Genetic Algorithm(GA) has been known as a method of solving large-scaled optimization problems with complex constraints in various applications. Since a major drawback of the GA is that it needs a long computation time, the hardware implementations of Genetic Algorithm Processors(GAP) are focused on in recent studies. In this paper, a hardware-oriented GA was proposed in order to save the hardware resources and to reduce the execution time of GAP. Based on steady-state model among continuos generation model, the proposed GA used modified tournament selection, as well as special survival condition, with replaced whenever the offspring's fitness is better than worse-fit parent's. The proposed algorithm shows more than 30% in convergence speed over the conventional algorithm in simulation. Finally, by employing the efficient pipeline parallelization and handshaking protocol in proposed GAP, above 30% of the computation speed-up can be achieved over survival-based GA which runs one million crossovers per second (1㎒), when device speed and size of application are taken into account on prototype. It would be used for high speed processing such of central processor of evolvable hardware, robot control and many optimization problems.
Due to the continuous space development by mankind, the number of space objects including space debris in orbits around the Earth has increased, and accordingly, difficulties of space development and activities are expected in the near future. In this study, among the stages for space debris removal, the implementation of a vision-based approach technique for approaching space debris from a far-range rendezvous state to a proximity state, and the ground test performance results were described. For the vision-based object tracking, the CAM-shift algorithm with high speed and strong performance, and the Kalman filter were combined and utilized. For measuring the distance to a tracking object, a stereo camera was used. For the construction of a low-cost space environment simulation test bed, a sun simulator was used, and in the case of the platform for approaching, a two-dimensional mobile robot was used. The tracking status was examined while changing the position of the sun simulator, and the results indicated that the CAM-shift showed a tracking rate of about 87% and the relative distance could be measured down to 0.9 m. In addition, considerations for future space environment simulation tests were proposed.
본 논문에서는 임베디드 시스템 기반 NXT 로봇을 제어하여 길찾기, 미로찾기, 장애물오르기 등의 주행을 수행하는 프로그램을 개발하는 것이다. 미로 찾기는 RBG 센서를 통해 트랙의 색을 구분하여 정해진 색을 따라 주행하는 하는 것이며, 장애물 미로구간에서는 NXT 로봇 자신이 장애물을 넘지 못한다는 것을 인식하여 미로를 찾아 빠져나가도록 초음파 센서를 이용한다. 초음파 센서로 자신이 통과할 수 있는 진입로로 판단되면 주행을 계속하며, 그렇지 않은 경우에는 좌우회전을 통해 미로구간을 통과한다. 마지막 계단식 장애물 구간에서는 접촉센서와 초음파 센서를 통해서 물체의 높이를 가늠하여, 접촉센서 값과 초음파 센서 값을 통해 프로그램은 통과 여부와 계단높이를 판단한다. 실험결과 로봇은 제어프로그램 시나리오에 따라 적절하게 수행함을 확인할 수 있었으며, 이와 같은 로봇 제어를 확대하면 사람을 대신하는 재난구조 활동, 전쟁시 지뢰탐지 및 적 정찰활동, 지하공동구 및 지하매설물 안전 점검활동 등을 수행하는 업무로 적용이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구에서 사용한 로봇은 I-Brick이라는 마이크로프로세서를 통해 프로그램을 구동되며, 저 전력으로 I-Brick과 그와 연결된 센서와 서브 모터 등을 구동하고 제어하도록 설계하였다.
G센서는 스마트폰, 로봇등 모션을 제어하는데 사용되고 있다. G센서는 X, Y, Z축으로 되어 있어 여러 방향의 동작들을 제어할 수 있으며, Wi-Fi통신과 블루투스모듈의 RS232C통신 방식을 이용하여 여러 분야의 모바일 단말기에 사용할 수 있다. 본 연구에서는 G센서가 장착된 휴대용 단말기를 사용하여 실시간 영상으로 차량원격제어시스템을 개발 및 구현하여 운전자들이 편하게 차량을 원격제어, 관리할 수 있는 어플리케이션을 개발하였다.
Multiple AMRs have been proved to be effective in improving warehouse productivity by eliminating workers' wasteful walking time. Although Multi-agent Path Finding (MAPF)-based solution is an optimal approach for this task, its deployment in practice is challenging mainly due to its imperfect plan-execution capabilities and insufficient computing resources for high-density environments. In this paper, we present a MAPF-based fleet management system architecture that robustly manages multiple robots by re-computing their paths whenever it is necessary. To achieve this, we defined four events that trigger our MAPF solver framework to generate new paths. These paths are then delivered to each AMR through ROS2 message topic. We also optimized a graph structure that effectively captures spatial information of the warehouse. By using this graph structure we can reduce computational burden while keeping its rescheduling functionality. With proposed MAPF-based fleet management system, we can control AMRs without collision or deadlock. We applied our fleet management system to the real logistics warehouse with 10 AMRs and observed that it works without a problem. We also present the usage statistic of adopting AMRs with proposed fleet management system to the warehouse. We show that it is useful over 25% of daily working time.
