최근 국내 수출입 물량의 증가와 더불어 항망 및 물류 처리시설의 자동화에 대한 요구가 절실하다. 특히 제한된 공간 내에서 효율적으로 화물의 적화 및 하역을 해야하는 컨테이너 수송용 트레일러의 경우 후진 및 주차기능이 매우 중요하다. 일반적으로 트레일러 형 차량은 트랙터의 속도와 방향을 제어하여 트레일러의 위치 및 방위를 제어하는 논홀로노믹(Non-holonomic)제어시스템으로서 제어하기가 까다로우며 특히, 후방경로 주행에 있어서는 시스템이 불안정해지지 쉽기 때문에 더욱 더 정교한 제어가 요구되고 있다. 아울러 자립(Self-contained) 이동 시스템의 실제 구현에 있어서는 CPU의 처리능력, 뱃터리 용량 등 여러가지 물리적 제약조건을 고려하여 시스템을 통합하여야 하므로 시스템의 대형화나 알고리즘 복잡성을 줄이는 노력이 필요하다. 제어하는데 있어서 CPU에 부담을 덜어주기 위해 복잡한 알고리즘을 피하면서 광범위한 운전영역에서 큰 무리없이 동작할 수있도록 하는데 역점을 둘 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 선형 모델을 얻고 이를 근거로 후방직선경로를 안전하고 정확히 추종할수 있는 상대 피드백 제어기를 설계하는 무제를 다룬다. 일반적으로 트레일러형 로봇의 후방경로 제어는 몸체의 질량. 관성 등과 같은 동역학적 요소와 길이, 폭등과 같은 운동학적 요소가 동시에 고려되어져야 하지만, 로봇의 병진속도와 회전각속도 제어를 담당하는 하위의 제어기를 미리확보한 것으로 간주하고 운동학적 요소만을 고려하였다. 먼저 로봇의 비선형 기구학적 모델로부터 선형모델의구조를 결정하고, 실제 장치를 Sinusoidal 형태로 주행시키면서 얻어진 입출력 데이터와 실수코딩 유전알고리즘 (Real-coded genetic algorithm: RCGA)을 이용하여 그 파라미터를 추정한다. 이와 같이 추정된 모델에 기초한 상대 피드백 제어기가 극배치법으로 설계되어졌으며, 제안된 방법에 대한 유효성은 실제 실험장치를 통해 검증되어진다.}$/ml와 150 $\mu\textrm{g}$/ml로 hydroxyl radical의 소거 능이 좋은 vitamin C (180 $\mu\textrm{g}$/ml) 보다 뛰어난 소거 활성을 나타내었다. Superoxide radical을 소거하는 효과는 초두구 추출물의 $IC_{50}$/ 값 10 $\mu\textrm{g}$/ml, 빈랑 추출물이 15 $\mu\textrm{g}$/ml을 나타냈고, 이는 기준 물질인 vitamin C (35 $\mu\textrm{g}$/ml)보다 좋은 소거 활성을 보여주었으며, gallic acid 9 $\mu\textrm{g}$/ml과 유사한 효과를 나타내었다. 사람 섬유아세포를 배양하여 hydroxyl radical과 superoxide radical를 발생시킨 후 초두구와 빈랑 추출물의 세포 보호 효과를 실험한 결과 25 $\mu\textrm{g}$/ml의 농도로 처리하였을 때 각각 85% 이상의 우수한 세포 보호 효과를 나타내었다. 초두구로부터는 자유라디칼 소거 활성이 있는 물질을 분리하기 위하여 분획한 후 가장 높은 소거 활성을 보인 에틸아세테이트 층에 대하여 silica column chromatography, preparative TLC를 수행하였다. 초두구로부터 분리된 물질은 HPLC를 이용한 분리에서 phenol성 물질인 gallic acid와 동일한 retention time을 보여줌으로써 초두구로부터 분리된 물질은 gallic acid와 유사한 phenol성 물질이거나 그의 유도체일 것으로 추측된다. 따라서, 초두구와 빈랑 추출물은 피부 노화의 주요인이 되고 있는 lipid radical, hydroxyl radical, superoxide radical을 소거하는 활성이 뛰어나 자유라디칼에 의하여

경로 추적의 성능을 향상시키기 위해서 이 논문에서는 광유도식 무인방송차(AGV)의 뉴로퍼지 컨트롤러를 제안한다. 2바퀴 각각 조향 기능이 있는 AGV의 전방과 후방에 센서들이 장작되어 있으며, 그 센서들의 정보를 이용하여 AGV의 경로를 유도하게 된다. 측정된 광센서가 연속적인 데이터가 아니기 때문에 광유도식 AGV 는 쉽게 경로를 이탈하게 되고 경로 추적 성능은 떨어지게 된다. 광센서의정보들은 on/off 신호에 의해 발생되므로 비연속적으로 얻어지게 되고, 동적 오착가 측정되어진다. 센서에 의해 정보를 얻은 후 동적 오차는 좌우측 바퀴의 각 속도를 이용한 데드 레코닝(Dead Reckoning) 방법에 의해 연속적으로 계산되어진다. 여기서, 추정 윤곽 오차는 측정 윤관오차를 윤곽오차의증북(Variation)의 합의로 정의된다. 뉴로퍼지 시스템은 퍼지 제어기와 신경회로망으로 이루어졌다. 추정 윤곽 오차를 줄이기 위해 역전파 (Back-Propagation) 학습에 의해 퍼지 맴버쉽 함수의 계수들은 적응적으로 조정된다. 제안된 기존의 퍼지 제어기와 비교분석된다. 성능 분석을 위해 제안된 제어 이론은 모의 실험에 의해 검증된다.

