case using ultrasonic sensor. The algorithm consist of two parts. One is to solve beam opening angle problem by fusion from multiple ultrasonic sensors. The other is to cope with specular reflection problem in wall line extract, which is based on Hough Transform. Experiments to verify the validity of the proposed algorithm are carried out, and the results are provided at last part in this paper.
스마트 팩토리화가 진행됨에 따라 자동화 설비 및 로봇의 활용이 늘어나고 있다. 또한 IT 기술의 발달로 음성인식을 활용한 시스템의 활용도도 올라가고 있다. 음성인식 기술은 스마트홈과 각종 IoT 기술에서 두각을 나타내고 있는 기술이지만 공장의 특수성으로 공장에 적용되기 힘든 상황에 있다. 따라서 본 연구에서는 제조 현장의 상황을 고려한 음성인식 기술을 활용하여 산업용 다관절 로봇을 제어하는 방법을 설계하였다. 모바일을 통해 로봇 조작을 위한 음성명령을입력 받은 후 네트워크 프로토콜 변환 및 명령어 변환 과정을 거쳐 로봇을 제어할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, we introduce visual contexts in terms of types and utilization methods for robust object recognition with intelligent mobile robots. One of the core technologies for intelligent robots is visual object recognition. Robust techniques are strongly required since there are many sources of visual variations such as geometric, photometric, and noise. For such requirements, we define spatial context, hierarchical context, and temporal context. According to object recognition domain, we can select such visual contexts. We also propose a unified framework which can utilize the whole contexts and validates it in real working environment. Finally, we also discuss the future research directions of object recognition technologies for intelligent robots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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