This study focuses on autonomous exploration based on map expansion for an underwater robot equipped with acoustic sonars. Map expansion is applicable to large-area mapping, but it may affect localization accuracy. Thus, as the key contribution of this paper, we propose a method for underwater autonomous exploration wherein the robot determines the trade-off between map expansion ratio and position accuracy, selects which of the two has higher priority, and then moves to a mission step. An occupancy grid map is synthesized by utilizing the measurements of an acoustic range sonar that determines the probability of occupancy. This information is then used to determine a path to the frontier, which becomes the new search point. During area searching and map building, the robot revisits artificial landmarks to improve its position accuracy as based on imaging sonar-based recognition and EKF-SLAM if the position accuracy is above the predetermined threshold. Additionally, real-time experiments were conducted by using an underwater robot, yShark, to validate the proposed method, and the analysis of the results is discussed herein.
A necessity of remote control robots or various searching robots etc. that accomplish works given instead of human under long distance and extreme environment such as volcano, universe, deep-sea exploration and nuclear power plant etc. is increasing, and so the development and the research regarding these mobile robots are actively progressing. The wheel mobile robot or the track mobile robot have a sufficient energy efficiency under this en, but also have a lot of limits to accomplish works given which are caused from the restriction of mobile ability. Therefore, recently many researches for the walking robot with superior mobility and energy efficiency on the terrain, which is uneven or where obstacles, inclination and stairways exist, have been doing. The research for these walking robots is separated into fields of mechanism and control system, gait research, circumference environment and system condition recognition etc. greatly. It is a research field that the gait research among these is the centralist in actual implementation of walking robot unlike different mobile robots. A research field for gait of walking robot is classified into two parts according to the nature of the stability and the walking speed, static gait or dynamic gait. While the speed of a static gait is lower than that of a dynamic gait, a static gait which moves the robot to maintain a static stability guarantees a superior stability relatively. A dynamic gait, which make the robot walk controlling the instability caused by the gravity during the two leg supporting period and so maintaining the stability of the robot body spontaneously, is suitable for high speed walking but has a relatively low stability and a difficulty in implementation compared with a static gait. The quadruped walking robot has a strong point that can embody these gaits together. In this research, we will develope an autonomous quadruped robot with an asaptibility to the environment by selectry appropriate gait, element such as duty factor, stride, trajectory, etc.
본 논문은 능동카메라가 장착된 이동로봇의 장애물 회피를 위한 퍼지추론방법 제시하였다. 영상센서를 이용하여 상황적 판단에 근거한 명령융합을 사용하여 미지의 환경에서의 목적지까지의 지능적인 탐색을 수행하도록 하였다. 본 연구를 검증하기 위하여 환경모델과 센서데이터에 기반 한 이동로봇의 경로생성을 위한 물리적 센서융합을 시도하지 않고, 환경에 따른 각각의 로봇의 주행행동을 제어하기 위한 명령융합 적용하였다. 주행을 위한 전략으로는 목적지 접근과 장애물 회피를 수행할 수 있도록 퍼지규칙 조합을 통해 판단하도록 수행하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 영상데이터를 사용한 성공적인 주행 실험 결과를 제시하였다.
인터넷은 지식정보화 사회의 새로운 커뮤니케이션 도구가 되면서 사람들 간의 정보 교류와 의사소통의 장으로 확장되고 있다. 최근 로봇교육기관들도 인터넷을 이용한 각자의 홈페이지들을 구축, 운영하면서 다양한 로봇관련 자료들을 제공하고 있다. 그러나 로봇교육기관 홈페이지들은 대부분 제한적인 검색기능과 일반적인 자료만 제공하고 있어 사용자들을 위한 유용한 로봇교육정보들과 교육활동들을 공유할 수 있는 기능은 미흡한 실정이다. 이에 로봇교육교사들과 사용자들을 위한 로봇교육소식제공, 로봇학습기능, 다양한 로봇교육경험의 공유, 실시간 정보교류를 할 수 있는 온라인 로봇교육 커뮤니티 시스템을 연구하였다.