네트워크와 RF 통신이 가능한 감시용 로봇에 대해 소개한다. 이 로봇은 4 바퀴와 4개의 링크로 구성된 메카니즘으로 인하여 자유로운 위치 조절이 가능하며, 이미지와 데이터를 RF를 통하여 전송하는 기능을 지니고 있다. 또한 네트워크 상에서 데이터와 카메라 이미지가 전송된다. 이 로봇은 로봇 주위에 일어나는 상황을 모니터링하고 4개의 암 구조를 통하여 넓은 영역을 확보한다. 이 로봇은 4개의 링크를 통하여 무게 중심을 조정하여 경사지에서의 안정성을 보장한다.

In this paper, we propose a method of tracking and capturing a moving object by a mobile robot. The position of the moving object is acquired from the relation through color-based image information from a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot. The direction and rotational angular velocity of the moving object are estimated using a state estimator. A Kalman fiber is used as the state estimator for taking characteristics of robustness against noises and uncertainties included in the input data. After estimating the trajectory of the moving object, we decide on the optimal trajectory and plan the motion of the mobile robot to capture the target object within the shortest distance and time. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by the simulations and experiments.

본 논문에서는 이동 로봇의 자기 위치 추(self-localization)을 위해 간단하고 효육적인 컬러 표식 모델과 추적 기법을 제안하고, 제안된 표식을 이용한 위치 추정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 표식모델은 대칭적이고 반복적인 컬러 패턴을 갖는데. 이러한 기하학적 형태로 인해 표식 모델은 기하학적 변형이나 광학적 변형에 대해 불변인 히스토그램 특성을 나타낸다. 이러한 특징을 영상 내 표식 검출 및 추적을 위한 유사 척도로 사용하고 컨데세이션(CONDENSATION)에 기반한 확률적 접근 방식을 통해 복잡한 환경 하에서도 표식 모델을 강인하게 추적할 수 있다. 표식 모델이 검출된 후에는 표식이 갖는 기하작적 정보를 이용하여 이동 로봇과표식간의 상대적인 위치를 정확하게 추정한다.

본 논문에서는 랜드마트 정보 없이 장해물의 위치 정도 지도만 주어졌을 때 스테레오 시작(stereo vision)을 가진 이동로봇이 관측위치와 조명의 변화에도 강인한 시각 특징을 랜드마크로써 추출하는 수법을 제안한다. 장해물의편평한 면사에서 보다 안쪽영역에 존재하는 특징이 관측위치의 변화에 영향을 덜 받기 때문에 안쪽 영역에 존재하는 수직선 세그먼트(vertical line segment) 특징을 랜드마크로 선택한다. 그러나 선택된 특징에서는 로봇의 이동과 관측이 오차에 의해 불확실성(uncertainty)이 포함되어 있기 때문에 추정해야만 한다. 이를 위해 영역기반 스테레오 정합과 특징기반 스테레오 정합법을 이용하여 정합된 특징을 선택하고 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter)를 이용여 선택된 특징의 위치, 길이를 추정하여 랜드마크로써 등록한다. 실내 이동환경에서의 실험을 통해 제안된 수법의 유용성을 보인다.

Omni-directional mobile robots have been popularly employed in several application areas. However, the kinematics for these systems have not been clearly identified, specially for redundantly actuated case which is common in omni-directional mobile robot such as the Nomadic model. For such mobile robot systems, exploitation of redundant actuation as well as singularity analysis has not been extensively addressed. In light of this fact, this paper introduces two different kinematic approaches for omni-directional mobile robots. Then, a singular-free load distribution scheme for redundantly actuated three-wheeled omni-directional mobile robot is proposed. Through simulation, several advantages of redundantly actuated mobile robot in aspect of singularity avoidance, minimization of torque norm, and exploiting several subtasks are presented.

In this paper, we propose a new approach to the autonomous and high-speed indoor navigation of wheeled mobile robots using hybrid system controller. The hierarchical structure of hybrid system presented consists of high-level reasoning process and the low-level motion control process and the environmental interaction. In a discrete event system, the discrete states are defined by the user-defined constraints and the reference motion commands are specified in the abstracted motions. The hybrid control system applied for the nonholonomic mobile robots can combine the motion planning and autonomous navigation with obstacle avoidance in the indoor navigation problem. For the evaluation of the proposed algorithm, the algorithm is implemented to the two-wheel driven mobile robot system. The experimental results show that the hybrid system approach is an effective method for the autonomous navigation in indoor environments.

본 논문에서는 미지의 환경에서 이동로봇이 주행 중 얻어진 격자 지도(grid map)상의 장애물 정보를 이용하여 직선 성분으로 이동로봇 주변환경을 표현한다. 격자 지도의 장애물 정보는 초음파 센서를 이용하여 얻어지므로 이동로봇과 인접한 장애물 정보만을 얻게 된다 얻어진 격자 정보를 호프변환을 이용하여 직선선분을 구축하고 완성해 간다. 논의된 방법은 실험을 통하여 증명하였다.

A simple computer vision technology to measure the middle-ranged depth with a mono camera and a plain mirror is proposed. The proposed system is structured with the rotating mirror in front of the fixed mono camera. In contrast to the previous stereo vision system in which the disparity of the closer object is larger than that of the distant object, the pixel movement caused by the rotating mirror is bigger for the pixels of the distant object in the proposed system. Being inspired by such distinguished feature in the proposed system, the principle of the depth measurement based on the relation of the pixel movement and the distance of object is investigated. Also, the factors to influence the precision of the measurement are analysed. The benefits of the proposed system are low price and less chance of occlusion. The robustness for practical usage is an additional benefit of the proposed vision system.