• 한국항행학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.206-212
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• 2010

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 로봇의 응용서비스를 제공하는데 필요한 네트워크로서 로보틱 지그비 네트워크의 개념을 소개하고 이를 이용한 응용 시나리오를 제시한다. 제시한 응용시나리오의 기본이 되는 네트워크 연결 및 데이터 전송에 관한 실험을 수행하였다. 이 실험 결과를 통해 앞으로 Robotic Zigbee Network를 이용한 위치인식 오차율을 최소화하는 로봇의 위치추정 및 추적 알고리즘 개발의 기반을 마련한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12궈1호
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• pp.9-14
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• 2006

This paper presents methods of robot localization using recent radio frequency identification technology. If the absolute position and orientation of a tag are given in an indoor environment where RFID tags are installed, a robot can estimate its location using the relationship of the identified tag and the robot in a relative coordinate. To derive this relationship, we propose three estimation techniques using a model of a RFID reader, the direction of identification and the detection range. In this algorithm, a suitable estimation method is selected out of the three proposed techniques depending on the situations and trajectory of robot in the detection range. Simulation and experimental results show that the proposed methods can provide good performance for localization.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.1010-1013
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• 2003

This paper describes an algorithm for determining robot location using appearance-based paradigm. This algorithm compress the image set using PCA(principal component analysis) to obtain a low-dimensional subspace, called the eigenspace, and it makes a manifold that represent a continuous-appearance function. To determine robot location, given an unknown input image, the recognition system first projects the image to eigenspace. Neural network use coefficients of the eigenspace to estimate the location of the mobile robot. The algorithm has been implemented and tested on a mobile robot system. In several trials it computes location accurately.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.825-832
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• 2004

A small biped robot system is designed and implemented. The robot system consists of a mechanical robot body, a control system, a sensor system, and a user interface system. The robot has 12 dofs for two legs, 6 dofs for two arms, 2 dofs for a neck, so it has total 20 dofs to have dexterous motion capability. The implemented robot has the capability of performing intelligent actions such as playing soccer, resisting external forces, and walking on a slope terrain. In this paper, we focus on the robot's capability of playing soccer. The robot uses a color CCD camera attached on its head as a sensor for playing soccer. To make the robot play soccer with only one camera, an algorithm, which consists of searching, localization, and motion planning, is proposed and experimented. The results show that the robot can play soccer successfully in the given environments.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.800-808
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• 2008

This paper presents a localization algorithm of the outdoor wheeled mobile robot using the sensor fusion method based on indirect Kalman filter(IKF). The wheeled mobile robot considered with in this paper is approximated to the two wheeled mobile robot. The mobile robot has the IMU and encoder sensor for inertia positioning system and GPS. Because the IMU and encoder sensor have bias errors, divergence of the estimated position from the measured data can occur when the mobile robot moves for a long time. Because of many natural and artificial conditions (i.e. atmosphere or GPS body itself), GPS has the maximum error about $10{\sim}20m$ when the mobile robot moves for a short time. Thus, the fusion algorithm of IMU, encoder sensor and GPS is needed. For the sensor fusion algorithm, we use IKF that estimates the errors of the position of the mobile robot. IKF proposed in this paper can be used other autonomous agents (i.e. UAV, UGV) because IKF in this paper use the position errors of the mobile robot. We can show the stability of the proposed sensor fusion method, using the fact that the covariance of error state of the IKF is bounded. To evaluate the performance of proposed algorithm, simulation and experimental results of IKF for the position(x-axis position, y-axis position, and yaw angle) of the outdoor wheeled mobile robot are presented.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.597-599
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• 2005

To make the autonomous mobile robot move in the unknown space, we have to know the information of current location of the robot. So far, the location information that was obtained using Encoder always includes Dead Reckoning Error, which is accumulated continuously and gets bigger as the distance of movement increases. In this paper, we analyse the effect of the size of the two wheels of the mobile robot and the wheel track of them among the factors of Dead Reckoning Error. And after this, we compensate this Dead Reckoning Error by Kalman filter using Gyro Sensors. To accomplish this, we develop the controller to analyse the error components of Gyro Sensor and to minimize the error values. We employ the numerical approach to analyse the error components by linearizing them because each error component is nonlinear. And we compare the improved result through simulation.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.298-303
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• 2010

