우리는 자연계에서 새나 어류가 무리지어서 다니는 특이한 모습을 볼 수 있다. 본 논문을 복수 에이전트 모빌 로봇을 이용하여 이들이 효율적인 전략적 규칙으로부터 이런 복잡한 행동의 결과를 나타낼 수 있음을 보여준다. 모의 실험된 무리는 분산된 행동 모델로 구현되었으며 각각의 모빌 로봇간의 상대적으로 단순한 상호작용의 결과이다. 또한 여기서 모의 실험된 각각의 모빌 로봇은 동적인 환경을 감지함에 따라 움직이는 독립된 개체로서 자신의 움직임을 결정한다.
본 논문은 유아 질식사 사고를 예방하고 유아의 안전을 증진하기 위해 인공 지능(AI)을 활용한 아기 모빌의 개발과 적용에 관한 연구를 제시한다. 유아 뒤집기로 인한 사고는 아기의 안전에 심각한 위험을 초래하며, 이러한 사고를 예방하기 위한 새로운 접근 방식으로 AI 기술을 도입하는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서는 AI 기술을 이용한 아기 모빌의 설계, 개발, 및 효과적인 적용 방안을 논의하며, 이를 통해 유아의 안전을 강화하고 부모들에게 편의성을 제공하는 방안을 제안했다.
Given recent accidents involving autonomous vehicles, driver monitoring technology related to the transition of control in autonomous vehicles is gaining prominence. Driver status monitoring systems recognize the driver's level of alertness and identify possible impairments in the driving ability owing to conditions including drowsiness and distraction. In autonomous vehicles, predictive factors for the transition to manual driving should also be included. During traditional human driving, monitoring the driver's status is relatively straightforward owing to the consistency of crucial cues, such as the driver's location, head orientation, gaze direction, and hand placement. However, monitoring becomes more challenging during autonomous driving because of the absence of direct manual control and the driver's engagement in other activities, which may obscure the accurate assessment of the driver's readiness to intervene. Hence, safety-ensuring technology must be balanced with user experience in autonomous driving. We explore relevant global and domestic regulations, the new car assessment program, and related standards to extract requirements for driver status monitoring. This kind of monitoring can both enhance the autonomous driving performance and contribute to the overall safety of autonomous vehicles on the road.
본 프로젝트에서는 BLDC 인휠모터를 사용하여 조향각에 제약이 없는 다자유도 기동 모빌리티 플랫폼을 구현하고 로봇 모듈화로 정비 편의성과 범용성을 높인 자율 모빌리티 플랫폼의 개발로 사용편의성 뿐만 아니라 산업 전반에서 발생하는 안전사고 리스크 관리에 도움이 되고자 한다.
실외 자율주행 청소 로봇을 위한 인공지능기반 자율주행 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 ROS(Robot Operationg System) 기반으로 이루어졌으며, 3D 라이다와, 초음파 센서를 활용하여 주변의 장애물을 감지하고 GPS와 영상을 활용하여 로봇의 위치 인식을 하여 자율 주행을 진행하였다. 자율주행 실험결과 영상과 RTK-GPS를 사용하여 정해진 경로를 ±20cm이내의 오차를 가지고 추종하면서 청소를 진행하였다.
우리나라는 도시화의 진전으로 수도권, 중부권 및 동남권 중심으로 메가시티가 형성되고 있다. 또한, 미래 신성장 동력산업으로 메가시티에서 운용할 수 있는 도심항공 모빌리티(UAM) 개발에 박차를 가하고 있다. 이와 함께, 우주 강국으로 도약하기 위해 2035년까지 자체적인 위성항법시스템(KPS)을 구축할 예정이다. 따라서 도심항공 모빌리티와 한국형 위성항법시스템에서 제공하는 위치정보 서비스를 복합하여 활용한다면 미래 메가시티에서 안정적으로 도심항공 모빌리티를 운용할 수 있을 것이다.
This paper presents the motion control of a mobile robot with arc sensor for lattice type welding. Its dynamic equation and motion control method for welding speed and seam tracking are described. The motion control is realized in the view of keeping constant welding speed and precise target line even though the robot is driven along a straight line or corner. The mobile robot is modeled based on Lagrange equation under nonholonomic constraints and the model is represented in state space form. The motion control of the mobile robot is separated into three driving motions of straight locomotion, turning locomotion and torch slider controls. For the torch slider control, the proportional integral derivative (PID) control method is used. For the straight locomotion, a concept of decoupling method between input and output is adopted and for the turning locomotion, the turning speed is controlled according to the angular velocity value at each point of the comer with range of $90^{\circ}$ constrained to the welding speed. The experiment has been done to verify the effectiveness of the proposed controllers. These results are shown to fit well by the simulation results.
본 연구에서는 공정 내 인체 끼임 사고 및 저출산 고령화 시대 등의 문제들로 인한 인력 감소 문제들을 해결하기 위하여 인공지능 기반의 모빌리티 플랫폼을 개발하였다. 본 플랫폼은 yolo-v4 기반으로 로봇이 공정 내부를 이동하면서 공정 내 불량 와이어를 검출하여 공정 유지보수 관리자에게 알려 주고 실시간으로 공정 내부 상황을 무선으로 모니터링할 수 있는 기술을 연구하였다. 또한, 로봇에는 무선 충전 기능을 갖추고 있어 추가적인 공정 내 인체 끼임 사고 등을 예방할 수 있도록 하였다. 본 연구 결과에서는 불량 와이어 검출 시, 평균 92.1%의 정확도를 보였으며, 공정 제품에 대한 양품, 불량품의 검출은 평균 98%의 정확도를 보였다. 또한, 실시간 무선 영상 모니터링는 24fps로 전송되어 공정 내부를 살피는 것에 유의미한 결과를 보였다.
본 논문에서는 모빌 로봇에 확장하기 위한 시도로서 대기조건에 따른 오차를 보상한 맹인 안내용 mobile Robot의 ultrasonic ranging system을 설계하였다. 본 system에서는 MCS-80 microcomputer를 이용하여 주위환경에 대한 다량의 정보를 실시간으로 처리하였고, 다각적인 정보획득을 위하여 stepping motor로서 sensor를 회전시켰으며, 대기조건에 따른 오차보상을 위하여 기준거리 비교방법을 사용하였고, offset과 근접장애물로 인한 오인식을 방지하기 위하여 받아들여진 data를 선정할 수 있도록 A/D converter를 사용하였다. 또한 맹인 아내를 위한 audio tone generator에 대하여 연구하였으며, 그밖에 외부 system과의 I/O interface 등 이 system에 대한 hardware와 software에 관하여 논하였다. 본 System에서 거리측정 오차는 약 1cm 정도이고 측정가능거리는 $0.2{\sim}6m$이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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