• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• 제18권2호
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• pp.231-240
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• 2023

It remains a challenge for robots to learn avoiding obstacles automatically in path planning using deep reinforcement learning (DRL). More and more researchers use DRL to train a robot in a simulated environment and verify the possibility of DRL to achieve automatic obstacle avoidance. Due to the influence factors of different environments robots and sensors, it is rare to realize automatic obstacle avoidance of robots in real scenarios. In order to learn automatic path planning by avoiding obstacles in the actual scene we designed a simple Testbed with the wall and the obstacle and had a camera on the robot. The robot's goal is to get from the start point to the end point without hitting the wall as soon as possible. For the robot to learn to avoid the wall and obstacle we propose to use the double deep Q networks (DDQN) to verify the possibility of DRL in automatic obstacle avoidance. In the experiment the robot used is Jetbot, and it can be applied to some robot task scenarios that require obstacle avoidance in automated path planning.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.272-275
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• 2010

인간이 하기 힘들거나 번거로운 작업은 지능형 로봇이 대체하고 있다. 하지만 로봇을 개발하기 위해서 설계, 구현 단계에서 실제 로봇을 사용하기 어려워 시뮬레이션 환경이 많이 사용된다. 실제 로봇을 사용할 경우 시간과 비용이 많이 들며 개발에 실패하거나 문제가 생겼을 경우 위험부담이 크다. 그러므로 위험부담을 줄이고 개발기간을 단축하기 위해서 실제 구성될 환경과 동작 환경을 고려한 시뮬레이션 환경이 로봇 제어 프로그램 개발에 많이 사용되고 있다. Pyro는 교육과 개발의 용도로 많이 사용되고 있으며, 로봇에 대한 세부적인 지식이 없더라도 제어 프로그램을 충분히 구현할 수 있어 시뮬레이션 환경으로 적합한 로봇 개발 플랫폼이다. 본 논문에서는 Pyro에 대해서 알아보고 Pyro 플랫폼들을 비교해본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1231-1234
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• 2021

본 연구는 사람을 완전히 대체할 수 있는 완성형 서빙 로봇에 한 걸음 더 나아가는 것이 목표이다. 현재 시중에 나온 서빙 로봇은 호출 및 주문받기 등의 부가적인 기능을 할 수 없어 사람을 완전히 대체할 수 없다. 이에 따라 서빙 로봇의 효율성이 부족하여 대부분의 식당에서의 서빙 로봇 이용성이 낮다는 문제점이 있다. 따라서 호출 벨을 통한 로봇 호출 기능, 로봇에 부착된 인터페이스를 활용한 주문 및 결제 시스템 그리고 LIDAR 와 IMU 센서를 이용한 자율주행 기술을 이용하여 로봇만으로 다양한 업무를 수행할 수 있는 결과물을 만드는 것이 목표이다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• 제19권2호
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• pp.7-16
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• 2002

• The Magazine of the IEIE
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• 제33권3호
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• pp.56-63
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• 2006

URC(Ubiquitous Robotic Companion) 환경에서 소프트웨어 로봇은 인공지능 기술과 네트워크 기술을 활용하여 상황에 따라 사용자에게 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 지능형 에이전트 기술로 정의할 수 있다. 소프트웨어 로봇은 인터넷 상에 존재하는 가상의 로봇이며, 실물 로봇을 제어하기 위해서는 로봇 내부에 로봇의 태스크와 행위, 하드웨어 디바이스를 제어하기 위한 아키텍처가 필요하다. 본 고에서는 소프트웨어 로봇이 실물 로봇을 제어하기 위해서 필요한 로봇 내부의 소프트웨어 아키텍처의 요구사항과 시스템을 소개한다.

