• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.4
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• pp.5-10
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• 2008

지능형 로봇은 자율적으로 이동할 수 있어야 한다는 것이 PC와 기본적으로 다른 점이다. 이동 로봇이 자율 주행할 때 꼭 필요한 기술이 위치 인식 기술과 장애물 감지 기술이다. 장애물 감지 기술은 이동 로봇이 다른 물체와 충돌하지 않도록 하기 위해 필요한 기술이지만 위치 인식 기술은 로봇이 현재 위치를 알고 목적지로 주행하기 위해 매우 중요한 기술이다. 지능형 로봇의 자율 주행 측면에서 위치 인식 기술은 필수적 핵심 기술이다. 위치 인식 센서는 로봇의 절대 위치 및 방향각 정보를 획득하여 실시간으로 관련 데이터를 지능형 로봇에 전달한다. 이로써 지능형 로봇의 이동 경로와 방향 제어가 가능해지고, 로봇을 보다 안정적으로 제어할 수 있다. 즉 로봇이 자기 위치를 인식한 후에야 안정적이고 지속적인 자율 주행이 가능해진다. (주)나인티시스템은 네트워크 기반 위치 파악용 indoor GPS 개념으로 로봇 위치 파악 센서 iGS를 개발하여 공급하고 있다. (주)나인티시스템이 개발한 iGS는 지능형 로봇의 거리, 위치, 방향을 파악하기 위해 초음파 송/수신부 및 RF 모듈로 Handware가 구성되어 있고 위치 추정 알고리즘, 장애물에 강건한 알고리즘 등이 Firmware를 구성하고 있다. 로봇 시장의 잠재적 성장 가능성을 고려할 때 로봇의 자율 운용에 필수적인 위치 파악 요소 기술을 선개발하여 상업화하는 것은 경제적으로도 큰 의미를 갖는다. 뿐만 아니라 위치 파악 요소 기술의 선도적 개발에 의해 미래 지능형 로봇시장을 주도할 수 있는 계기도 기대할 수 있다. Robot에 적정 가격대의 위치 인식 기술이 접목되면 Robot 산업의 활성화가 가능하다. 현재 청소용 Robot은 충돌 방지정도의 인식을 하고 있지만 위치 인식 기술이 접목되면 청소용 Robot이 더 많은 Service를 제공할 수 있다. 더 많은 Service의 실행으로 Robot 산업이 활성화되면 관련 요소기술 산업이 활성화된다. Robot 산업과 부품 산업이 활성화되면 Robot 관련 산업의 수익 Model이 다양해 진다. 위치 인식 기술은 Robot 산업뿐 아니라 산업 전반의 활성화에도 크게 기여할 것이다. 위치 인식 기술은 지능형 Robot의 자율 주행뿐 아니라 다양한 분야에 응용이 가능하다. 또한 위치 인식 기술을 국산화하면 기존 수입품을 대체할 뿐아니라 수출 시장의 진출에도 크게 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.424-427
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• 2008

최근 산업용 로봇에서부터 청소 로봇과 지능형 서비스 로봇에 이르기까지 주행 기능을 갖고 있지만, 제한된 상황에서의 단순한 주행 기능이 거의 대부분이다. 로봇이 복잡한 환경에서 자율 주행 하기 위해서는 로봇의 위치인식이 되어야 가능하다. 지금까지 많은 기술들이 나와 있지만 비교적 고가의 장비로 구현되어야 한다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 802.15.4a 기반에 CSS (Chirp Spread Spectrum) 방식의 RTLS를 로봇 위치추적에 사용함으로 낮은 가격에 로봇의 위치 추적이 가능한 방법을 제안한다. 이를 위해 RTLS 모듈을 제작하였고, 로봇의 위치제어에 사용하였다. RTLS를 적용한 로봇은 비용적인 측면에서 비교적 낮은 가격에 로봇의 현재 위치를 얻을 수 있는 장점을 가지며, 충돌감지 센서와 같은 센서를 통해 간편하게 지도를 작성할 수 있다는 장점이 있다. 또 앞으로 여러 대의 로봇을 동시에 사용하는 환경에서도 각각의 로봇이 위치를 인식하기 위해 드는 비용을 줄임으로 실제 저가의 로봇에 적용 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.415-418
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• 2007

