An ultrasonic sensor has been widely used as a range sensor for its low cost and capability of detecting some obstacles, such as glasses and black surfaces, which are not well detected by a laser scanner and an IR sensor. Although low-cost sensors are preferred for practical service robots, they suffer from the inaccurate and insufficient range information. This paper proposes a novel approach to obstacle avoidance using low-cost anisotropic ultrasonic sensors with wide beam angle. In this paper, obstacles can be detected by the proposed sensor configuration which consists of one transmitter and three receivers. Because even wide obstacles are represented by a point, which corresponds to the intersection of range data from each receiver of the anisotropic sensor, a robot cannot avoid wide obstacles successfully. This paper exploits the probabilistic mapping technique to avoid collision with various types of obstacles. The experimental results show that the proposed method can robustly avoid obstacles in most indoor environments.
유비쿼터스와 퍼베이시브 환경에서의 위치인지 기술은 자동차 내비게이션, 지능형 로봇, 대화형 가상 게임, 물류 서비스, 그리고 자산 추적 등 다양한 응용 기회를 제공해 주고 있다. 더욱이 위치 인식 정보뿐 아니라 객체 혹은 센서 노드 주변의 상황 정보까지도 전달하여 제한된 공간에서의 다양한 응용에 활용될 것으로 보인다. 그러나 위치 측정에 있어 환경적 요소와 측정 매체 등에 의해 간섭이라는 문제점을 갖는다. 특히 실내 좁은 공간에서 비컨 신호간의 간섭은 거리 측정의 심각한 오류뿐 아니라 더 나아가 위치 인식 시스템 전체 성능에도 영향을 미치게 된다. 이러한 간섭 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비컨의 초음파 및 RF 신호 세기를 각 노드 별로 차별화하는 방식인 EEM을 제안한다.
본 논문에서는 컨버전스 시대에 새로운 비즈니스 기회를 창출하기 위하여 고령화 사회에 대응하기 위한 로봇사업의 비즈니스 모델을 개발하고자 한다. 컨버전스 사회와 고령화 사회의 마켓 동인을 확인하기 위하여, 이들의 트렌드를 분석한다. 마켓의 가치사슬의 구성과 분석을 통하여 본 연구에서는 유비쿼터스, 헬스 그리고 로봇이 통합된 컨버전스 서비스 형태의 u-health 로봇에 초점을 맞추어 비즈니스 모델을 설계한다. 추가적으로 기술개발과 마켓을 축으로 제안된 비즈니스 모델의 진화 경로에 대하여 기술한다 마지막으로 제안된 비즈니스 모델의 효과성을 측정하고 평가하기 위한 매트릭스 기반의 평가 프레임워크를 개발한다.
지능 로봇은 복잡하고 동적인 환경 내에서 상황의 변화에 적절히 적응하여 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 지능 시스템이다. 따라서 로봇은 행위를 수행하는 동안 지속적으로 상황의 변화를 감지하여 변화에 적절히 반응해야 하며 주어진 상황에 대해 최선의 행위를 결정하여 수행할 수 있어야 한다. 또한 때때로 임의의 행동을 결정하여 보다 지능적인 행위를 수행할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 지능 로봇의 복잡한 행위를 효과적으로 정의하고 구현하기 위해 Structured Circuit Semantics(SCS)에 기초를 둔 프로그래밍 언어(Structured Programming for Reactive Intelligent Tasks, SPRIT)와 SPRIT으로 작성된 프로그램을 다양한 로봇 환경에서 실행하고 검증하기 위한 작업 실행기(Task Executor)를 제시한다.
유비쿼터스 환경에서 지능형 로봇의 실시간 원격 제어 및 모니터링 기술은 로봇의 센서나 카메라 영상으로 획득한 다양한 컨텐츠를 시간과 지역에 비 의존적으로 공유할 수 있는 서비스를 창출한다. 본 논문에서는 지능형 로봇의 원격 실시간 감시/제어 방법을 제안한다. URC는 기존의 로봇에 네트웍크 및 정보기술을 접목하여 유선 및 무선 통신이 가능한 외부 디지털 장치와 상호 연동하도록 설계된 지능형 로봇이다. ISSAC4라는 국민 로봇에 본 연구결과를 적용하고, 실용적 가치를 검증하였다. 연속성을 보장하는 Client-Pull 방식의 실시간 영상 전송 방식으로 위치에 상관없이 웹 브라우저를 통한 원격 제어가 가능하도록 설계하였다.
