• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.624-631
• /
• 2008

본 논문은 이동 로봇이 움직이는 목표물을 실시간으로 따라가게 하는 방법을 제안한다. 로봇은 이동하는 목표물을 일정한 방향과 거리를 유지하면서 따라간다. 이 방법은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 목표물의 위치를 로봇 좌표계 상에서 구해낸다. 두 번째 단계에서는 목표물을 따라가기 위한 로봇의 직진 속도와 회전 속도를 구해낸다. 목표물의 위치를 구하기 위해 영역 센서 데이터를 히스토그램으로 나타낸다. 실시간으로 계산된 로봇 좌표계에서의 목표물의 위치정보를 사용하여 목표물을 따라가게 하는 로봇의 직진 속도와 회전 속도를 구한다. 로봇의 직진 속도와 회전 속도는 로봇의 목표물로의 방향과 목표물까지의 거리를 원하는 값으로 수렴할 수 있게 한다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션에서 목표물은 직선 궤적, 직사각형 궤적, 그리고 원 궤적에 의해 움직이게 하였다. 시뮬레이션결과 목표물이 급격히 방향을 바꾸는 경우에는 순간적으로 목표물 추적이 불가능함을 알 수 있는데, 이것은 실시간 추적에서는 피할 수 없는 문제이다. 그렇지만, 이 경우에도 로봇이 빠른 속도로 목표물을 추적하여 다시 따라잡게 된다. 제안된 방법은 로봇이 목표물을 따라가도록 하는 경우에는 물론 여러 대 로봇이 대형을 갖추어 이동하게 하는 경우에도 적용도 가능하다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.49-58
• /
• 2009

로봇의 지능화에서 기존의 하향식 접근 방식은 단일 개체 지능화에 중점을 두어 왔으나 이러한 접근은 첫째, 센싱, 연산, 통신에 소모되는 비용과 시간이 크다는 것 그리고 둘째, 예측 불가능한 환경변화에 민감하게 대응하는데 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 단점을 극복하는 상향식 접근 방식의 집단적 지능화를 위한 알고리즘과 이를 적용한 에이전트 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제안한 수정된 플로킹 알고리즘은 그래픽이나 게임에서 집단이동을 보이는 생명체를 모델링 하는데 주로 사용되어온 플로킹(Flocking, Craig Reynolds)의 개념을 단순화시킴으로써 기존 플로킹의 연산과정을 단순화하여 보다 많은 수의 집단 로봇에 적용하기 용이 하도록 수정한 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통해 수정된 플로킹 알고리즘의 집단화 적용 가능성을 검증하였고, 이를 위한 보이드 에이전트를 모델링 하였다. 또한 실질적 검증을 위하여 실제 집단로봇에 대한 사례 연구를 진행하였다.