• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권3호
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• pp.176-181
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• 2007

This paper presents evolvable neural networks based on a developmental model for navigation control of autonomous mobile robots in dynamic operating environments. Bio-inspired mechanisms have been applied to autonomous design of artificial neural networks for solving practical problems. The proposed neural network architecture is grown from an initial developmental model by a set of production rules of the L-system that are represented by the DNA coding. The L-system is based on parallel rewriting mechanism motivated by the growth models of plants. DNA coding gives an effective method of expressing general production rules. Experiments show that the evolvable neural network designed by the production rules of the L-system develops into a controller for mobile robot navigation to avoid collisions with the obstacles.

• 센서학회지
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• 제19권3호
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• pp.246-257
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• 2010

Autonomous guided robot navigation which consists of following unknown paths and avoiding unknown obstacles has been a fundamental technique for unmanned robots in outdoor environments. The unknown path following requires techniques such as path recognition, path planning, and robot pose estimation. In this paper, we propose a novel sensor fusion system for autonomous guided robot navigation in outdoor environments. The proposed system consists of three monocular cameras and an array of nine infrared range sensors. The two cameras equipped on the robot's right and left sides are used to recognize unknown paths and estimate relative robot pose on these paths through bayesian sensor fusion method, and the other camera equipped at the front of the robot is used to recognize abrupt curves and unknown obstacles. The infrared range sensor array is used to improve the robustness of obstacle avoidance. The forward camera and the infrared range sensor array are fused through rule-based method for obstacle avoidance. Experiments in outdoor environments show the mobile robot with the proposed sensor fusion system performed successfully real-time autonomous guided navigation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.24-27
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• 2004

This paper describes the method how to control an autonomous robot remotely using Internet. The autonomous robot that has an artificial brain is called "Tarou". (1) It is able to move along the line on the floor based on processing the image data obtained from two CCD cameras. (2) It is able to understand dialogs between human being and it and is able to take actions such as turn right and lefts, go forward 1m and go backward 0.5m, etc. (3) It is able to recognize patterns of objects. (4) It is able to recognize human faces. (5) It is able to communicate human being and to speak according to contents written in the program. We show the techniques to control the autonomous robot "Tarou" remotely by personal computer and/or portable Phone via Internet. The techniques developed in our research could dramatically increase their performance for..the need of artificial life robot as the next generation robot and national homeland security needs.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.180-185
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• 2003

본 논문은 장애물에 대한 사전 정보를 가지고 있지 않은 공간에서 장애물의 회피와 지정된 목표점으로 이동할 수 있는 자율이동로봇을 위한 지능제어 알고리즘을 제안하고, 제안된 제어기의 효용성을 실험을 통하여 검증을 한다. 제시하는 지능 제어기는 계층구조의 알고리즘으로써, 그 하부에 로봇이 목표에 도달하기 위한 퍼지 알고리즘과 주행 중 만날 수 있는 장애물들에 대한 회피를 수행하는 퍼지-뉴럴 알고리즘이 존재하고, 상부의 가중치 퍼지 알고리즘은 로봇이 이동하면서 만날 수 있는 여러 가지 상황에 따라서 하부의 두 알고리즘에 적당한 가중치를 부여하여 장애물 회피동작과 목표점 도달동작을 수행할 수 있도록 구성되어 있다. 그리고 로봇의 현재 운동정보와 장애물까지의 거리정보를 바탕으로 가중치 퍼지 알고리즘의 출력부 소속도 함수를 조절함으로서 오목한 장애물에 대해서도 장애물 회피 동작을 수행하도록 하였다. 제작된 로봇으로 제시한 알고리즘의 실효성을 검증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.192-198
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• 2023

