• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.652-658
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• 2010

본 논문에서는 밸런싱 메커니즘의 두 바퀴 형태의 이동로봇(Two Wheeled Mobile Robot:TWMR)을 구현하고 제어한다. TWMR은 역진자 시스템과 이동로봇을 합친 모바일 역진자 구조로 기존의 막대 형태의 진자대신 두 팔 달린 로봇 형태를 나타낸다. 각도와 위치에 대한 동시제어에 있어 외란에 대한 강건성을 부여하기 위해 RBF 신경회로망 제어 방식을 사용한다. 신경회로망 제어 방식으로는 입력보상 방식(RCT)을 사용하여 제어기의 성능을 실험을 통해 검증한다. 또한 원격으로 제어가능하게 하도록 시스템을 구현하여 실험하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.298-303
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• 2013

로봇의 응용분야는 산업화의 주요 적용 분야였던 자동화 영역을 넘어서 가정, 의료 등 일반 서비스 분야로 그 영역을 빠르게 확대하고 있다. 이러한 배경에서 최근 로봇 플랫폼의 소프트웨어 표준화를 위한 여러 연구 활동이 진행되고 있다. 따라서 기존 자동차 산업과 자동차 부품 산업의 형태와 동일하게 앞으로의 로봇 산업 역시, 로봇 부품산업이 큰 부분으로 자리 매김할 것으로 예상된다. 이러한 부품에는 로봇의 외형을 이루는 기구적 부분과 로봇의 기능을 지능적으로 수행할 각종 센서와 엑추에이터로 구성되는 전자적인 부분으로 구분할 수 있다. 전자적 부품들은 중앙처리부와 유기적으로 연결되고, 중앙처리부는 로봇에 장착된 전자적 자원들을 파악하여 제어 방식을 구성하고 효율적으로 동작하도록 제어하여야 한다. 본 연구에서는 로봇의 각 구성 부품간의 통신을 CAN(Controller Area Network)을 통해 일원화하여 결선구조를 단순화하고, 중앙처리부의 인터페이스를 개방하는 방법을 적용한 새로운 플랫폼 모델 개발을 제시한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.566-571
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• 1994

This paper presents in image-based visual servo control scheme for tracking a workpiece with a hand-eye coordinated robotic system using the fuzzy-neural-network. The goal is to control the relative position and orientation between the end-effector and a moving workpiece using a single camera mounted on the end-effector of robot manipulator. We developed a fuzzy-neural-network that consists of a network-model fuzzy system and supervised learning rules. Fuzzy-neural-network is applied to approximate the nonlinear mapping which transforms the features and theire change into the desired camera motion. In addition a control strategy for real-time relative motion control based on this approximation is presented. Computer simulation results are illustrated to show the effectiveness of the fuzzy-neural-network method for visual servoing of robot manipulator.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.726-734
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• 2007

Generally, a mobile robot is moved by original input programs. However, it is very hard for a non-expert to change the program generating the moving path of a mobile robot, because he doesn't know almost the teaching command and operating method for driving the robot. Therefore, the teaching method with speech command for a handicapped person without hands or a non-expert without an expert knowledge to generate the path is required gradually. In this study, for easily teaching the moving path of the autonomous mobile robot, the autonomous mobile robot with the function of speech recognition is developed. The use of human voice as the teaching method provides more convenient user-interface for mobile robot. To implement the teaching function, the designed robot system is composed of three separated control modules, which are speech preprocessing module, DC servo motor control module, and main control module. In this study, we design and implement a speaker dependent isolated word recognition system for creating moving path of an autonomous mobile robot in the unknown environment. The system uses word-level Hidden Markov Models(HMM) for designated command vocabularies to control a mobile robot, and it has postprocessing by neural network according to the condition based on confidence score. As the spectral analysis method, we use a filter-bank analysis model to extract of features of the voice. The proposed word recognition system is tested using 33 Korean words for control of the mobile robot navigation, and we also evaluate the performance of navigation of a mobile robot using only voice command.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.249-251
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• 2009