The recognition of elevator door is needed for mobile service robots to moving between floors in the building. This paper proposed the sensor fusion approach using LRF (Laser Range Finder) and camera to solve the problem. Using the laser scans by the LRF, we extract line segments and detect candidates as the elevator door. Using the image by the camera, the door candidates are verified and selected as real door of the elevator. The outliers are filtered through the verification process. Then, the door state detection is performed by depth analysis within the door. The proposed method uses extrinsic calibration to fuse the LRF and the camera. It gives better results of elevator door recognition compared to the method using LRF only.
정보통신기술의 발달과 함께 학습자에게 재미와 흥미를 통한 즐거운 교육환경을 제공하고자 다양한 방법이 시도 되고 있다. 에듀테인먼트와 게임기반학습 등에서 게임이나 로봇과 같은 기술을 교육에 활용하는 것은 좋은 예이다. 본 연구에서는 휴머노이드 로봇의 율동 생성을 위한 사용자 데이터 수집과 분석을 통한 지능형 율동 교육 시스템을 제안한다. 이를 위하여 사용자는 음악을 선택하고, 선택한 음악에 따라 율동 정보를 입력한다. 이러한 사용자의 로봇 활용 데이터는 분석을 통하여 지능화된 서비스를 위한 패턴의 역할을 한다. 분석 결과는 빈도에 기반을 두며, 과거 정보가 부족한 경우 FFT 유사도 비교 방법을 적용하였다. 제안하는 방법은 유치원 아이들을 대상으로 하는 실험을 통하여 유효함을 확인하였다.
Various robot platforms have been designed and developed to perform given tasks in a hazardous environment for the purpose of surveillance, reconnaissance, search and rescue, and etc. We have considered a terrain adaptive hybrid robot platform which is equipped with rapid navigation on flat floors and good performance on overcoming stairs or obstacles. Since our special consideration is posed to its flexibility for real application, we devised a design of a transformable robot structure which consists of an ordinary wheeled structure to navigate fast on flat floor and a variable tracked structure to climb stairs effectively. Especially, track arms installed in front side, rear side, and mid side are used for navigation mode transition between flatland navigation and stairs climbing. The mode transition is determined and implemented by adaptive driving mode control of mobile robot. The wheel and track hybrid mobile platform apparatus applied off-road driving mechanism for various professional service robots is verified through experiments for navigation performance in real and test-bed environment.
Robot hands capable of grasping or handling various objects are important for service robots to effectively aid humans. In particular, controlling a contact force and providing a compliant motion are essential when the hand is in contact with objects. Many dexterous robot hands equipped with force/torque sensors have been developed to perform force control, but they suffer from the complexity of control and high cost. In this paper, a low-cost robot hand based on SEA (Series Elastic Actuator), which is composed of compression spring, stretch sensor, and wire, is proposed. The grasping force can be estimated by measuring the compression length of spring, which would allow the hand to perform force control. A series of experimentations are carried out to verify the performance of force control of the proposed robot hand, and it is shown that it can successfully control the contact force without any additional force/torque sensors.
Applying face alignment after face detection exerts a heavy influence on face recognition. Many researchers have recently investigated face alignment using databases collected from images taken at close distances and with low magnification. However, in the cases of home-service robots, captured images generally are of low resolution and low quality. Therefore, previous face alignment research, such as eye detection, is not appropriate for robot environments. The main purpose of this paper is to provide a new and effective approach in the alignment of small and blurred faces. We propose a face alignment method using the confidence value of Real-AdaBoost with a modified census transform feature. We also evaluate the face recognition system to compare the proposed face alignment module with those of other systems. Experimental results show that the proposed method has a high recognition rate, higher than face alignment methods using a manually-marked eye position.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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