International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권1호
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pp.134-141
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2003
A major research issue associated with service robots is the creation of an environment recognition system for mobile robot navigation that is robust and efficient on various environment situations. In recent years, intelligent autonomous mobile robots have received much attention as the types of service robots for serving people and industrial robots for replacing human. To help people, robots must be able to sense and recognize three dimensional space where they live or work. In this paper, we propose a three dimensional environmental modeling method based on an edge enhancement technique using a planar fitting method and a neural network technique called "Growing Neural Gas Network." Input data pre-processing provides probabilistic density to the input data of the neural network, and the neural network generates a graphical structure that reflects the topology of the input space. Using these methods, robot's surroundings are autonomously clustered into isolated objects and modeled as polygon patches with the user-selected resolution. Through a series of simulations and experiments, the proposed method is tested to recognize the environments surrounding the robot. From the experimental results, the usefulness and robustness of the proposed method are investigated and discussed in detail.in detail.
본 연구는 기계와 사용자의 동반자 관계에 대한 고려 사항을 제시한 연구이다. 인간 - 로봇 관계가 중요해짐에 따라 로봇의 역할과 커뮤니케이션 스타일이 중요해졌다. 본 연구는 소셜 로봇의 커뮤니케이션 스타일을 어떻게 디자인해야하는지 보기 위해 사전 연구를 기반으로 시나리오를 생성했다. 예상되는 역할과 커뮤니케이션 스타일에 따라 4 가지 조건을 비교하기 위해 $2{\times}2$ 실험을 수행했다. 예상되는 역할을 지배력에 따라 역할을 담당하고 역할로 나눴다. 또한, 한 가지 조건에서 커뮤니케이션 스타일을 맞추었고 다른 한 가지에서는 일치하지 않게 설정했다. 연구결과 커뮤니케이션 스타일과 일치하는 역할이 어떤 역할에서는 중요하지만 모든 역할에서 중요하지 않다는 것을 밝혔다. 본 연구는 HCI가 인간 - 컴퓨터 관계로 확장되며, 인간과 로봇 간의 교제에 대한 미래의 연구에 영감을 줄 것이다.
Robovie-R2 [1], developed by ATR, is a 110cm high, 60kg weight, two wheel drive, human like robot. It has two arms with dynamic fingers. It also has a position sensitive detector sensor and two cameras as eyes on his head for recognizing his surrounding environment. Recent years, we have carried out a project to integrate new functions into Robovie-R2 so as to make it possible to be used in a dining room in healthcare center for helping serving meal for elderly. As a new function, we have developed software system for adaptive movement control of Robovie-R2 that is primary important since a robot that cannot autonomously control its movement would be a dangerous object to the people in dining room. We used the cameras on Robovie-R2's head to catch environment images, applied our original algorithm for recognizing obstacles such as furniture or people, so as to control Roboie-R2's movement. In this paper, we will focus our algorithm and its results.
서비스 현장에서 로봇의 활용이 증가하고 있다. 본 연구는 서비스 로봇의 종업원으로서의 역할에 주목하여, 로봇의 서비스가 고객행동에 어떠한 영향을 주는지를 서비스 성공과 실패 상황에서 사람 종업원과 비교하여 살펴보았다. 바리스타로봇, 서빙로봇, 쉐프로봇을 대상으로 세 번의 실험을 통해 실증분석을 수행하여 도출된 결과는 다음과 같다. 먼저, 서비스가 성공적인 경우, 사람들은 서비스를 제공한 종업원이 사람인지, 로봇인지에 관계없이 재방문 의도가 유사하게 나타났다. 반면, 서비스가 실패인 상황에서는 로봇 종업원으로부터 서비스를 받은 경우보다 사람 종업원으로부터 서비스를 받은 경우에 재방문 의도가 더 부정적인 것으로 나타났다. 이에 대한 이유는 아직까지 서비스 로봇의 능력에 대한 고객들의 기대가 사람 종업원에 비해 낮기 때문인 것으로 파악되었다. 마지막으로 고객들은 로봇의 서비스가 사람의 서비스에 비해 더 안정적이라고 인식하는 것으로 나타나 서비스 로봇이 성공적인 서비스를 제공한다면 로봇으로부터 서비스를 제공받는 고객으로부터 긍정적인 반응과 행동을 이끌어낼 수 있을 것으로 예상된다.
Smart machines are one of the topics of our society recently. A smart machine should have a wiser or smarter function than the past. In the modern society, the environment of each family is being improved toward the direction of smart home. In this environment, smart speakers are now increasingly serving as interfaces for controlling various devices in the home, from devices that listen to conventional music. In this paper, we review the technology development trends of domestic and foreign smart speaker market, and describe the core technologies required. In Korea, while SKT and KT are dominant in the speaker market, major IT companies such as Amazon, Google and Apple are focusing on launching related products and technology development.
