본 논문에서는 이동 로봇의 군집 제어를 위해 선도-추종 로봇 방법에 기반한 적응 군집 제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 방법 에서는 선도 로봇의 선형 속도와 각 속도를 추정하기 위해 투영 법칙에 기반한 적응 기법을 이용하며, 또한 백스테핑 제어 기법을 이용하여 이동 로봇의 제어 입력인 토크를 구한다. 마지막으로, 컴퓨터 모의실험을 통해 본 논문에서 제안한 제어기의 성능을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 퍼지 알고리즘을 사용하여 지능형 자율주행로봇을 설계하였다. 설계된 로봇은 이동시 장애물을 인식하여 이를 회피하며 안전하게 도달하는데 목적이 있다. 또한 로봇의 이동에 있어서 로봇의 안정성과 주행성의 성능을 높이기 위해 보조 바퀴에 서스펜션을 장착하였다. 이렇게 설계된 지능형 자율주행로봇은 병원이나 빌딩내부의 좁은 실내에서 노약자나 장애인이 원하는 목적지 까지 안전하게 갈수 있다.
본 논문에서는 이동 로봇의 위치 추정을 위해 LED를 이용한 가시광 통신에 의해 로봇의 위치를 확인하고 광센서를 이용하여 로봇의 이동 경로를 추정하는 시스템을 제작 하였다. 제작된 위치확인 시스템은 외부 빛인 태양광과 형광등의 영향은 없었으며, 실험에 사용된 4개의 LED는 다른 신호를 전송하므로 로봇의 위치를 확인할 수 있었고, 광센서를 사용하여 로봇의 이동경로를 실시간으로 추적 할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
본 연구실에서는 URC 로봇의 응용 소프트웨어를 위한 표준 시스템 소프트웨어 구조로 RSCA를 개발하였다. RSCA는 로봇 응용 소프트웨어에게 표준화된 운영 환경을 제공하고, 이들의 개발을 용이하게 하는 프레임워크도 제공한다. 하지만 RSCA 분산 미들웨어인 CORBA ORB들과 RSCA 코어프레임워크는 동적인 재구성성에 대한 지원이 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 RSCA 로봇 응용 컴포넌트의 이동성에 대한 제약들을 살펴보고, 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 RSCA를 확장 구현한 설계를 소개한다. 본 실험적 연구를 통해, 로봇 응용 설계자들은 컴포넌트 이동성에 대한 구현의 어려움을 없앨 수 있고, 로봇 응용의 성능을 향상시킬 수 있다.
분류자 시스템은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게임(SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙의 발견과 학습에 의한 축구 로봇의 행동전략 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 본 전략의 유용성을 확인한다
독립된 자율로봇에서 머신비젼의 구동을 위해 본 논문에서는 DARS(Distributed Autonomous Robotic System)에 적용하기 위한 디지털 이미지 프로세싱을 연구하고, DARS의 개별 로봇에 이를 임베디드화하는 것을 연구한다. 따라서 로봇을 구동하기 위해 필요한 데이터를 CMOS 카메라로부터 수신하여 영상을 스캔한 후, 원영상을 신경망 알고리즘을 통해 클러스터링하여 필요한 데이터를 추출한다. 또 이를 사용자 컴퓨터 단말기 상에 디스플레이하고, 최종적으로 DARS의 자율 이동 로봇이 영상 데이터를 인지하여 특정한 선택 동작을 수행하도록 한다.
