• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.747-752
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• 1998

Ultrasonic sensors have been widely used to recognize the working environment for a mobile robot. However, their intrinsic problems, such as specular reflection, wide beam angle, and slow propagation velocity, require an excessive number of sensors to be integrated for achieving the sensing goal. This paper proposes a new measurement scheme which uses only two sets of ultrasonic sensors to determine the location and the type of a target surface. By measuring the time difference between the returned signals from the target surface, which are generated by two transmitters with 1 ㎳ difference, it classifies the type and determines the size of the target surface. Since the proposed sensor system uses only two sets of ultrasonic sensors to recognize and localize the target surface, it significantly simplifies the sensing system and reduces the signal processing time so that the working environment can be recognized in real time.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(5)
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• pp.33-36
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• 2002

본 논문은 고정 및 이동물체와의 효율적인 충돌회피 알고리즘으로 적응임피던스제어 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 충돌회피 알고리즘은 이동로봇의 동적 특성을 고려하지 않고 최적의 경로생성에만 관심을 둠으로써 실제 이동로봇이 추종하기 어려운 경로를 생성하기 쉽다. 그러므로 이동로봇의 동적 특성을 고려한 충돌회피 알고리즘을 위해, 이동로봇과 장애물과의 상호작용관계를 가상의 힘으로 정의한 임피던스제어 알고리즘을 사용하였다. 하지만 이런 단순 임피던스제어 알고리즘만으로는 갑작스런 장애물의 출현 시 이동로봇의 속도가 증가하고 장애물이 사라지면 속도가 감소하는 비효율적인 속도제어라는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 충돌 가능성에 따른 새로운 속도제어 방식을 고려한 적응임피던스제어 알고리즘을 제안하고 검증하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1801-1802
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• 2008

마리오네트는 끝단에 연결된 줄을 이용하여 사용자가 제어 할 수 있는 인형이다. 본 연구는 마리오네트 원리를 적용하여 인간의 동작을 통해 로봇을 직접 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 인간 손과 로봇 손의 사이에 가상의 줄(Virtual Elastic strip)이 연결되어 있는 모델을 사용한다. 실시간으로 측정되는 인간의 동작에 따라 가상 줄의 길이가 변하게 되고 가상 힘이 발생된다. 이 가상 힘을 고려하여 로봇 팔의 정동역학(Forward dynamics) 해를 구한 후, 제어를 위한 로봇의 각 관절값을 얻게 된다. 제안한 방법을 이용하여 인간 동작을 실시간으로 가상 로봇의 동작으로 변환하고 제어하는 실험을 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.218-222
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• 2006

우수한 능력의 인공지능 개체로 구성된 게임은 그렇지 못한 게임에 비해 더 나은 흥미를 사용자에게 제공할 수 있다. 미국 Valve사의 Half-Life, Counter-Strike 및 한국 Dragonfly사의 Special-Force와 같은 실시간 FPS 전투게임에서 상대편에 대한 검색 및 목표 화하는(Targeting) 기법은 인공개체의 전투력에 중요한 하나의 요소이다. 하지만 이 같은 경우의Targeting은 정적인 대상에 대한 것이 아니라 동적인 대상에 대한 것이므로 단순한 산술 계산으로는 실용적인 효과를 내기 힘들다. 본 논문에서는 Neural Network를 이용한 학습기법을 사용하여 동적인 개체에 대한 효과적인 Targeting기법을 제안한다. 제안한 기법은 매 순간 변화하는 상황정보와 Virtual bullet이라는 가상 미사일 개념을 활용하여 학습 Data를 모델링한 후 Neural Network로 학습시켜 효과적인 Targeting이 가능하도록 구현하였다. 제안한 기법은 Java기반의 탱크전투 시뮬레이션 Framework인 Robocode에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 제안된 기법으로 제작된 Robot(Crystal 1.0)은 ‘2006 Robocode Korea Cup에서 우승을 차지하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.218-224
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• 2009

