In this paper, we designed real time mechanism control language and proposed execution time analysis technique. It was impossible to handle real-time mechanism control programs like programmable controller, numerical controller, distributed control system and robot controller with general purpose programming languages and operating systems because they have to process electric signals generated by thousands of sensors at the same at the same time and in real time. So we made it possible to predict plausibility of time constraint constructs of tiem constraint construct of a real time application program at compilation time by adding time constraint constructs and mechanism synchronization structure to conditional statement and iteration statement of a programming language and developing execution time analysis technique.
드론의 대중화에 따른 사고위험의 증가로 안전한 조종 방법에 대한 연구의 필요성이 대두되었다. 따라서 조종자의 조종능력에 구애받지 않는 자율비행제어기술이 필요하게 되었고, 이를 보다 안정적으로 구현하기 위하여 자율주행 소프트웨어 플랫폼으로 주목받고 있는 Robot Operating System(ROS)를 사용하였다. ROS를 기반으로 Laser Range Finder(LRF)와 Particle Filter를 사용하여 자율적으로 객체추적이 가능하며 지능적으로 장애물을 회피하여 비행 할 수 있는 안정적인 자율비행제어시스템을 구현하고자 한다.
This paper deals with the development of a software module for production planning and scheduling activities of an existing Flexible Machining and Assembly System (FMAS). The Production Planning Module uses the hierarchical and sequential scheme based on "divide and conquer" philosophy. In this module, routes are determined based on the production order, orders are screened, tools are allocated, and order adjustments are executed according to the allocated tools. The Scheduling Module allocates the resources, determines the task priority and the start and completion times of tasks. Re-scheduling can be done to handle unforeseen situations such as lumpy demands and machine breakdowns. Since all modules are integrated with a central database and they interface independently, it is easy to append new modules or update the existing modules. The result of this study is used for operating the real FMAS consisting of a machining cell with 2 domestic NC machines and a part feeding robot, an assembly cell with a conveyor and 3 robots, an inspection cell, an AGV, an AS/RS, and a central control computer.
The sonar sensors can be divided into a piezo type and an electrostatic type according to a principle of an operating system. The electrostatic type of a sonar sensor is used for map building in this paper. If we know the characteristics of sonar sensor, we can derive the ultrasonic pressure equation from an acoustics theory. We, therefore, developed Ultrasonic Pressure Probabilistic Model (UPPM) to consider the sound pressure in the probability updating process. In this paper, we found that the quality of the resulting probability map is considerably improved, through combining the UPPM with the grid-based mapping algorithm.
This paper present box feature estimation from LiDAR point cluster using maximum likelihood Method. Previous LiDAR tracking method for autonomous driving shows high accuracy about velocity and heading of point cluster. However, Assuming the average position of a point cluster as the vehicle position has a lower accuracy than ground truth. Therefore, the box feature estimation algorithm to improve position accuracy of autonomous driving perception consists of two procedures. Firstly, proposed algorithm calculates vehicle candidate position based on relative position of point cluster. Secondly, to reflect the features of the point cluster in estimation, the likelihood of the particle scattered around the candidate position is used. The proposed estimation method has been implemented in robot operating system (ROS) environment, and investigated via simulation and actual vehicle test. The test result show that proposed cluster position estimation enhances perception and path planning performance in autonomous driving.
Industry 4.0의 진행으로 이기종의 IoT 장비들 간의 통신을 위해 다양한 산업용 통신 미들웨어들이 등장했다. 그 중 Robotics 분야에서 활발히 사용되는 Robot Operating System (ROS)는 개발자 커뮤니티와 로봇 개발 도구들을 기반으로 지속적인 시장 점유율 증가세를 보이고 있다. 초기 발표된 ROS1의 경우 보안이 전혀 고려되지 않은 설계로 Packet Injection 공격등의 사이버 보안 위협에 취약했지만, ROS2의 경우 통신 미들웨어인 Data Distribution Service (DDS) 통신규격을 전송 계층에 적용하여 메시지 전송에 대한 보안 기능을 제공하고 있다. 그러나 최근 연구에서는 DDS와 관련된 ROS2 취약점이 발표되고 있다. 따라서 본 논문에서는 DDS와 관련된 ROS2의 공격 기술 동향을 소개한다.
