Guide robots that provide services in public places have recently emerged as a non-face-to-face solution with the spread of COVID-19 and are growing. However, most guide robots provide only the same level of intelligence and the same interaction in different and changing environments. Therefore, its usefulness is limited and customers' interest is quickly lost. To solve this problem, it is necessary to develop social intelligence that can improve the robot's environment and situational awareness performance, and to continuously maintain customer interest by providing personalized and situational services. In this study, we developed guide robot services based on social HRI components that provides multi-modal context-aware. We evaluated service usefulness by measuring user satisfaction and frequency of use of the service through the survey. We analyzed the service quality attributes to identify the differentiating factors of guide robot based on social HRI components.
캠퍼스를 자율적으로 주행하면서 내방객을 안내하는 안내로봇을 개발하였다. 이 로봇은 DGPS와 로봇 바퀴에 부착된 엔코더 정보를 이용하여 자신의 최적 위치를 평가하여 사전에 설정된 안내경로를 자율적으로 주행하면서 안내를 수행한다. 본 연구에서는 안내할 정보를 미리 순서대로 설정하는 기존 방법과 달리 이동 중 자신의 현재 위치를 평가하고 그 위치 주변에 안내할 정보가 있으면 그 정보를 이용하여 안내를 수행하는 위치기반 안내방법을 제안한다. 또한 안내효율을 극대화 할 수 있는 안내시나리오 구성방법을 제시한다. 개발된 안내로봇의 성능을 실제 캠퍼스 안내에 적용하여 평가하였다.
공공기관에서 서비스 로봇, 특히 안내로봇의 사용이 보편화 되며 다양한 곳에서 사람들을 만나고 있다. 그러나 4년이 넘는 시간 동안 사용자가 안내로봇을 만나왔지만, 아직까지 사용자와 안내로봇의 상호작용에 대한 탐구가 부족한 실정이다. 이에 이 연구는 안내로봇에 대한 사용자 경험을 탐구하고자, 가장 오랜 기간 동안 사용자를 만난 안내로봇인 '큐아이'를 연구 대상으로 선정하여 서비스를 시작한 시점부터 작성된 모든 리뷰를 수집하였다, TF-IDF로 주요 키워드를 확인하고 토픽 모델링을 통해 사용자 경험 요인을 도출하였으며 감성 분석을 통해 사용자 경험 저해 요인을 살펴보았다. 분석 결과, 안내로봇의 기능, 외형, 상호작용 방식, 그리고 안내로봇의 문화해설사 역할과 도우미 역할이 핵심 사용자 경험 요인으로 나타났다. 부정적 리뷰를 통해 확인한 저해 요인은 이를 개선할 수 있도록 인터랙션 설계와 멀티모달 인터페이스를 활용한 서비스 디자인, 문화해설사로서의 콘텐츠 개발 등 향후 방향성을 제안하였다. 이 연구는 안내로봇의 사용자 경험을 분석하고 개선방안을 제시한 것에 의의가 있다.
최근 로봇 개발의 현황을 살펴보면 인간과 로봇이 공존하면서 인간이 로봇으로부터 서비스를 받을 수 있는 로봇의 개발이 지속적으로 증가하는 추세다. 그 중에서도 특히 관심을 끌고 있는 것은 복지 로봇에 관한 연구이다. 현재 가장 일반화되어 있는 복지 로봇은 시각 장애인의 주행을 도와주는 안내 로봇이며 장애물을 인식하여 안전한 경로를 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 장애물 충돌회피의 기능뿐만 다양한 센서를 장착하여 환경 정보를 파악하여 사용자에게 가장 안전한 이동방향과 이동 속도를 제시한다. 또한 지도 정보를 이용하여 사용자에게 가장 친숙하고 안전한 주행 경로를 선택하는 안내 로봇을 제시한다.
