• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.332-340
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• 2013

본 논문은 실제 환경과 모의실험에서 이동 로봇의 위치 추정과 자율주행 구현을 위한 프로그래밍 툴킷에 대해 서술한다. 기존에 사용되고 있는 라이브러리들은 복잡성과 유용성의 결함으로 사용에 어려움이 있다. 제안된 툴킷은 추측항법, 운동 모델, 측정 모델, 그리고 방향 또는 지향각의 연산을 위한 툴킷들로 구성된다. 추측 항법과 운동 모델은 차륜 구동 로봇과 전, 후륜 속도에 의한 이륜차 로봇에 대해 다룬다. 툴킷들은 실제 환경과 모의실험에서의 자율주행을 위해 사용 가능하다. 툴킷의 사용가능성은 모의실험의 결과와 실제 실험의 결과를 보임으로써 증명한다. 제안된 툴킷은 이동 로봇의 위치추정, 지도 작성, 그리고 장애물 회피와 같은 자율주행의 구성 기술을 위한 알고리즘의 검사에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 터널과지하공간
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• 제32권3호
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• pp.231-242
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• 2022

본 연구에서는 지하광산에서 로봇의 위치를 추정하고, 여러 경유지를 거쳐 주행한 후 원위치로 복귀하는 ROS (Robot Operating System) 기반의 자율주행 로봇을 개발하였다. 자율주행 로봇은 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 기술을 활용하여 주행 경로에 대한 전역 지도를 사전에 생성한다. 이후, 라이다 센서를 통해 측정되는 벽면의 형태와 전역 지도를 매칭하고 AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) 기법을 통해 데이터들을 융합하여 로봇의 위치를 보정한다. 또한, 라이다 센서를 통해 전방 주행환경을 인지하고, 장애물을 회피한다. 개발된 자율주행 로봇을 활용하여 지하광산 현장을 모사한 실내 실험장을 대상으로 주행 실험을 수행하였다. 그 결과, 자율주행 로봇은 다중 지점의 경유지에 대해 순차적으로 주행하고 장애물을 회피하며 안정적으로 복귀하는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.27-30
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• 2012

지능형 에이전트에게 요구되는 가장 기초적인 기능 중의 하나가 불확실한 센서 데이터에 의존하여 자신의 현재 위치가 어디인지를 파악하는 일이다. 본 논문에서는 가장 효과적인 확률 기반의 측위 기법인 파티클 필터를 실제 로봇 측위에 적용한 로봇 측위 시스템의 구현에 대해 설명하고, 성능 평가를 위한 실험의 결과를 소개한다. 특히 비-잡음 상태 전이 모델과 로봇 동작의 오차를 고려한 잡음 모델간의 비교 실험을 통해, 실제 로봇 동작의 불확실성에 근사한 상태 전이 모델이 파티클 필터 측위의 성능 개선에 도움이 될 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권8호
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• pp.641-646
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• 2010

스테레오 카메라를 갖춘 인간형 로봇이 자율적으로 주변 상황을 인지하면서 목적지까지의 경로를 실시간으로 생성 및 수정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. 특징점들을 시각적 이미지에서 추출함으로써 주위의 장애물들을 인지한다. 인간형 로봇의 뒤뚱거리는 보행 움직임을 모델링함으로써 로봇의 중심부 기준에서의 실제 경로를 유추하여 계획된 경로와 비교함으로써 시각적 피드백 제어를 구현하고 성공적인 네비게이션을 수행한다. 실제 인간형 로봇의 네비게이션 실험을 통해 제안된 알고리즘의 가능성을 입증한다.