We propose a formation-keeping and changing methods for outdoor multiple mobile robots in chained form. Our proposed method is designed to maintain the follower to its desired distance and orientation with respect to the pole using the concept of virtual force such as potential field. The client robots use a behavior-based control to perform kinematic control to keep formation under the centralized system in our software framework. The relationship of each poles that is expressed by set of distance and angle is the description of the formation type and the type converting is performed using this set. In addition, we also examine the stability and capability in the simulation and experiments with real robots.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.155-158
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• 2012

본 논문에서는 차량용 알고리즘 테스트를 위한 가상의 가랑비 영상 생성 방법을 제안한다. 기존의 차량용 알고리즘을 테스트 하는 경우 조명 및 기상 환경의 제약조건이 많이 따른다. 때문에 다양한 조명 및 기상환경에서 실험할 수 있는 시뮬레이션 환경이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 가상의 기상환경 중 가랑비 영상 생성 방법을 제안한다. 구체적으로는 컴퓨터가 생성한 가상영상 대신에 실제 가랑비의 컬러 특성(color property)과 경계값 특성(edge property)을 분석한 결과를 토대로 가상의 가랑비를 생성하였다. 실험을 통해 실제 가랑비 영상과 생성된 가상의 가랑비 영상은 픽셀 값의 분포로 비교한 결과 두 영상이 아주 유사함을 확인하였다.

• International Journal of CAD/CAM
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• 제9권1호
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• pp.85-91
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• 2010

In this paper, we demonstrate an autonomous design of motion control of virtual creatures (called animated robots in this paper) and develop modeling software for animated robots. An animated robot can behave autonomously by using its own sensors and controllers on three-dimensional physically modeled environment. The developed software can enable us to execute the simulation of animated robots on physical environment at any time during the modeling process. In order to simulate more realistic world, an approximate fluid environment model with low computational costs is presented. It is shown that a combinatorial use of neural network implementation for controllers and the genetic algorithm (GA) or the particle swarm optimization (PSO) is effective for emerging more realistic autonomous behaviours of animated robots.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2005년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.595-597
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• 2005

This paper shows the development of remote control system for manipulators which consists of PHANToM Device as a master, Samsung FARA robot as a slave and TCP/IP based LAN fortheir Communication. This work includes the motion mapping between the master and the slave, Generation of virtual viscosity force preventing operator's unwilled action and 3D remote control simulators for the stable operation of the remote control system, etc. The remote control implementation has been performed and the results shows that the developed system can allow the operator to effectively control the manipulator.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2862-2864
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• 2000

네트워크 환경의 보편화와 함께 원격강의와 가상실험에 대한 연구가 진행되고 있다. 로봇공학교육에 있어서 가상현실은 가상실험을 구현하기 위한 밑바탕이 되며 값싸고 위험부담없이 실제실험과 유사한 환경을 구축하기 위한 도구가 된다. 본 논문에서는 월드와이트웹 상에서 동작가능하며 다양한 궤적과 제어기를 사용자가 조작하면서 비교 학습 할 수 있는 로봇제어 학습용 시뮬레이터를 개발한다. 가상로봇은 실제로봇과 유사한 특징을 가지며 게인값 설정에 따른 궤적추종을 로봇의 움직임으로 관찰할 수 있다.

• 대한전기학회논문지
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• 제43권5호
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• pp.838-847
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• 1994

Although there is an analytical proof of modeling capability of the neural network, the convergency error in nonlinearity modeling is inevitable, since the steepest descent based practical larning algorithms do not guarantee the convergency of modeling error. Therefore, it is difficult to apply the neural network to control system in critical environments under an on-line learning scheme. Although the convergency of modeling error of a neural network is not guatranteed in the practical learning algorithms, the convergency, or boundedness of tracking error of the control system can be achieved if a proper feedback control law is combined with the neural network model to solve the problem of modeling error. In this paper, the neural network is introduced for compensating a system uncertainty to control a nonlinear dynamic system. And for suppressing inevitable modeling error of the neural network, an iterative neural network learning control algorithm is proposed as a virtual on-line realization of the Adaptive Variable Structure Controller. The efficiency of the proposed control scheme is verified from computer simulation on dynamics control of a 2 link robot manipulator.