Most public guide robots installed in public spots such as exhibition halls and lobbies of department store etc., have poor capability to distinguish the users who require services. As to provide suitable services, public guide robots should have a human detection system that makes it possible to evaluate intention of customers from their movement direction. In this paper, a DPS (Directional Perception System) is realized based on face detection technology. In particular, to catch human movement efficiently and reduce computational time, human detection technology using face rectangle, which is obtained from the human face, is developed. DPS determines which customer needs services of public guide robots by investigating the size and direction of face rectangle. If DPS is adapted, guide service will be provided with more satisfaction and reliability, and power efficiency also can be added up because public guide robots provide services only for the users who expresses their intentions of wanting services explicitly. Finally, through several experiments, the feasibility of the proposed DPS is verified.
This paper introduces the development of a range sensor based integrated navigation system for a multi-functional indoor service robot, called PSR (Public Service Robot System). The proposed navigation system includes hardware integration for sensors and actuators, the development of crucial navigation algorithms like mapping, localization, and path planning, and planning scheme such as error/fault handling. Major advantages of the proposed system are as follows: 1) A range sensor based generalized navigation system. 2) No need for the modification of environments. 3) Intelligent navigation-related components. 4) Framework supporting the selection of multiple behaviors and error/fault handling schemes. Experimental results are presented in order to show the feasibility of the proposed navigation system. The result of this research has been successfully applied to our three service robots in a variety of task domains including a delivery, a patrol, a guide, and a floor cleaning task.
With the rising numbers of elderly and disabled people, the demand for welfare services using a robotic system and not involving human effort is likewise increasing. This study deals with a mobile-robot system combined with a BWS (Body Weight Support) system for gait rehabilitation. The BWS system is designed via the kinematic analysis of the robot's body-lifting characteristics and of the walking guide system that controls the total rehabilitation system integrated in the mobile robot. This mobile platform is operated by utilizing the AGV (Autonomous Guided Vehicle) driving algorithm. Especially, the method that integrates geometric path tracking and obstacle avoidance for a nonholonomic mobile robot is applied so that the system can be operated in an area where the elderly users are expected to be situated, such as in a public hospital or a rehabilitation center. The mobile robot follows the path by moving through the turning radius supplied by the pure-pursuit method which is one of the existing geometric path-tracking methods. The effectiveness of the proposed method is verified through the real experiments those are conducted for path tracking with static- and dynamic-obstacle avoidance. Finally, through the EMG (Electromyography) signal measurement of the subject, the performance of the proposed system in a real operation condition is evaluated.
서비스 로봇의 사회 적 관심으로 인하여 서비스 로봇의 개발에 있어 많은 연구가 실시되고 있으나, 단일 플랫폼의 한계에 봉착해 있다. 이 한 한계를 극복하기 위하여 유비쿼터스 네트워크와 연계한 유비쿼터스 기반 서비스로 봇이 대안으로 자리 잡고 있다. 이를 위하여 유비쿼터스 센서 네트워크를 통하여 주변 환경에 대한 상황인식 및 위치 인식과 같은 기능을 위하여 RFID 및 초음파 센서를 이용한 시스템이 등장하여 실제 로봇에 적용되어 좋은 결과를 낳고 있다. 하지만 RFID의 경우 수동형 센서를 이용할 경우 거리에 따른 인식률의 제한이 따르며 초음파 센서의 경우 이를 구동하기 위하여 높은 전압을 요구하므로 저 전력 기반의 센서 네트워크에 응용하기에는 많은 한계가 따른다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 기반 위치인식을 위하여 센서 네트워크 모듈을 구현하고 이를 기반으로 RSSI 위치인식 시스템을 구현하고자 한다. 이러한 RSSI 위치인식 시스템의 경우 각 센서 노드에서 들어오는 신호의 RSSI만을 측정하고 이에 따른 거리로 환산하여 위치를 산출함으로 인하여 저 전력의 센서 네트워크를 그대로 활용할 수 있으며, Ad-Hoc 네트워크 설계시 거리에 따른 제한도 극복할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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