드론이 인기다. 드론이 뜨고 있다. 드론은 왜 인기인가? 왜 드론이 인기인지를 인식해보아야 한다. 결론부터 이야기하면 드론이 인기인 이유는 드론이 MMM이기 때문이다. MMM은 필자가 2년 전 쯤에 만든 신조어로 Multipurpose Mobile Machine의 약자다. 다목적 이동 기계라는 말이다. 우리말로 줄이면 다이기(多移機)쯤 된다. 드론은 다목적 이동 기계, 즉 다이기이다. 인터넷이 군용으로 사용되다가 민간이 사용하게 된 것처럼 드론 역시 정찰, 감시, 폭격 등의 군사용으로 출발했지만, 민간이 사용하는 드론의 용도는 무척 다양하다. 사진 촬영, 영화 제작, 드라마 촬영, 음식 배달, 씨앗의 파종과 농약의 살포, 현장 탐사, 경계 근무 등 정말 다용도에 사용되고 있다. 중요한 것은 드론 각각이 다목적으로 사용될 수 있다는 것이다. 이는 드론이 단지 물리적 기계인 것이 아니라 스마트 기계로, 스마트폰과 같은 SW중심 기기와 드론에 내장된 OS와 SW에 의한 제어를 통해 비로소 실현된다. 즉, 드론은 MMM이기도 하지만, 정확히 SMM(Smart Mobile Machine)이기 때문에 그 잠재성이 인정받고 있는 것이다. 지금까지 스마트 폰, 스마트 워치, 스마트 TV 등은 모두 스마트 기기이기는 하지만 스마트 이동 기기는 아니다. 한편, 로봇 청소기 등 기존의 가정용 로봇이나 산업용 로봇은 대부분 단일목적 이동기기이거나 다목적 고정 기계이므로, 로봇이라 부르기가 민망한 기계들이었다. 필자는 드론이 이렇듯 새로운 스마트 기기 산업과 기존의 로봇 산업이 갈 길 또는 가고 있는 길을 보여주고 있다는 점에서 관심을 갖는다. 스마트 기기 산업의 관점에서는 이제 비로소 고정형(스마트TV), 부착형(스마트 워치), 휴대형(스마트 폰) 스마트 기기 산업에서 다목적 스마트 이동 기계라는 새로운 블루 오션 창출 산업이기에 의미가 있다.
Localization is very important for the autonomous navigation of Unmanned Ground Vehicles; however, it is difficult that they have a precise Inertial Navigation System(INS) sensor, especially Small Unmanned Ground Vehicle(SUGV). Moreover, there are some condition such as denial of global position system(GPS), GPS/INS integrated system is not robust. This paper proposes the estimation algorithm with optical flow sensor and INS. Being compared with previous researches, the proposed algorithm is suitable for skid steering vehicles. We revised the measurement model of previous research for the accuracy of side direction position. Experimental results were performed to verify the algorithm, and the result showed an excellent performance.
In this paper, we propose the direction of development for EOD robot. We collected and analyzed the opinions of EOD teams. In order to verify the opinions, we conducted QFD(Quality Function Deployment) analysis. Based on the QFD analysis, we work out the priority of EOD robot development. And we establish the goal of development(target system) and suggest the development direction of EOD robot on each issue.
This paper presents a motor selection technique for a manipulator design that is used in a multipurpose dog-horse robot. Since the dynamics of a manipulator and its servo drives are closely related to each other, it requires a repetitive analysis to determine a suitable motor. In order to simplify this procedure, Straete et al. proposed a simple normalization method to separate the load dependent terms and the motor dependent terms. This technique is adopted in this paper for selecting a motor in designing a manipulator.
Future Combat System(FCS), such as unmanned systems that reduce the danger faced by soldiers in the field, are likely to be studied and developed. Soldiers when finding and disposing of mines risk injury and death. Several methods of safe mine retrieval are investigated. In this paper, a mine removal method, which uses a remote controlled robot to get rid of mines using a 4 channel architecture teleoperation method is used. The robot, when in contact with soil and mines, is controlled by a remote control. The feasibility of using teleoperation controlled system to remove mines is demonstrated in this paper. The Matlab-Simulink was used as a tool to simulate mine removal with robots. The force and position of the robot{slave system of 4 channel architecture) and controller(master system of 4 channel architecture) are analyzed when users handle the controller with sinusoidal force.
Obstacle detection is much studied by using sensors such as laser, vision, radar and ultrasonic in path planning for UGV(Unmanned Ground Vehicle), but not much reported about its characterization. In this paper not only an obstacle classification method using 2-dimensional LMS(Laser Measurement System) but also a decision making method whether to avoid or traverse the obstacle is proposed. The basic idea of decision making is to classify the characteristics by 2D laser scanned data and intensity data. Roughness features are obtained by range data using a simple linear regression model. The standard deviations of roughness and intensity data are used as measures for decision making by comparing with those of reference data. The obstacle classification and decision making for the UGV can facilitate a short path to the target position and the survivability of the robot.
In the future, most military activities will be replaced by robots. Because of many dangerous factors in battlefield, reconnaissance should be performed by robot. Reconnaissance robot should be small for not being detected, be light and simple structure for personal portability and overcome unexpected rough terrain for mission completion. In case of small and light robot, it can't get enough friction force for movement. Therefore small reconnaissance robot need jumping function for movement. In this paper we proposed a biologically inspired jumping mechanism. And we adjusted moment and jumping angle by using four bar linkage, especially varying coupler length.
Unmanned military vehicles (UMVs) are most commonly characterized as dealing with dull, dirty, and dangerous tasks with automation. Although most of the UMVs are designed to a high degree of autonomy, the human operator will still intervene in the robot's operation, and teleoperate them to achieve his or her mission. Thus, operator capacity, together with robot autonomy and user interface, is one of the most important design factors in the research and development of the UMVs. Further, communication may affect the operator task performance. In this paper, we analyze the operator performance and the communication effects on the operator performance by using the extended Petri nets, called OTSim nets. The OTSim nets was designed by the authors, being extended using pure Petri nets.
Accurate extraction of traversable region is a critical issue for autonomous navigation of unmanned ground vehicle(UGV). This paper introduces enhanced extraction of traversable region by combining scene clustering with 3D world modeling using CCD(Charge-Coupled Device)/IR(Infra Red) image. Scene clustering is developed with K-means algorithm based on CCD and IR image. 3D world modeling is developed by fusing CCD and IR stereo image. Enhanced extraction of traversable regions is obtained by combining feature of extraction with a clustering method and a geometric characteristic of terrain derived by 3D world modeling.
In this paper, we develop a detailed full dynamic model which includes various rough terrains for 6-wheel skid-steering mobile robot based on the real experimental autonomous vehicle called Dog-Horse Robot. We also design a co-simulation for performance comparison of path tracking algorithms. The control architecture in the co-simulation can be divided into two levels. The high level control is the closed-loop control of path tracking to follow a given path, and the low level is concerned about torque control of wheel motion. The simulation using the mechanical data of the Dog-Horse Robot is performed under the Matlab/Simulink environment. We also simulate and evaluate the performance of the model based adaptive controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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