로봇은 무선센서를 이용하여 상대 로봇의 위치를 확인한다. 그로인해 자신의 이동방법을 결정하고, 이를 통해 임의위치의 이동 로봇들이 일렬종대와 횡대, 여러 집합모양, 원모양등 여러 가지 형태의 로봇집단을 형성 할 수 있을 것이다. 이러한 로봇집단 형성은 무인 잠수함이나 무인 탱크의 배치계획, 침입자에 대한 포위진형 계획 등에 이용될 것이다. 본 논문은 기반 시설이 필요 없는 군집로봇의 상호위치인식시스템에 대해 다루고 있다. 그러므로 기준점의 좌표 값을 알 필요 없는 삼변측량을 이용하여 상대좌표계에서의 로봇 간 상호위치를 인식한다. 위치탐지를 위한 주요센서로는 초음파, 적외선, 레이저, RFID, 카메라 센서 등을 들 수 있다. 이들 센서들의 정확도는 전파 수단 및 사람, 초목, 건물 등 주위 환경변화에 민감하다. 본 논문에서는 위치추정의 정확도를 높이기 위해 파티클 필터를 제안한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.585-593
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• 2006

In this paper, we propose a vision-based simultaneous localization and map-building (SLAM) algorithm. SLAM problem asks the location of mobile robot in the unknown environments. Therefore, this problem is one of the most important processes of mobile robots in the outdoor operation. To solve this problem, Extended Kalman filter (EKF) is widely used. However, this filter requires computational power (${\sim}O(N)$, N is the dimension of state vector). To reduce the computational complexity, we applied compressed extended Kalman filter (CEKF) to stereo image sequence. Moreover, because the mobile robots operate in the outdoor environments, we should estimate full d.o.f.s of mobile robot. To evaluate proposed SLAM algorithm, we performed the outdoor experiments. The experiment was performed by using new wheeled type mobile robot, Robhaz-6W. The performance results of CEKF SLAM are presented.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.601-608
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• 2023

모바일 로봇은 다양한 환경에서 임무를 수행하기 때문에 산업 분야에서 크게 활용되고 있다. 모바일 로봇이 작업을 수행하기 위해서는 경로를 생성하고 장애물을 탐지하기 때문에 실시간으로 로봇의 정확한 위치를 파악하는 것은 중요하다. 특히, 실내 환경에서 자율주행하는 모바일 로봇은 주어진 일을 정해진 영역에서 수행할 때, 보다 정밀한 측위 성능이 요구된다. 모바일 로봇은 무선통신 환경에서 송수신 데이터의 손실이 빈번히 발생하며, 데이터 손실 발생 시 예측 기술을 통해 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하여 임무 수행을 이어 나가야 한다. 본 논문에서는 모바일 로봇의 위치 추정 정확도를 향상시키고, 데이터 손실 문제를 해결하고자 확장 칼만 필터 기반의 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 해당 순간에만 측정한 값을 사용하여 측위 성능이 부정확한 반면, 제안한 알고리즘은 데이터 손실 환경에서 예측 측정값의 잔차를 이용하기 때문에 모바일 로봇의 정밀한 위치 추정이 가능하다. 제안한 알고리즘의 우수한 성능 검증을 위하여 데이터 손실이 없는 환경과 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇의 시뮬레이션을 수행하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.119.1-119
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• 2002

$\textbullet$ Introduction: Service robot $\textbullet$ Design of the Guide Service Mobile Robot $\textbullet$ Path tracking algorithm $\textbullet$ Path recognition algorithm $\textbullet$ Localization $\textbullet$ Guide lever $\textbullet$ Conclusions: A mobile robot was developed as a service robot