We propose a novel real-time obstacle avoidance method for rescue robots. This method, named the ELA(Emergency Level Around), permits the detection of unknown obstacles and avoids collisions while simultaneously steering the mobile robot toward safe position. In the ELA, we consider two sensor modules, PSD(Position Sensitive Detector) infrared sensors taking charge of obstacle detection in short distance and LMS(Laser Measurement System) in long distance respectively. Hence if a robot recognizes an obstacle ahead by PSD infrared sensors first, and judges impossibility to overcome the obstacle based on driving mode decision process, the order of priority is transferred to LMS which collects data of radial distance centered on the robot to avoid the confronted obstacle. After gathering radial information, the ELA algorithm estimates emergency level around a robot and generates a polar histogram based on the emergency level to judge where the optimal free space is. Finally, steering angle is determined to guarantee rotation to randomly direction as well as robot width for safe avoidance. Simulation results from wandering in closed local area which includes various obstacles and different conditions demonstrate the power of the ELA.
로봇 교육은 학생들의 논리적 사고와 문제 해결력 향상에 적합한 학습 도구이나, 초등학교에서 효율적인 로봇 교육을 위해서 개발된 교육과정이나 교재 그리고 전문교사를 위한 연구 자료가 거의 없다. 본 연구에서는 초등학생의 논리 및 문제 해결 능력을 신장하기 위한 도구로서 로봇의 교육적 활용에 대하여 조사 연구하였다. 초등학교에서 로봇과 관련된 내용을 교육과정에 도입하기 위하여 논의되어야 할 것이 무엇인지 조사 분석하고, 현재 개발되어 있는 교육용 로봇의 종류와 특성 등에 대하여 조사하였다. 그리고 재량활동 시간 등을 통해 로봇 교육을 실제로 담당하게 될 교사들을 대상으로 초등학교 학생들에게 효율적 로봇 교육을 위한 설문을 통하여 견해를 분석하였다. 분석된 내용을 바탕으로 초등학교 교육과정에 도입하기에 적당한 로봇의 조건, 적절한 내용, 로봇의 형태, 교수 학습 방법 등을 제시하였다.
21세기는 과히 로봇 혁명의 시대이다. 불과 몇 해 전만 하더라도 로봇 시장에서의 주류는 산업용 로봇이었다. 그러나 현재는 다양한 유형의 로봇이 여러 가지 목적으로 우리의 일상생활에서 활용되고 있으며, 가까운 미래에는 인간과 유사하게 사고하고 행동하는 로봇이 등장할 전망이다. 결과적으로 로봇 혁명은 인류의 생활양식을 통째로 변화시킬 것으로 예상된다. 따라서 미래 로봇사회에 적응할 창의적 인재 양성을 위해 로봇교육이 이루어져야 하며 특히 로봇의 움직임을 프로그래밍 할 수 있는 기회는 초등정보과학영재에게 논리적 사고력을 함양할 수 있는 효과적인 교육이 될 것이다. 본 논문에서는 로봇교육의 가장 큰 특징인 '다양한 알고리즘을 통한 프로그래밍 교육을 강화하여 일반학생이 아닌 초등정보과학영재를 대상으로 하는 로봇교육과정을 설계하였다. 로봇교육에 대한 연구가 아직은 부족한 실정으로 본 논문의 교육과정을 설계하기 위해 로봇에 대한 흥미를 갖고 있는 학생을 대상으로 한 특기적성 로봇교육과정을 분석하며 그 시사점을 초등정보과학영재를 위한 로봇교육과정 설계 시에 적용하였다. 또한 설계된 교육과정의 타당성을 검증하기 위하여 전문가 집단을 선정한 후에 델파이 조사를 실시하였다.