가까운 미래에 인간생활에 활용될 지능형 로봇은 인간과 공존하면서도 효과적으로 인간을 도와줄 수 있는 인간친화형 로봇이라 할 수 있다. 이러한 것을 실현하기 위해서 로봇은 미지의 환경 내에서 자신의 위치 및 방향을 인식해야 할 필요가 있다. 더욱이, 이것은 일상생활에서 자연스럽게 이뤄지는 것이 당연하다. 로봇을 제어하는 가장 중요한 문제중의 하나로서 이동로봇의 주행에서의 위치불확실성을 해결함으로서 로봇의 위치를 추정하는 것이 바람직하다 할 수 있다. 본 논문에서는 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합 한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치 간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.519-522
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• 2004

본 논문에서는 외향 기반 접근법을 기반으로 한 로봇의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 로봇이 작업을 수행할 공간에서 강한 상관관계를 갖는 영상들을 취득하여 eigenspace로 투영 시킴으로써 주성분의 추출을 수행한다. 이 추출된 주성분은 신경 회로망을 이용해 eigenspace에서의 연속 외향 함수(continuous appearance function)로 나타낼 수 있다. 로봇의 위치 추정을 위해 새로운 영상이 주어지면 이것을 eigenspace로 투영 시킨 후 연속 외향 함수를 통해 로봇의 현재 위치를 추정한다. 최종적으로는, 영상안의 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 로봇의 정확한 위치와 영상으로 획득된 정보 사이의 오차를 이용하여 보다 정확한 이동 로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.683-686
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• 1999

이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1298-1299
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• 2015

이동 로봇의 자기 위치 인식 방법으로 GPS를 많이 이용하지만 건물 내부공간에서는 위성신호 수신 장애가 있기 때문에 GPS 사용이 어렵다. 이에 대한 대안으로 다양한 형태의 실내 측위 기술에 관한 연구가 진행되어왔다. 최근에는 WiFi를 이용한 방법이 일부 상용화 되고 있으나 정밀도가 3~5m라는 한계가 있으며, LED 조명을 이용한 방법은 실용화 단계에 이르지는 못했지만 많은 연구가 진행되고 있다. 당 연구실에서도 LED조명을 기반으로 한 실내위치 인식 시스템을 개발하였으며, 지난 연구에서는 이를 이용한 이동로봇의 자율주행을 연구하였다. 본 연구에서는 지난 연구에 덧붙여 두개의 수신부를 이용하여 로봇의 방향인식오류 개선 및 이동 로봇의 자율주행을 보여주고자 한다. 제시된 시스템은 이동로봇, 조명제어장치 그리고 컴퓨터로 구성된다. 이동로봇은 상용화된 마이크로 마우스에 탑재된 조명신호 수신장치를 통하여 자신의 위치와 방향을 감지하며, 컴퓨터와의 Wi-Fi 통신으로 자신의 위치를 컴퓨터에 전송하거나 위치 명령을 수신한다. 컴퓨터에서는 수신 받은 이동로봇의 위치를 실시간으로 화면에 표시하며, 이동로봇에 전달할 위치명령을 사용자가 입력하는 기능을 제공한다. 사용자가 이동경로를 설정한 후 이동로봇으로 명령을 보내면 로봇은 자신의 위치와 목적지를 비교하며 자율주행을 하게 된다. 실험을 통하여 확인한 결과 지난연구의 방향인식의 문제점이 해결되어 제시된 시스템으로 실내공간에서도 이동로봇의 자율주행이 원만히 이루어짐을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2418-2420
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• 2002