• ICROS
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• 제10권4호
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• pp.29-34
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• 2004

로봇 공학의 최종 목표는 인간의 행동, 지능 그리고 상호작용을 모방할 수 있는 인간형 로봇을 만드는데 있다[1]. 그 중에서 지능을 모방하는 것이 미래 인간형 로봇의 핵심 기술이 되겠지만, 현재로서는 인간형 로봇을 개발하는데 있어 필요한 로봇의 동작이나 상호작용 기술을 개발하기 위한 로봇 플랫폼 기술 개발이 중요한 부분을 차지하고 있다. 로봇 플랫폼을 개발함에 있어서는 로봇 메커니즘 설계와 구동 제어기 설계가 중요한 기본 요소이다. 휴머노이드의 메커니즘을 설계함에 있어서는 인간의 표준 기구학 데이터를 이용하고, 구동 제어기를 설계함에 있어서는 인간의 동역학적 데이터를 사용하는 것이 좋은 방법이라 생각된다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.867-868
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• 2013

본 논문은 물류창고와 같은 실내 공간에서 RFID와 초음파 센서등을 이용하여 이동로봇이 자율적으로 자신의 위치를 파악하고 관리자가 지정한 목표 물체를 인식하여 간단한 업무를 보조할 수 있는 기법을 제안한다. 실내공간엔 RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 RFID의 리더기와 물체 접근시 활용이 가능한 추가적 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 실시간으로 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻는다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 근접한 물체와의 상대 거리를 추출하고 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 조합하여 목표 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 이동 로봇을 중심으로 한 경로지도를 실시간으로 작성하며 동시에 실내의 이동 가능 구조 및 목표 물체의 파악이 가능하여 이동로봇의 자율적 탐색을 위한 최적 경로 계획 수립에 활용 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.618-621
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰을 기반으로 로봇을 원격 제어하는 어플리케이션을 OPRoS를 활용한 개발 방법을 제안하고 스마트폰과 OPRoS기반의 로봇으로 구현한다. 컴포넌트 기반의 로봇용 미들웨어인 OPRoS를 활용하면 이미 개발 되었거나 공개된 컴포넌트를 활용하여 개발의 시간 및 비용을 절약할 수 있는 장점이 있다. 이미 검증된 모터, 음성, TCP/UDP, 카메라 컴포넌트를 재활용하였다. 또한 오프로스의 통합된 개발환경을 통해 개발 시간을 더욱 단축시켰다. 실제 구현에서는 Wi-Fi기반의 TCP, UDP 컴포넌트를 활용하여 로봇과 스마트폰간 송수신되는 데이터의 목적에 따른 적절한 통신 방식을 사용하였다. 또한 이미지 전송, 음악 재생, 메시지 전송, 음성 인식 등의 기능을 활용하여 구현된 시스템을 검증 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.663-665
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• 2009

Ubi-Home 환경에서 장치제어를 하기위해 다양한 방법이 제안되었다. 그 중 원격지에서 장치제어를 하기 위해 특정 기기(로봇)를 활용할 수 있다. 하지만 이와 같은 방법에는 로봇과 장치들의 위치인식과 이동경로 설정에 따른 제약사항이 따른다. 또한 이러한 위치인식 및 이동에는 미리 작성된 하나의 맵이 사용되므로 새로운 환경의 변화나 확장에 적용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 로봇과 장비의 위치인식과 이동경로를 위한 학습형 맵 작성 기법을 제안하며, 테스트를 위해 Atmega128v4 MCU와 AX-12+ Motor, AX-S1 Sensor, ZBS-200 Zigbee, CL-1L5/603LM Infrared Ray Sensor로 로봇을 제작하여 실내 환경 모형에서 테스트하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.297-298
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• 2009

우주나 심해지역과 같이 알려지지 않은 지역의 지형 정보는 알 수 없기 때문에 그 지역을 탐사할 때 시간을 단축하거나 효과적인 방법을 찾는 것은 중요하다. 본 논문에서는 군집 로봇을 통해 가상의 단순한 미로 상황에서 목표물을 운반하는 실험을 하였다. Pyro 시뮬레이션 환경에서 군집로봇을 이용해 미로를 탐색할 때 좌수법 알고리즘을 사용하였다. 단순한 미로 상황에서 하나의 리더 로봇으로 미로를 탐색하는 것과 두 개 이상의 로봇을 이용해 미로를 탐색할 때의 차이를 비교해보고 어떤 방법이 더 효율적인지 알아본다.