본 논문에서는 싱글보드 컴퓨터 Jetson nano 기반 음성 라이브러리 Snowboy를 활용하여 음성인식 시스템을 구현하여 Turtlebot의 동작을 제어하였다. Turtlebot은 ROS(Robot Operating System) 기반으로 동작하며 ROS core를 통해 Jetson nano와 데이터전송이 가능하다. 사용자에 의해 실시간으로 Snowboy에 저장된 특정 음성을 인식하고 지정된 좌표로 변환한다. 변환된 좌표에 따라 Turtlebot이 지정된 위치로 이동한다. Lidar센서를 활용하여 장애물을 감지하고 다른 경로를 생성해 지정된 위치로 이동한다.
홈네트워크 시스템의 본격적인 보급과 함께 가정용서비스 로봇의 최근 연구 성과들은 인간과 지능로봇이 가정에 공존하며 서로 의사소통을 할 수 있는 시대가 가까운 미래에 현실화 될 수 있음을 보여주고 있다. 한편 가정의 환경적인 특징은 open이기 때문에 그러한 환경에 적응하고 주어진 임무를 수행하는 데는 단일 로봇 또는 단일 홈서버보다는 로봇을 포함하는 홈네트워크 시스템 내의 여러 장치들이 어울려 분산처리를 수행하는 multi-agent 시스템이 일반적으로 더 좋다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 홈네트워크 시스템을 가진 가정에서 필요한 agent들을 정의하기 위해 framework 모델을 구축하고 각 agent 간의 통신 protocol architecture를 제시한다. 이를 위해 로봇 또는 홈서버의 단일 지능이나 기능보다는 그 안에 존재하는 복수개의 agent instance들의 집합으로서 agent를 정의하고, 각 agent 내외에서 agent들 사이의 협력(cooperation)과 타협(negotiation)을 통해 환경과 적응하는 방법 및 사람과 교감(interactive)하는 방법을 제시한다.
이 연구에서는 조리 전공과 로봇 기술을 융합함으로써 소프트웨어 분야가 아닌 조리 전공 학생의 코딩 능력을 기를 수 있는 융합부전공 교육 모델을 제안한다. 이 교육 모델은 4차산업혁명 기술 발전 추세를 따르는 것이고, 비전공 학생을 소프트웨어 전문가로 성장시키는 기능이 있어 그 의미가 크다고 할 수 있다. 그러나, 조리 전공과 로봇 기술은 기술적으로 거리가 있기 때문에 융합부전공 설계에 어려움이 있다. 이 어려움을 극복하기 위하여 로봇을 이용한 조리, 디저트 제작, 바리스터 작업, 자동 서빙 등의 교육 주제를 체계적으로 구성해서 조리 전공 학생들이 전공적 흥미를 유지할 수 있도록 연계부전공을 설계하였다. 또한, 실질적인 코딩 능력을 기를 수 있게 여러 로봇을 사용하는 실습 과정이 포함되도록 하였다. 기존의 다른 분야 융합부전공과 비교하여 평가하여보니, 20%정도 개선된 교육 효과가 있는 우수한 모델로서 판단된다.
현재 국내뿐만이 아니라 전세계적으로 서비스 로봇의 수요가 늘어가고 있다. 이중에 서빙로봇은 그 성장 속도가 가파르게 올라가고 있다. 이에 국내의 다양한 기업은 여러 가지 모델의 서빙로봇을 출시하고 있다. 현재 출시되고 있는 모델의 경우 어느정도 자율주행이 가능하고 적재하중도 좋은 장점이 있으나, 실 사용에 있어서 스펙이 맞이 않을뿐 아니라, 크기와 가격에 비해 부족한 기능과 운행에 있어 사람의 도움이 필수적으로 필요하단 한계점이 있다. 이 한계점을 극복하여 매장운영의 효율을 극대화 하기위한 서빙로봇을 개발하고자 한다. 아두이노를 활용한 스마트 서빙로봇에서는 다양한 센서와 모듈을 이용해 자동화 시켜 여러 매장환경에서 최적의 행동을 취할 수 있다. 이 서빙로봇은 기존의 문제점을 해결하고 발전시켜 영업자로 하여금 효율적으로 매장울 운영할수있게 한다.
A human gaze detection and tracing method is importantly required for HMI(Human-Machine-Interface) like a Human-Serving robot. This paper proposed a novel three-dimension (3D) human gaze estimation method by using a face recognition, an orientation estimation and SVMs (Support Vector Machines). 2,400 images with the pan orientation range of $-90^{\circ}{\sim}90^{\circ}$ and tilt range of $-40^{\circ}{\sim}70^{\circ}$ with intervals unit of $10^{\circ}$ were used. A stereo camera was used to obtain the global coordinate of the center point between eyes and Gabor filter banks of horizontal and vertical orientation with 4 scales were used to extract the facial features. The experiment result shows that the error rate of proposed method is much improved than Liddell's.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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