이동로봇의 위치 추정은 센서로부터 획득한 외부 환경에 대한 측정값과 지도상에 주어진 외부 환경에 대한 정보를 비교하여 로봇의 현재위치를 추정하는 작업이다. 반면 지도 생성은 로봇의 위치정보와 외부 환경에 대한 센서의 측정값을 이용하여 외부 환경의 주요한 특징점 들의 위치 정보를 추정하는 작업이다. 따라서 정확한 위치 추정을 위해서는 정확한 지도 정보가 필요하며, 정확한 지도 생성을 위해서는 로봇의 위치를 정확히 파악하고 있어야 한다. 그러므로 로봇의 위치 추정과 지도 생성을 동시에 수행하는 작업은 상당히 어려운 작업으로 알려져 있다. 본 논문에서는 로봇의 위치 추정과 지도 생성을 동시에 수행하기 위한 방법을 제시한다. 특히 부정확한 지도 정보를 고려한 위치 추정 방법과 부정확한 위치 정보를 고려한 지도 생성 방법에 대해 논의한다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 불확실성을 고려하는 방법이 기존의 방법에 비해서 성능면에서 우수하다는 것을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.47 no.3
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• pp.5-12
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• 2010

A novel algorithm which computes the orientations and the locations of mobile robots with repeating feature of ceiling textures is proposed. For orientation computation, the relative angle between a strait line on a ceiling image and the center line of the robot is firstly computed. The relative angle is added to the global reference angles of straight lines of the ceiling and a group of robot orientation candidates is composed. The robot orientation is determined from such orientation candidate group by choosing the closest one to the previous robot orientation. Similarly, the location of the robot is determined from the robot location candidate group by choosing the closest one to the previous robot location, where robot location candidate group is composed by adding the relative location of the robot to global locations of neighboring nodes of the previous robot locations. The experiment has been done to test the accuracy of the algorithm in computing locations and orientations.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.223-228
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• 2006

카오스 로봇의 하드웨어 구현에서 로봇의 자체 또는 바퀴가 정확하기 자기 위치를 인식하고 지지한 방향과 거리만큼 이동하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 고정밀 위치 측정이 가능한 카오스로봇을 제작하기 위하여 기존의 마그네틱 자이로 센서가 가지고있는 문제점인 주변의 자성의 영향으로 정확한 자기 위치를 확인할 수 없어 새로운 각 속도 센서를 사용하여 자기 위치 보정능력을 향상시키고 정확한 방향을 움직일 수 있는 카오스 로봇을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1305-1308
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• 2015

모바일 로봇의 경로 계획의 경우 주로 위치로 표현되는 2차원 공간 상에서 현재 위치에서 목표 위치까지 모바일 로봇이 도달하도록 경로를 계획한다. 그러나 nonholonomic 구조를 가지는 모바일 로봇의 경우 기구학적 제약에 의해 추종 불가능한 경로가 존재하게 된다. 또한 nonholonomic 모바일 로봇은 진행 방향을 포함한 3차원 공간 상에서의 경로 계획이 이루어져야 한다. 모바일 로봇의 경로 계획 알고리즘으로는 A* 경로 계획 알고리즘이 주로 사용되는데, A* 경로 계획 알고리즘은 경로 계획 시 현재 위치에서부터 노드를 확장시켜 가며 경로를 탐색한다. 이 때 각 노드로부터 목표 위치까지의 비용을 계산하기 위해 heuristic 함수가 사용된다. 기존의 A* 경로 계획 알고리즘의 경우 Euclidean 거리에 기반한 heuristic 함수가 사용되었으나, 이 경우 모바일 로봇의 진행 방향은 고려하지 않아, 로봇의 목표 위치에 도말만 할 뿐 목표 방향으로의 도달은 보장 할 수 없다. 본 논문에서는, A* 경로 계획 알고리즘을 통해 nonholonomic 모바일 로봇이 목표 위치에 목표 방향에 맞추어 도달할 수 있도록 경로 생성이 이루어지는 heuristic 함수를 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증한다.