Incomplete knowledge instances may be registered from misidentifications of sensors, such as vision sensor. In previous study, we proposed robust object instance registration method to robot centered knowledge framework to guarantee the consistency of the registered knowledge. In real environment, a persistent update is necessary due to the objects can be moved dynamically. In this paper, we propose the way to update robot knowledge continually using the registration method. Our experiment in this paper shows that sound and complete knowledge can be registered and updated by the proposed method, even under imperfect sensing data.
본 논문에서는 이동 로봇의 다계층으로 로봇 지식 체계를 구축함으로써 실생활 환경에서 잡음이 섞인 센서 때문에 소실되거나 잃어버리거나 가려진 정보를 찾아낼 수 있는 추론(inference)할 수 있는 로봇 지식을 구현하고자 한다. 로봇 지식 체계는 4개의 지식 계층과 2종류의 규칙 (rule)과 공리 (Axiom)으로 구성되어 있다. 인지, 모델, 정황, 활동의 4 개의 지식 계층 (KClass)으로 구성된다. 각각의 지식 계층은 3개의 지식 층 (KLevel)과 3개의 온톨로지 층 (OLayer)으로 구성된다. 3개의 지식층은 하위 층, 중간, 상위 지식층이고, 3 개의 온톨로지 층은 메타 온톨로지, 온톨로지 스키마, 온톨로지 인스턴스 층이다. 공리는 각 온톨로지 층 내에서 온톨로지 요소인 개념간의 관계를 표현하고, 2종류의 규칙은 서로 다른 온톨로지 층간, 서로 다른 지식 계층 간의 연관을 각각 표현한다. 따라서 이러한 특징의 로봇의 하위 수준의 센서 정보에서 상위 수준의 의미 정보를 통합 할 수 있도록 하고, 통합된 지식을 가지고 이웃한 층간의 단방향 추론 및 몇 개의 층들 간의 양방향 추론을 통해 불확실하고 부분적인 정보에 대한 질문에 응답할 수 있다. 이러한 우리의 로봇 지식 체계의 유용성이 물체 인식과 주행을 위한 여러 실험을 통하여 검증할 수 있다.
For efficient interaction between humans and robots, robots should be able to understand the meaning and intention of human behaviors as well as recognize them. This paper proposes an interactive human intention reading method in which a robot develops its own knowledge about the human intention for an object. A robot needs to understand different human behavior structures for different objects. To this end, this paper proposes a hierarchical behavior knowledge network that consists of behavior nodes and directional edges between them. In addition, a human intention reading algorithm that incorporates reinforcement learning is proposed to interactively learn the hierarchical behavior knowledge networks based on context information and human feedback through human behaviors. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through play-based experiments between a human and a virtual teddy bear robot with two virtual objects. Experiments with multiple participants are also conducted.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.302-309
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2005
We have studied a model and application that evolves the behavioral knowledge of a virtual robot. The knowledge is represented in classification rules and a neural network, and is learned by a genetic algorithm. The model consists of a virtual robot with behavior knowledge, an environment that it moves in, and an evolution performer that includes a genetic algorithm. We have also applied our model to an environment where the robots gather food into a nest. When comparing our model with the conventional method on various test cases, our model showed superior overall learning.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권1호
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pp.56-61
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2002
In this paper we describe an approach to coordinating the motion of a human with a mobile robot moving in a populated, continuously changing. natural environment. Our test application is a wheelchair accompanying a person through the concourse of a railway station moving side by side with the person. Our approach is based on a method for motion planning amongst moving obstacles known as Velocity Obstacle approach. We extend this method by a method for tracking a virtual target which allows us to vary the robot's heading and velocity with the locomotion of the accompanied person and the state of the surrounding environment.