실내 공기질에 관한 관심과 중요성이 커지고 있으나 현재의 고정된 장비를 이용한 실내 공기질 측정 방법에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이동 중 요철에 의한 진동을 최소화하여 탑재된 센서를 보호하기 위해 소형 다족형 로봇에 공기질 측정 장비를 탑재하여 이동형 공기질 측정 로봇을 개발하였다. 개발한 이동형 공기질 측정 로봇은 간단한 보행 메커니즘을 활용하여 DC 모터 두 개의 정회전과 역회전 조합만으로 로봇의 전진, 후진, 좌우 선회가 가능하다. 로봇의 보행이나 보행 궤적을 제어하기 위해 복잡한 연산이 필요치 않고 하나의 아두이노를 사용해 로봇의 보행 제어 및 다양한 공기질 측정 장비의 데이터 획득과 전송을 할 수 있었다. 로봇 전장부의 소모 전력이 낮아 비교적 저용량의 배터리를 탑재하여 배터리로 인한 무게를 줄일 수 있었다. 개발한 로봇은 몸통에 배터리와 모터를 포함하여 다양한 공기질 측정 장비를 탑재하고 1.4kg의 무게를 가지며, 보행 및 선회 속도는 3.75cm/sec와 14.13rad/sec로 측정되었다. 다리의 최대 수직 도달 높이는 33mm였으나, 요철은 최대 24mm 높이까지 극복할 수 있었다.
본 논문에서는 이동로봇에 장착된 CCD 카메라를 통해 입력되는 영상에서 3차원 물체가 가지는 특징정보를 분석 및 추출하여하여 주행전방의 환경을 구분하는데 적용하게 된다. 복도 내에서 주행하는 로봇에 탑재된 카메라로 입력된 영상은 3차원 특징정보에 의해 장애물과 복도의 코너, 문으로 검출되어진다. 바닥의 장애물 정보 인식을 통한 이동로봇의 주행경로를 구하는데 있어 이들 세 가지는 최적의 경로 생성과 장애물 회피를 위한 매우 중요한 정보로 사용될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 입력영상을 전처리 후에 제안된 알고리즘을 기반으로한 이동로봇의 주행방향결정과, 입력 영상에서 신경망을 통하여 장애물 인식 및 특징정보 검출을 통한 이동로봇의 주행을 위한 선행 실험결과를 제시하였다.
이동로봇(Mobile Robot)의 자율주행 기능에는 추종, 접근, 충돌회피, 경고 등의 여러 기능이 있다. 이 기능들을 하나의 Neural Network로 구성하고 학습하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이동로봇의 자율주행 기능들을 각각의 Module로 구성하고 상황에 맞게 학습된 Module의 출력 값으로 이동로봇을 제어하면 단일 신경망의 단점을 보안할 수 있을 것이다. 이동로봇은 인간의 감각을 대신할 수 있는 다중 초음파 센서와 USB 카메라를 장착하고 있으며, 이곳에서 측정된 환경정보 데이터들은 Modular Neural Network(MNN)을 통해 학습을 한다. Expert Network(EN)의 활성화 함수를 최적결합으로 MNN을 구성하였고, 그 구조는 학습시간과 오차를 개선할 수 있을 것으로 본다. Gating Network(GN)는 MNN의 출력값인 이동로봇의 진행 방향과 속도를 스위칭 함으로써 제어하는 역할을 한다. 본 논문에서는 Modular Neural Network(MNN) 내의 Expert Network(EN)을 최적설계 하였고, 제안한 MNN의 검증을 위해 실시간으로 반복하여 이동로봇에 구현하였다. 그 실험의 결과값은 로봇을 상황에 맞게 운행, 제어하였고, 만족할 만한 성과를 얻을 수 있었다.
이 논문은 모바일 로봇이 고정 장애물 또는 움직이는 장애물이 존재하는 환경에서 장애물을 회피하며 운행될 수 있는 제어 알고리즘을 연구하였다. 이 제어 알고리즘은 $D^*$ 알고리즘과, 충돌 위험도 퍼지로직, 이동로봇의 행동결정 퍼지로직을 사용하여 전역경로계획과 지역경로계획을 수행한다. $D^*$ 알고리즘에는 로봇이 이동하는 2 차원 공간을 정방형 격자 분활하여 적용한다. 이 알고리즘은 파이썬 프로그래밍 언어와 이동로봇의 운동방정식을 사용한 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 알고리즘을 적용하여 로봇이 이동하는 장애물을 피하거나 모르는 고정 장애물을 피하면서 원하는 위치로 이동하는 것을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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