Mobile patrol robots are mainly used in aerospace and military engineering because they can work at dangerous environment replacing a man. This paper presents a study on the remote monitoring and control system of a mobile patrol robot platform using TCP/IP. The mobile robot consists of intel PXA270 and linux-based system. It can get environment information such as images, temperature, humidity and slope by using two cameras and various sensors. And it transmits information data to a monitoring system through the ad-hoc network which is one of wireless network solutions. At this time, a mobile robot is a server and a monitoring system is a client. Users can monitor environment information which is received from a mobile robot by an application based on PC. We have used TCP/IP protocol, socket programming, interface technique of process and devices and control algorithm to embody the mobile robot and its monitoring system. Experimental results shows that the system can be utilized as a remote patrol monitoring tool.

• 대한전기학회논문지
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• 제39권10호
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• pp.1121-1232
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• 1990

A hierarchical neural network structure is described for robot PTP trajectory planning. In the first level, the multi-layered Perceptron neural network is used for the inverse kinematics with the back-propagation learning procedure. In the second level, a saccade generation model based joint trajectory planning model in proposed and analyzed with several features. Various simulations are performed to investigate the characteristics of the proposed neural networks.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권2호
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• pp.63-70
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• 2009

This paper proposes a novel path finding approach of a mobile robot using RF strength in sensor network. In the experiments based on the proposed method, a mobile robot attempts to find its location, heading direction and the shortest path in the indoor environment. The experimental system consisting of mesh network shares node data and send them to base station. The triangulation and the proposed Grid method calculate the location and heading angle of the robot. In addition, the robot finds the shortest path by using the base station attached on it to receive data of environment around each node. Kalman filter reduces the straight line error when the robot estimates the strength of received signal. The experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.285-288
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• 2005

신경회로망은 지능제어알고리즘 중의 하나로 학습능력을 가지고 있다. 이러한 학습능력 때문에 많은 분야에서 널리 사용되고 있으나, 지능제어의 단점인 안정도 문제를 수학적으로 증명하기 어렵다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 신경회로망의 한 종류인 RBFN과 적응제어기법을 이용하여 로봇 매니퓰레이터 궤적 제어기를 구성하고 자 한다. 본 논문에서는 RBFN의 파라메터들을 적응제어기법을 이용하여 수학적으로 구하였고, 시스템의 안정도를 수학적으로 UUB를 만족한다는 것을 증명하였다. 그리고 수평다관절로봇 매니퓰레이터 궤적제어기에 적용하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.75-82
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• 2012

이형의 단말 플랫폼간의 유연하고 효율적인 통신은 로봇과 스마트 환경이 함께 증강된 기능을 구성하여 협업하기 위해 매우 중요하다. 기존의 네트워크 로봇 소프트웨어 플랫폼에서는 CORBA와 같은 범용의 통신 미들웨어를 사용하는 경우가 많았다. 그러나 범용의 통신 미들웨어는 너무 무겁고 사용이 복잡할 뿐만 아니라, 네트워크 로봇에 특화된 기능을 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 TCP에 기반 한 원격객체함수 호출방식의 새로운 통신 프레임워크를 제안한다. 전송계층과 원격객체호출 계층으로 분리하여, 각 계층별로 다양한 특화 기능을 제공함으로써 스마트 환경에서 로봇과 다양한 단말이 효과적으로 통신할 수 있도록 한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권3호
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• pp.185-191
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• 2008

In this paper, experimental studies of a neural network (NN) control technique for non-model based position control of the x-y table robot are presented. Decentralized neural networks are used to control each axis of the x-y table robot separately. For an each neural network compensator, an inverse control technique is used. The neural network control technique called the reference compensation technique (RCT) is conceptually different from the existing neural controllers in that the NN controller compensates for uncertainties in the dynamical system by modifying desired trajectories. The back-propagation learning algorithm is developed in a real time DSP board for on-line learning. Practical real time position control experiments are conducted on the x-y table robot. Experimental results of using neural networks show more excellent position tracking than that of when PD controllers are used only.