• 동력기계공학회지
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• 제17권5호
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• pp.100-111
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• 2013

Indoor real-time positioning for multiple targets is required to realize human-robot symbiosis. This study firstly presents positioning accuracy on an autonomous mobile robot controlled by 3-D coordinates that is obtained by a real-time indoor positioning system with spread spectrum (SS) ultrasonic signals communicated by code-division multiple access. Although many positioning systems have been investigated, the positioning system with the SS ultrasonic signals can measure identified multiple 3-D positions in every 70 ms with noise tolerance and error within 100 mm. This system is also robust to occlusion and environmental changes. However, thus far, the positioning errors in an autonomous mobile robot, controlled by these systems using the SS ultrasonic signals, have not been evaluated as an experimental study. Therefore, a positioning experiment for trajectory control is conducted using an autonomous mobile robot and our positioning system. The effectiveness of this positioning method for robot self-localization is shown, from this experiment, because the average control error between the target position and the robot's position at 29 mm is obtained.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.337-339
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• 2007

This paper proposes a new paradigm for cooperation of multi-robot system for home service. For localization of each robot. the master robot collects information of location of each robot based on communication of RFID tag on the floor and RFID reader attached on the bottom of the robot. The Master robot communicates with slave robots via wireless LAN to check the motion of robots and command to them based on the information from slave robots. The operator may send command to slave robots based on the HRI(Human-Robot Interaction) screened on masted robot using information from slave robots. The cooperation of multiple robots will enhance the performance comparing with single robot.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.102-108
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• 2008

This paper describes a mapping and localization based on wave algorithm[11] and Kalman filter for effective SLAM. Each robot in a multi robot system has its own task such as building a map for its local position. By combining their data into a shared map, the robot scans actively seek to verify their relative locations. For simultaneous localization the algorithm which is well known as Kalman Filter (KF) is used. For modelling the robot position we wish to know three parameters (x, y coordinates and its orientation) which can be combined into a vector called a state variable vector. The Kalman Filter is a smart way to integrate measurement data into an estimate by recognizing that measurements are noisy and that sometimes they should ignored or have only a small effect on the state estimate. In addition to an estimate of the state variable vector, the algorithm provides an estimate of the state variable vector uncertainty i.e. how confident the estimate is, given the value for the amount of error in it.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권5호
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• pp.116-123
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• 2003

These days, the researches related with the emotional robots are actively investigated and in progress. And human language, expression, action etc. are merged in the emotional robot to understand the human emotion. However, there are so many sound sources and background noise around the robot, that the robots should be able to separate the mixture of these sound sources into the original sound sources, moreover to understand the meaning of voice of a specific person. Also they should be able to turn or move to the direction of a specific person to observe his expression or action effectively. Until now, the researches on the localization and separation of sound sources have been so theoretical and computative that real-time processing is hardly possible. In this reason for the practical emotional robot, fast computation should be realized by using simple principle. In this paper the methods for detecting the direction of sound sources by using the phase difference between peaks on spectrums, and the separating the sound sources by using fundamental frequency and its overtones of human voice, are proposed. Also by using these methods, it is shown that the effective and real-time localization and separation of sound sources in living room are possible.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.536-538
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• 2006

The most important factor of mobile robot is to build a map for surrounding environment and estimate its localization. This paper proposes a real-time localization and map building method through 3-D reconstruction using scale invariant feature from monocular camera. Mobile robot attached monocular camera looking wall extracts scale invariant features in each image using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) as it follows wall. Matching is carried out by the extracted features and matching feature map that is transformed into absolute coordinates using 3-D reconstruction of point and geometrical analysis of surrounding environment build, and store it map database. After finished feature map building, the robot finds some points matched with previous feature map and find its pose by affine parameter in real time. Position error of the proposed method was maximum. 8cm and angle error was within $10^{\circ}$.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.213-221
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• 2017

Utilizing the existing polishing robot prevents unrestricted change of direction, driving, and identification of driving pathway. To overcome this barrier, driving mechaism has been designed with Omniwheels with encoders and RSSI method of beacon system has been utilized to identify the driving path by position recognition. Due to the wheel characteristics, the Omniwheel mobile robot generates greater slip than the conventional mobile robot, which reduces its driving accuracy. Therefore, to improve the driving accuracy, the localization is conducted through the fusion of encoder and RSSI of beacon data to compensate for the errors caused by Dead Reckoning and inaccuracy of sensors. Finally, the localization accuracies of the proposed and conventional indoor localization method are compared to show effectiveness of the proposed driving control for a polishing robot.