For the pervasive computing in ubiquitous environment, it is very important to manage the context model to provide pertinent context knowledge to context-aware applications. The context model should be able to support efficiently the context knowledge reusing and sharing as well as reasoning. Previous works focus mainly on the context knowledge representation scheme for reasoning. This paper proposes a context knowledge modeling scheme especially for reusing and sharing. This scheme provides well-established principles and guides for 1) context knowledge modularization and hierarchization, and for 2) context knowledge identification and organization. Once the context models are built according to the scheme, the structure of the context model and the meanings of the context knowledge elements become clear and consistent, so that context-aware applications can share and reuse the context knowledge in easy and error-reduced manner. This paper also discusses the implementation of a context model and an application for Presentation Helper scenario running on a software middleware system (CAMUS) for ubiquitous service robots which is being developed by ETRI Korea.
Kim, Bong-Keun;Ohara, Kenichi;Ohba, Kohtaro;Tanikawa, Tamio;Hirai, Shigeoki;Tanie, Kazuo
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.714-719
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2005
In this paper, the informative space is proposed to implant ubiquitous functions into physical spaces. We merge physical and virtual spaces through the space structurization using an RFID system, and solve the space localization and mapping problem for a robot to navigate through the distribution and synthesis of information and knowledge. To distribute knowledge flexibly and reliably to changing environment and also to develop a system which allows a robot to invoke and merge the distributed knowledge more freely, we employ a novel approach of knowledge management based on Web services. The proposed method is verified by building a physical space with two kinds of RFID tags and a virtual space with knowledge database based on Web services.
21C 미래 학습자는 지식과 기능을 종합하고 적용하여 문제를 슬기롭게 해결할 수 있는 창의적 사고력과 문제해결능력이 요구되는데 최근 초중등학교 현장에서 연구되고 있는 로봇교육이 효과적인 방안으로 보고되고 있다. 이러한 로봇교육은 기존의 방과 후 수업 중심에서 정규교과에 활용하는 통합적 접근으로 다양해지고 있으며 활발한 연구가 진행 중에 있다. 하지만 긍정적인 연구결과 외에 초등학교 학습자가 보다 친숙하게 로봇과 프로그래밍을 배울 수 있는 환경에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 초등학교 학생들이 로봇과 프로그래밍을 쉽게 배울 수 있도록 학생들에게 친숙한 스토리텔링을 활용하여 로봇수업을 실시하였으며 연구결과 프로그래밍 지식 습득에서의 향상 및 로봇수업에서의 긍정적인 학습태도 형성을 확인하였다. 또한 로봇수업에서 스토리텔링이 로봇수업의 전체적인 학습맥락을 제공하고 지속적인 학습동기를 제공하는 것으로 나타났다.
This article presents program development and analysis of a creative robot school for elementary school at the local university. The purpose of opening the creative robot school is to give motivation to children for having interests in science and engineering at their young ages. The creative robot school program is developed by using facilities of a local university to spread scientific knowledge to young children in their communities to draw their interests in science as well as an engineering field for future careers. Since the robot system is a popular subject to draw attention of children and has a relation with Mechatronics Engineering, a program related with robots is selected for educating children. College students are also involved in helping children to build robots within a given time. Experiences and self-evaluations from the previously held creative robot schools at Chungnam National University(CNU) are presented to share with.
In this work, we propose a new framework of robot control for a variety of applications to our unstructured everyday environments. Programming robots can be a very time-consuming process and seems almost impossible for ordinary end users. To cope with this, this work is to provide a software framework for building robot application programs automatically, where we have robots learn how to accomplish a commanded task from the object. An integrated sensing and computing tag is embedded into every single object in the environment. In the robot controller, only the basic software libraries for low-level robot motion control are provided from the robot manufacturer. The main contributions of this work is to develop a server platform that we call Omniscient Server that generates the application programs and send them to the robot controller through the network. The object-related information from the object server merges into robot control software to generate a detailed application program based on the task commands from the human. We have built a test bed and demonstrated that a robot can perform a common household task within the proposed framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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