• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.135-144
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• 1995

조립작업에 있어서의 경로계획(path planning)에 대하여 지금까지 많은 연구가 진행되어 왔으며, 그것의 주종을 이루는 것들은 cell decomposition 방식과 potential field 방식이다. 이러한 방식들은 free space를 세분하거나 potential field를 계산하는데 많은 시간을 필요로 하며, 조립부품 이동영역이 configuration space로 먼저 치환이 되어야 하는 문제점들이 발생하게 된다. 그러므로, 만약에 조립부품에 대한 이동환경이 복잡하지 않고 알려져 있으면 위의 방식들은 비용적인 면에서 많은 낭비를 가져온다. 본 논문에서는 간단하면서도 알려진 작업환경에서 효과적인 조립부품의 경로계획 알고리즘을 개발하였다. 먼저, channel, junction 및 간격 유지계수(clearance gap)의 개념을 도입하고, 이 개념들을 이용하여 룰 방식의 알고리즘을 개발하였다. 그리고, 이 알고리즘을 이동용 로봇의 경로계획에도 적용될 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.81-82
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• 2007

자율이동로봇을 위한 새로운 경로 계획 방법을 제안한다. 실시간으로 장애물을 피하고, 목표 지점까지의 최단 경로를 생성하여 유용성을 극대화시키기 위하여 방법을 다룬다. 본 논문에서는 효율적인 경로 계획방법으로 초기 경로를 생성하고, 생성된 경로를 개선하는 방법을 제안한다. 초기 경로는 그래프 기반 방법인 골격선 그래프와 탐색방법으로 딕스트라(Dijkstra) 알고리즘을 사용한다. 초기 경로에 대해 동적 프로그래밍 알고리즘을 이용하여 최단거리에 가깝게 경로를 개선한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2368-2371
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• 2003

알려지지 않은 환경에서 이동로봇이 목표점까지 이동하기 위해서는 외계센서를 이용하여 장애물을 인식하여 충돌 없이 주행할 수 있는 능력이 있어야하고 또한 인식된 장애물을 지도정보로 저장하여야 한다. 이렇게 생성된 지도정보를 이용하여 최적의 경로를 실시간으로 계획하면서 목표점까지 도달하여야 한다. 본 논문에서는 초음파 센서로 알려지지 않은 환경을 인식하여 선분지도를 생성하면서 생성된 선분지도를 이용하여 동적으로 최적의 경로계획을 위한 경로생성에 대하여 방법을 제시한다. 또한 실내 환경에서 모의실험을 통하여 실시간으로 경로계획이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2431-2434
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• 2002

본 논문에서는 전체 영역 경로 계획인 CCPP(Complete Coverage Path Planning)를 이용해 전 청소 영역을 청소하는 방법을 나타내고 청소영역을 해석 하였다. 그리고, Template방법에 CD(Cell Decomposition)을 접목시킨 방법을 이용해 청소영역을 청소 후 재 경로계획으로 청소 안된 영역을 효율적으로 청소하는 방법을 연구하였다. 또한 청소기의 회전 및 직선 모션에 따른 청소 영역을 비교 해석해 최적 시간과 거리에 따른 경로 계획을 살펴보았다.

• ICROS
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• v.1 no.1
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• pp.54-59
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• 1995

이 글에서는 호남정유연구소를 간단히 소개하고 호유연구소가 수행하는 여러 가지 연구분야 중에서 본 학회와 관련이 있는 CIM 관련기술들, 즉 생산계획최적화기술, 공정 최적회기술, 공정제어기술, 공정모사기술, expert system 등에 대해서 산업계의 현황과 기술개발 동향을 소개하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1992.10a
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• pp.25-30
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• 1992

In this paper, the problem of trajectory generation for mobile robots is investigated. The robot trajectory is generated so that smooth turns are guaranteed. Also the kinematic constraints of the actual robot are considered and incorporated in the trajectory generation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2000.10a
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• pp.310-310
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• 2000

The main problem in stereo vision is to find corresponding points in left and right image known as correspondence problem. Once correspondences determined, the depth information of those points are easily computed form the pairs of points in both image. In this paper, dynamic programming considering half-occluded region is used fer solving correspondence problem.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.667-669
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• 1999

본 논문에서는 CREEP 알고리즘을 사용한 자율 이동 로봇의 경로계획과 이를 바탕으로 한 실제 하드웨어 구현에 관하여 다루었다. 로봇이 알지 못하는 지역을 진행하게 될 때 주변의 위치를 파악하기 위해서는 센서를 필요로 하는데 여기에는 초음파 센서를 사용하였다. 초음파 센서는 주변에 장애물과 로봇사이의 거리를 알아내는데 사용할 수 있다. 또한 다른 종류의 센서들보다 간단히 설치하여 사용할 수 있다. 초음파 센서는 장애물의 형태와 표면상태에 따라서 또는 장애물과 센서와의 거리와 각도에 따른 오차가 생기는 데 이를 보정하고 이 값을 이용하여 로봇의 운행을 위한 지도를 작성하였다. 작성된 지도에 의해서 컴퓨터에서 경로를 결정하여 로봇에 전달함으로서 실제 로봇이 목표를 향해 진행하게 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2334-2336
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• 2003

이동로봇의 주행을 위해서는 주변 환경에 대한 정보와 출발점과 도착점을 기초로 한 경로 탐색 알고리즘이 필요하다. 여러 경로 탐색 알고리즘 중 A* 알고리즘은 주어진 격자로 구성한 환경 정보 지도상에서 시작점과 목표점 두 Node가 주어지면 목표점까지 Node 단위로 탐색을 실시하여 시작점과 목표점 사이에 존재하는 수많은 경로 중 최저의 이동 비용 경로를 찾는 경험적인 알고리즘이다. 본 논문은 로봇의 가상 크기가 지도의 격자 방안 보다 큰 공간상에서 이동로봇의 경로 생성을 위해 격자 단위가 아닌 로봇의 가상 크기 단위로 탐색하도록 A*알고리즘을 보완하였으며 실험 결과 보완된 A* 알고리즘이 격자 단위 탐색으로 생성한 경로보다 로봇의 주행에 더 적합한 경로를 생성하였다. 또한 이동로봇의 코너 주행시 벽과의 충돌 가능성을 최소화 시키는 안전한 주행 방법을 제시하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.8
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• pp.971-980
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• 2010

In this paper, we present a navigation control algorithm for mobile robots that move in environments having static and moving obstacles. The algorithm includes a global and a local path-planning algorithm that uses $D^*$ search algorithm, a fuzzy logic for determining the immediate level of danger due to collision, and a fuzzy logic for evaluating the required wheel velocities of the mobile robot. To apply the $D^*$ search algorithm, the two-dimensional space that the robot moves in is decomposed into small rectangular cells. The algorithm is verified by performing simulations using the Python programming language as well as by using the dynamic equations for a two-wheeled mobile robot. The simulation results show that the algorithm can be used to move the robot successfully to reach the goal position, while avoiding moving and unknown static obstacles.