본 논문에서는 곤충형 다리 구조를 갖는 4족 로봇의 효율적인 계단 보행을 위해 유전 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)에 기반한 계단 보행 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 우선 계단 보행을 위한 요소와 도달 영역을 정의한다. 또한 GA 수행을 위한 유전자와 적합도 함수를 설정하고, GA를 이용하여 최소 이동 거리와 최적 에너지 안정도 여유(Energy Stability Margin: ESM)을 갖는 4족 로봇의 착지 지점을 탐색하여 걸음새 궤적을 생성한다. 마지막으로, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 계단 보행 방법의 효용성 및 우수성을 검증한다.
For HRI (Human-Robot Interaction) in daily life, robots need to recognize non-rigid objects such as clothes and blankets. However, the recognition of non-rigid objects is challenging because of the variation of the shapes according to the places and laying manners. In this paper, the cognition of non-rigid object based on a cognitive system is presented. The characteristics of non-rigid objects are analysed in the view of HRI and referred to design a framework for the cognition of them. We adopt a linguistic cognitive system for describing all of the events happened to robots. When an event related to the non-rigid objects is occurred, the cognitive system describes the event into a sentential form and stores it at a sentential memory, and depicts the objects with a spatial model for being used as references. The cognitive system parses each sentence syntactically and semantically, in which the nouns meaning objects are connected to their models. For answering the questions of humans, sentences are retrieved by searching temporal information in the sentential memory and by spatial reasoning in a schematic imagery. Experiments show the feasibility of the cognitive system for cognizing non-rigid objects in HRI.
This paper introduces a mobile robotic system being developed for urban search and rescue. In order to search human victims in narrow spaces, we developed two types of serially linked mobile robots, named KAEROT-Centipede and KAEROT-SnakeTV1, that can climb over large vertical steps or travel inside narrow vertical pipes. To send such mobile robots to the disaster areas coping with large obstacles, we also developed a assistant mobile robot, named KAEROT-QuadTrack, that has 4 articulated track modules. This paper describes the mechanical structure and control architecture of the serially linked mobile robots and the supporting configuration for torque reduction of the assistant mobile robot during spinning motion that usually requires large driving torque. The experimental results show that such robotic systems have good mobility over the various terrains in disaster areas.
This paper proposes a new edge detection method using a $3{\times}3$ ideal binary pattern and lookup table (LUT) for the mobile robot localization without any parameter adjustments. We take the mean of the pixels within the $3{\times}3$ block as a threshold by which the pixels are divided into two groups. The edge magnitude and orientation are calculated by taking the difference of average intensities of the two groups and by searching directional code in the LUT, respectively. And also the input image is not only partitioned into multiple groups according to their intensity similarities by the histogram, but also the threshold of each group is determined by fuzzy reasoning automatically. Finally, the edges are determined through non-maximum suppression using edge confidence measure and edge linking. Applying this edge detection method to the mobile robot localization using projective invariance of the cross ratio. we demonstrate the robustness of the proposed method to the illumination changes in a corridor environment.
A method of reducing overhead caused by the processor synchronization process and common memory accesses in finely grained tasks is described. We propose a scheduler which considers the preparation time during searching to minimize the redundant accesses to shared memory. Since the suggested hardware (synchronizer) determines the access order of processors and bus arbitration simultaneously by including the synchronization process into the bus arbitration process, the synchronization time vanishes. Therefore this synchronizer has no overhead caused by the processor synchronization[l]. The proposed scheduler algorithm is processed in parallel. The processes share the upper bound derived by each searching and the lower bound function is built considering the preparation time in order to eliminate as many searches as possible. An application of the proposed method to a multi-DSP system to calculate inverse dynamics for robot arms, showed that the sampling time can be twice shorter than that of the conventional one.
Robot's throwing control is difficult to accurately calculate because of air resistance and rotational inertia, etc. This complexity can be solved by using machine learning. Reinforcement learning using reward function puts limit on adapting to new environment for robots. Therefore, this paper applied deep reinforcement learning using neural network without reward function. Throwing is evaluated as a success or failure. AI network learns by taking the target position and control policy as input and yielding the evaluation as output. Then, the task is carried out by predicting the success probability according to the target location and control policy and searching the policy with the highest probability. Repeating this task can result in performance improvements as data accumulates. And this model can even predict tasks that were not previously attempted which means it is an universally applicable learning model for any new environment. According to the data results from 520 experiments, this learning model guarantees 75% success rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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