• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.19 no.4
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• pp.887-895
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• 1995

Considering that the laser range finder has the excellent resolution with respect to angular and distance measurements, a sophisticated local path planning algorithm is achieved by subgoal and sub-subgoal searching methods. The subgoal searching finds the passable ways between obstacles and selects the optimal pathway in order to reduce the moving distanced from start point to given to given goal. On the other hand, the sub-subgoal searching corrects the path given in subgoal searching in the case of which the mobile robot will collide with obstacles. Also, the effectiveness of the established local path planning and local minimum avoiding algorithm are estimated by computer simulation and experimentation in complex environment.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2777-2779
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• 2005

최근 로봇 기술의 발전으로 인해 로봇에 관련된 제반 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구 중의 하나가 이동 로봇이 스스로 장애물을 감시하여 회피하도록 적절한 이동 경로를 생성해주는 연구이다. 따라서 본 논문에서는 이동 경로 상에 존재하는 장애물을 회피하기 위한 방법으로 비전 시스템에 기반하여 주행 거리 및 주행 시간을 최소화하여 목표점에 도달한 수 있도록 장애물을 회피하는 방법에 대하여 연구하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하여보았다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.20 no.6
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• pp.803-812
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• 2017

This paper proposes a local path planning method for stable autonomous driving in rough terrain. There are various path planning techniques such as candidate paths, star algorithm, and Rapidly-exploring Random Tree algorithms. However, such existing path planning has limitations to reflecting the stability of unmanned ground vehicles. This paper suggest a path planning algorithm that considering the stability of unmanned ground vehicles. The algorithm is based on the genetic algorithm and assumes to have probability based obstacle map and elevation map. The simulation result show that the proposed algorithm can be used for real-time local path planning in rough terrain.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.29 no.4
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• pp.369-376
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• 2005

In recent years, AGVs(Automated Guided Vehicles) have received growing attention as a subsystem of the integrated container operating system which enables unmanned control. improvement of job reliability, accuracy and productivity. Therefore, a number of works have been done to enhance the performance AGVs. In this paper. job deployment and a dynamic routing control system composed of supervisor, traffic controller. motion controller and routing table are discussed. A simple job deployment scheme and an efficient dynamic routing algorithm incorporating with the deadlock prediction and avoidance algorithm are investigated.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.129-133
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• 2010

본 논문은 차량의 공회전시 불완전연소로 인한 일산화탄소의 배출량이 최대인 점에 착안하여 일반 네비게이션에서 제공하는 최단거리 모드로 주행했을 시와 '막힘없는 길 안내를 제공' 한다는 최신 공간정보기술인 실시간교통정보서비스를 적용했을 시의 공회전시간 및 일산화탄소 배출량을 비교 평가하여, 실시간교통정보서비스의 일산화탄소 저감효과를 추정해보기 위해 진행되었다. 대구시내의 교통정체구역인 수성구청에서 성서초등학교에 이르는 약 12km의 구간을 선정하여 2주간 동일구간을 요일별 시간대별로 주행함으로써 최단거리 안내서비스 주행시와 실시간교통정보서비스를 적용한 경로주행시의 공회전시간을 기록하고 환경부에서 제공하는 연료별 배출계수와 평균속도에 따른 일산화탄소 배출계수를 이용하여 일산화탄소 배출량을 산정하였으며, 측정결과 공회전시간이 약 28%, 일산화탄소 배출량은 약 57%의 감축효과를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.97-100
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• 2008

본 논문에서는 자율주행 로봇의 제어를 위한 온톨로지 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 '감지', '획득', '인식', '(경로 ${\cdot}$ 행동)계획', '행동'의 다섯 단계로 구성된 '인지 사이클'에서 '감지', '행동계획', '행동' 단계를 온톨로지를 이용하여 구현함으로써 온토롤지에 의한 로봇의 제어가 가능하도록 한다. 즉, '감지' 단계에서는 자율주행 로봇이 센서를 통해 감지한 환경 정보를 온톨로지로 표현하고, '행동계획' 단계에서는 온톨로지를 이용하여 로봇 주변의 상황에 따른 국소 영역에서의 로봇의 행동을 계획하며, '행동' 단계에서는 온톨로지를 통해 로봇 구동부의 제어가 가능하도록 한다. 그리고 차동구동형 로봇을 제작하고, 실제 환경에서의 실험을 통해 그 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2827-2830
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• 2002

본 논문에서는 청소로봇이 두 점간에 이동할 때 벽면을 안전하게 추적하는 방법과 두 점간의 이동 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 각각의 적외선 센서에 다른 가중치 벡터를 부여하여 장애물이나 벽면에 대한 정보를 이용하게 된다. 청소로봇은 벽면정보를 이용하여 벽면 주행하게 했다. 그리고 두 점검간의 이동알고리즘으로 이동 할 경우에 벽면 추적 방법과 각도 오차 값과 거리의 error값이 오차가 0이 되도록 두 점간의 이동 알고리즘의 수식의 대수적인 합으로 안전하게 벽면을 주행하였다. Visual C++기반에서 시뮬레이션 한 결과 안전하게 벽면을 추적하고 벽면을 따라 주행하는 벽면주행 알고리즘을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.101-104
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• 2000

본 논문은 FLC를 이용한 원격제어 이동로봇이 다수 목적지를 보다 효율적으로 주행하도록 제어하는 것이다. 원격 제어 이동로봇이 전진, 후진, 좌회전, 우회전의 이동 명령을 한 가지씩 수행한 후 멈추는데 발생되는 단점을 보완하기 위해 본 논문은 초음파 센서를 이용하여 얻어진 지형정보를 바탕으로 목적지에 대한 경유점 수를 줄이면서 경유점 간의 이동을 최적한 경로로 주행을 할 수 있도록, 퍼지 논리 제어기를 이용하여 보다 효율적인 제어를 할 수 있는 알고리즘을 연구하였다. 그리고, 이러한 주행 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.428-429
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• 2022

최근에 자율 주행 자동차에 관련한 관심이 증가하면서 다양한 연구들이 도출되고 있다. 특히, 자율 주행 자동차를 시뮬레이터에서 검증하는 방법은 실 환경과 비교할 때 상대적으로 안전한 성능 검증 방법으로 많이 활용되고 있다. 시뮬레이터의 핵심 기술은 실 환경과 가상 시뮬레이션 환경의 차이를 줄이는 데 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Imitation Learning(GAIL)[1] 기반으로 자율 주행 자동차 시뮬레이터 내에서 다수의 가상 동적 객체들의 움직임을 제어하는 방법을 제안한다. GAIL은 생성기와 판별기로 구성된다. 생성기는 강화학습 정책 생성기와 전문가 정책 생성기를 포함한다. 판별기는 보상 학습기를 포함한다. GAIL 기반으로 가상 자동차 및 가상 보행자를 제어함으로써 동영상에서의 이동경로를 학습해서 표현할 수 있다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.32 no.3
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• pp.231-242
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• 2022

In this study, we developed a robot operating system (ROS)-based autonomous driving robot that estimates the robot's position in underground mines and drives and returns through multiple waypoints. Autonomous driving robots utilize SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) technology to generate global maps of driving routes in advance. Thereafter, the shape of the wall measured through the LiDAR sensor and the global map are matched, and the data are fused through the AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) technique to correct the robot's position. In addition, it recognizes and avoids obstacles ahead through the LiDAR sensor. Using the developed autonomous driving robot, experiments were conducted on indoor experimental sites that simulated the underground mine site. As a result, it was confirmed that the autonomous driving robot sequentially drives through the multiple waypoints, avoids obstacles, and returns stably.