선형 로봇은 자동화 시스템에서 부품의 이송이나 위치 결정에 널리 사용되며 보통 높은 정밀도가 요구된다. 선형 로봇을 응용한 시스템의 제작회사에서는 로봇의 이상 유무를 작업자가 판단하는데, 작업자의 숙련도에 따라 이상 상태를 판단하는 정확도가 달라진다. 최근에는 인공지능 등의 기술을 사용하여 로봇 스스로 이상을 검출하는 방법에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전이 학습을 이용하여 선형 로봇의 볼 스크류 정렬 이상과 선형 레일 정렬 이상을 검출하는 시스템을 제안하고 가속도 센서와 토크 센서 정보를 이용한 별개의 실험을 통해 제안한 시스템의 이상 검출 성능을 검증 및 비교한다. 센서로부터 얻어진 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환한 후, 영상 인식 인공지능 분류기를 사용하여 이상의 종류를 진단하였다. 제안한 방법은 선형 로봇뿐만 아니라 일반적인 산업용 로봇에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
경찰청 생활안전국의 자료에 따르면 빈집 등에의 침입이 2013년부터 2016년까지 증가하였다. 이렇게 주거침입, 절도가 늘고 있다. 또한 검찰청 절도 통계자료에 따르면 2016년 총 203,573건의 절도범죄가 발생하였고 이중에 18.9%가 침입절도로 침입한 뒤에 절도를 한 것으로 나타났다. 이렇게 침입을 하여 절도를 하는 형태의 절도가 가장 많기 때문에 우리는 관리할 것이 많은 공장에 보안을 강화하기 위해 로드경비로봇 모델을 연구하게 되었다. 높은 곳까지 보안에 신경쓰기위해 드론까지 사용하여 지상을 관리하는 로봇과 협동하여 제어하는 로드경비로봇 모델을 제안하게 되었다. 로봇과 드론이 함께 움직이고 물체를 피해가는 자율주행 형태와 시간 간격을 체크하고 전력 부족 시에는 충전기에 다시 돌아와서 충전하는 형태의 모델이다.
Every autonomous system like a robot needs a power source known as a battery. And proper management of the battery is very important for proper operation. To know State of Charge(SOC) of a battery is the very core of proper battery management. In this paper, the SOC estimation problem is tackled based on the well known Extended Kalman Filter(EKF). Combined the existing battery model is used and then EKF is employed to estimate the SOC. SOC table is constructed by extensive experiment under various conditions and used as a true SOC. To verify the estimation result, extensive experiment is performed with various loads. The comparison result shows the battery estimation problem can be well solved with the technique proposed in this paper. The result of this paper can be used to develop related autonomous system.
Lithium-ion batteries are actively used in various industrial sites such as field robots, drones, and electric vehicles due to their high energy efficiency, light weight, long life span, and low self-discharge rate. When using a lithium-ion battery in a field, it is important to accurately estimate the SoC (State of Charge) of batteries to prevent damage. In recent years, SoC estimation using data-based artificial neural networks has been in the spotlight, but it has been difficult to deploy in the embedded board environment at the actual site because the computation is heavy and complex. To solve this problem, neural network lightening technologies such as network pruning have recently attracted attention. When pruning a neural network, the performance varies depending on which layer and how much pruning is performed. In this paper, we introduce an optimized pruning technique by improving the existing pruning method, and perform a comparative experiment to analyze the results.
Currently workmen take charge of the maintenance work of bridges. But the process of sealing cracks in damage bridge is dangerous, costly, and labor-intensive operation Labor turnover and training are increasing problems related to crack sealing crews, and as traffic volumes increase, crack sealing operations become increasingly disruptive to the general public. Automation crack sealing can reduce labor and road user costs, improve work quality and decrease worker exposure to bridge hazards. This research aims to develop an automated damage bridge crack sealing system and developing of algorithms for hybrid controlling.
In this thesis we designed the vision system to inspect the defect of a back light unit of plat panel display device. The vision system is divided into hardware and inspection algorithm of defect. Hardware components consist of illumination part, robot-arm controller part and image-acquisition part. Illumination part is made of acrylic panel for light diffusion and five 36W FPL's(Fluorescent Parallel Lamp) and electronic ballast with low frequency harmonics. The CCD(Charge-Coupled Device) camera of image-acquisition part is able to acquire the bright image by the light coming from lamp. The image-acquisition part is composed of CCD camera and frame grabber. The robot-arm controller part has a role to let the CCD camera move to the desired position. To take inspections of surface images of a flat panel display it can be controlled and located every nook and comer. Images obtained by robot-arm and image-acquisition board are saved on the hard-disk through windows programming and are tested whether there are defects by using the image processing algorithms.
전기자동차 배터리 셀들 간의 불균형 충전 문제를 해결하기 위해, 직병렬 하이브리드 충전 구조를 개발하였다. 이 방법은 직렬 부분에 의해 주 충전이 수행되며 병렬 부분에 의해 밸런싱이 수행되는데, 이 때, 직렬 부분은 부피가 크고 무겁지만 병렬 부분은 직렬 부분보다 작고 가볍다. 개별 배터리 셀 전압을 측정하기 위한 센서 어레이, 듀티비 제어를 포함한 IGBT, 그리고 배터리 관리 시스템은 제안된 시스템의 핵심 요소이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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