URC 로봇 클라이언트는 원가 절감 및 하드웨어 경량화를 위해 최소한의 요소로 구성되며, 필요한 기능을 외부 디바이스와의 연동 또는 서버를 통해 전송받아 작업을 수행하게 된다. 기존의 URC 로봇 시스템은 이기종간의 제약 없는 서비스를 제공하기 위해서 웹 서비스를 사용하고, 워크플로우 표준 언어인 BPEL 을 기반으로 한 워크플로우 엔진을 사용하고 있다. 로봇 클라이언트의 제한 된 자원으로 인해 대부분의 URC 로봇 시스템은 서버에서 BPEL 엔진을 동작시키고, 네트워크를 통해서 클라이언트의 서비스를 호출하는 구조를 가지게 된다. 이에따라 기존 로봇 시스템은 클라이언트 서비스 호출로 인한 네트워크 부하가 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 경량화 된 B2J 시스템을 이용하여 로봇 클라이언트에서 BPEL의 실행을 수행하는 DBRS를 제안한다. 기존의 B2J는 BPEL 문서를 Java 코드로 변환, 컴파일, 실행하는 과정을 같은 환경에서 수행했으나 DBRS에서 사용되는 경량화 된 B2J 는 변환자와 실행자를 분리함으로써 요구사항을 낮추고 로봇의 제한된 자원을 절약한다. DBRS 는 다른 BPEL 엔진을 사용하는 로봇 시스템에 비해 클라이언트의 제한된 자원을 절약하고, 로봇 서비스 호출에 의해 발생하는 네트워크 부하가 감소한다.
서비스 로봇과 펫 로봇 등 사람과 직접 상호작용하는 로봇기술의 필요성이 증가하고 있다. 대화시스템은 자연언어처리 기술을 활용하여 음성인식 기술과의 결합을 통해 현재 로봇에서 주로 사용되고 있는 버튼과 터치스크린 위주의 HRI(Human-Robot Interface)보다 자연스러운 HRI를 제공한다. 이러한 자연스러운 HRI를 수행할 수 있는 로봇을 구성하기 위해서는 로봇이 서비스를 제공할 실제 영역에 맞는 대화시스템의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 자질사전, 단일화 문법(unification grammar), 대화 흐름도(dialogue flow diagram)를 사용한 레스토랑 영역의 자질기반(feature-based) 대화시스템을 제시한다. 자질 정보는 형태소, 시제, 어휘의 의미구조 등을 나타내며 화행(speech act) 결정에 사용하고 문장 자질과 구문 자질을 파서에서 활용한다. 자질기반 대화시스템을 통하여 레스토랑 영역에서 사용자 화행 이해 및 주문, 안내 등의 서비스를 성공적으로 수행할 수 있음을 보인다.
Hand posture and force, which define aspects of the way an object is grasped, are features of robotic manipulation. A means for specifying these grasping "flavors" has been developed that uses an instrumented glove equipped with joint and force sensors. The new grasp specification system is being used at the Pennsylvania State University (Penn State) in a Virtual Reality based Point-and-Direct (VR-PAD) robotics implementation. In the Computer Integrated Manufacturing (CIM) Laboratory at Penn State, hand posture and force data were collected for manipulating bricks and other items that require varying amounts of force at multiple pressure points. The feasibility of measuring desired grasp characteristics was demonstrated for a modified Cyberglove impregnated with FSR (Force Sensitive Resistor) pressure sensors in the fingertips. A joint/force model relating the parameters of finger articulation and pressure to various lifting tasks was validated for the instrumented "wired" glove. Operators using such a modified glove may ultimately be able to configure robot grasping tasks in environments involving hazardous waste remediation, flexible manufactruing, space operations and other flexible robotics applications. In each case, the VR-PAD approach improved the computational and delay problems of real-time multiple- degree-of-freedom force feedback telemanipulation.
오래된 영화 필름이나 비디오 테이프 등의 영상물에서 나타나는 대표적인 손상으로는 긁힘과 얼룩무늬 손상이 있으며, 본 논문은 긁힘 손상을 자동 탐지하고, 자기상관 (AR: autoregressive) 이미지 생성모델 (PAST-PRESENT 모델) 기반의 영상 인페인팅 모델을 사용하여 손상을 복원하는 시스템을 설계하고 구현하였다. AR 이미지 모델 생성을 위해, 지역성을 최대화할 수 있도록 인접 화소를 모으는 Sampling Pattern을 사용하였으며, 추출된 화소들을 필터링 (filtering)하는 단계, AR 모델 파라미터 계산 (model fitting)을 위한 Durbin-Levinson 알고리즘, 최종 파라미터를 통한 훼손된 화소의 예측 및 보간 단계로 구성된다. 구현된 시스템은(1) VHS 테이프를 통한 아날로그 영상물의 디지털화, (2) 긁힘 손상의 자동탐지와 자동손상복원, (3) 얼룩무늬의 수동탐지와 자동복원의 3단계 복원절차를 지원하도록 설계하였다. 단계 1과 단계 2는 영상복원 고속화를 위해 TIDSP 보드 (TMS320DM642 EVM)을 이용하여 구현하였으며, 단계 3은 사용자의 수동탐지를위해, PC 를 사용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안된 기법을 고전 한국영화 2편 (자유만세와 로보트 태권 V)에 대하여 실험하였으며, 본 논문에서 제안한 자기상관 기반의 복원 시스템은 Bertalmio 인페인팅 기법과 비교하였으며, 주관적 화질 (MOS 테스트) 및 객관적 화질 (PSNR), 특히, 숙련된 복원기술자에 의한 복원과의 차이를 정의하는 복구품질 (RR)에서 향상된 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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