본 논문은 자율주행 로봇이 효과적으로 장애물을 회피하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 장애물을 인식하기 위해 적외선센서와 카메라를 활용하였다. 적외선센서는 장애물까지의 거리를 측정하고, 카메라로 촬영한 영상을 통해 장애물의 폭을 파악하였다. 장애물 폭을 계산하기 위해 이진화 처리, 윤곽선 검출 및 최소면적 직사각형 기법을 사용하였다. 장애물까지 거리와 장애물 폭을 이용하여 회피 각도를 계산하고, 이 회피 각도는 조향 제어에 적용하였다. 제안한 장애물 회피 알고리즘을 자율주행 로봇에 탑재하여 실험을 수행하였고, 적외선센서만을 사용한 경우에 비해 장애물 폭이 30cm일 때 회피 시간을 최대 8.5초 단축하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.75-82
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• 2016

Visible light communication (VLC) using LED lamps is suitable for implementing an indoor positioning system in an indoor environment where the global positioning system (GPS) signal does not reach. In this paper, we present an indoor positioning system for mobile robots using a VLC beacon and fuzzy rules. This system consists of an autonomous mobile robot, VLC modules, and device application software. Fuzzy rules are applied to plan the global and local paths along which the mobile robot navigates indoors. The VLC transmitter modules are attached to the wall or the ceiling as beacons to transmit their own location information. The variable pulse position modulation (VPPM) algorithm is used to transmit data, which is a new modulation scheme for VLC providing a dimming control mechanism for flicker-free optical communication. The mobile robot has a receiver module to receive the location information while performing its mission in the environment where VLC transmitters are deployed.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.257-260
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• 2007

본 논문은 초음파 센서에 의해 인식된 정보를 항체와 항원으로 모델링 된 퍼지 인공 명역망에 의한 하위 행위기와 상위 행동 선택기로 설계된 자율이동로봇 시스템에 관한 연구이다. 외부 환경과 행동 패턴의 관계는 매우 많은 조합이 가능하다. 이러한 복잡한 관계 속에서 행동의 우선 순위를 어떻게 결정하는가 하는 문제가 가장 중요하다. 이러 복잡한 결정을 위해 본 논문에서는 퍼지 인공 면역망 알고리즘을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제안된 자율이동로봇의 행위 선택기의 유용성을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2083-2089
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• 2007

본 논문은 초음파 센서에 의해 인식된 정보를 항체와 항원으로 모델링 된 퍼지 인공 명역망에 의한 하위 행위기와 상위 행동 선택기로 설계된 자율이동로봇 시스템에 관한 연구이다. 외부 환경과 행동 패턴의 관계는 매우 많은 조합이 가능하다. 이러한 복잡한 관계 속에서 행동의 우선 순위를 어떻게 결정하는가 하는 문제가 가장 중요하다. 이런 복잡한 결정을 위해 본 논문에서는 퍼지 인공 면역망 알고리즘을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제안된 자율이동로봇의 행위 선택기의 유용성을 보여준다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권3호
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• pp.327-336
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• 2004

In distributed autonomous mobile robot system, each robot (predator or prey) must behave by itself according to its states and environments, and if necessary, must cooperate with other robots in order to carry out a given task. Therefore it is essential that each robot have both learning and evolution ability to adapt to dynamic environment. This paper proposes a pursuing system utilizing the artificial life concept where virtual robots emulate social behaviors of animals and insects and realize their group behaviors. Each robot contains sensors to perceive other robots in several directions and decides its behavior based on the information obtained by the sensors. In this paper, a neural network is used for behavior decision controller. The input of the neural network is decided by the existence of other robots and the distance to the other robots. The output determines the directions in which the robot moves. The connection weight values of this neural network are encoded as genes, and the fitness individuals are determined using a genetic algorithm. Here, the fitness values imply how much group behaviors fit adequately to the goal and can express group behaviors. The validity of the system is verified through simulation. Besides, in this paper, we could have observed the robots' emergent behaviors during simulation.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.745-754
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• 2013

An efficient urban outdoor localization and navigation system is proposed for car-like robots. First an accurate outdoor localization method is suggested using line/arc features and 2.5D map matching with LRFs (Laser Range Finders), which can reduce the number of singular cases and increase accuracy. Also, path generation, path tracking, and path modification algorithms are proposed for navigation. All these algorithms are implemented on an electric scooter to construct an autonomous urban outdoor localization and navigation system. Experiments reveal the practicality of the proposed system.