This paper presents a development of simulation environment for validation of autonomous driving (AD) algorithm based on Robot Operating System (ROS). ROS is one of the commonly-used frameworks utilized to control autonomous vehicles. For the evaluation of AD algorithm, a 3D autonomous driving simulator has been developed based on LGSVL. Two additional sensors are implemented in the simulation vehicle. First, Lidar sensor is mounted on the ego vehicle for real-time driving environment perception. Second, GPS sensor is equipped to estimate ego vehicle's position. With the vehicle sensor configuration in the simulation, the AD algorithm can predict the local environment and determine control commands with motion planning. The simulation environment has been evaluated with lane changing and keeping scenarios. The simulation results show that the proposed 3D simulator can successfully imitate the operation of a real-world vehicle.
주로 맵 빌딩 테스트는 불안정한 환경이 아닌 안정된 환경을 조성한 후에 이루어진다. 본 논문에서는 인위적인 안정된 환경이 아닌 불안정한 환경에서 맵 빌딩을 테스트한다. 맵 빌딩 테스트를 위하여 터틀봇3 버거를 사용한다. 터틀봇3의 라이더 센서를 이용하여 맵 빌딩을 진행한다. 터틀봇3는 라즈베리파이로 제어되며 맵 빌딩과 터틀봇3 제어를 위해서는 ROS를 사용한다. 터틀봇3는 우분투와 ROS가 설치된 컴퓨터와 네트워크 통신을 하며 맵 빌딩을 한다. 불안정한 환경에서 맵빌딩이 동작 및 오동작하는 모습을 확인하였으며, 향후 이를 보완하기 위한 방향을 제시한다.
로봇 운영 체제인 Robot Operating System (ROS)은 다양한 로봇 프로젝트와 연구에서 광범위하게 활용되며 국제적인 활발한 커뮤니티가 형성되어 있다. 많은 로봇 기능들이 ROS 를 활용하여 개발되어왔고, 이중에서도 Fastech 사의 Ezi-SERVO II PLUS E motor driver 를 ROS 환경에서 사용할 수 있도록 개발 작업이 진행되었다. ROS 는 Linux 기반이므로, 개발 환경으로는 초보자도 다루기 쉬우면서 비교적 저렴한 소형 컴퓨터인 Raspberry Pi 를 선택하였다. 또, Raspberry Pi 는 Linux 기반의 작은 컴퓨터로, 다양한 개별 프로젝트를 수행하기 위해 많은 사람들이 활용하고 있다. 이로 인해 Raspberry Pi 로 소규모 프로젝트를 진행하는 개발자들도 해당 모터 드라이버를 Raspberry Pi 와 ROS 를 통해 쉽게 사용할 수 있게 되었다.
UWB는 실내 측위를 위해 사용되는 기술의 일종으로 RSSI 기반의 기법들보다 정확도가 높은 특징이 있다. ROS(Robot Operating System) 기반으로 동작하는 이동체 장비는 라이다와 카메라를 사용하여 장비 주변의 환경을 모니터링할 수 있다. 이러한 모니터링 과정에서 처음 시작하는 위치를 파악하는 루프 클로징 기법 적용 시 기존의 방법은 영상 상에 특징점이 있어야 클로징 작업이 일어나기 때문에 정확도가 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 이동체 장비에 UWB 태그를 탑재하여 위치 정보를 제공함으로써 루프 클로징 작업의 정확도를 높이는 시스템을 설계하였다. 또한 실험을 통해서 UWB 기반 실내 측위 시스템의 정확도를 평가하였고 이를 루프 클로징 기법에 활용할 수 있는지 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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