본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 이용하고 환경 탐지용 센서를 부착한 벽면 이동형 로봇의 물리적 해석을 통한 이동 성능 개선에 관한 연구로서, 대형 구조물의 안전 검사 및 위험한 시설물의 보수 작업등을 보조하기 위한 목적이 있다. 로봇의 무게에 따른 중력을 견딜 수 있는 강력한 진공흡착방식과 고성능 모터 제어에 의한 바퀴 이동방식을 혼합하고 효율적으로 평형을 유지 또는 제어하기 위하여 로봇에 미치는 다양한 힘과 모멘트를 분석하고 수식화 하였으며 기존의 수직이동 속도를 개선하기 위한 로봇의 물리적 변수를 추출하여 변수와 이동력간의 관계를 고찰하였다.
농업인구의 감소, 고령화 등의 문제를 해결하기 위해 다양한 농작업의 자동화를 목적으로 농업용 로봇의 연구가 활발히 진행 중이다. 농가 작업 중 가장 노동력이 많이 투입되는 과정은 수확 과정으로 타 과정 대비 약 2~3배 소모된다. 농가의 수확물 이송 작업은 인건비가 가장 많이 들고 작업 중 부상의 위험성도 있기 때문에 이송 작업을 농업용 로봇을 통해 자동화시키면 안전성 향상과 더불어 생산성을 대폭 향상할 수 있다. 따라서 본 논문은 농가 작업 현장에 최적화되고 자율주행이 가능한 농업용 로봇을 제안한다.
시각 장애인용 유도 로봇을 안전하게 유도하기 위해서는 경로를 검색하기 위해 사용되는 전자지도가 섬세해야 하며 위험한 위치에 대한 정보를 가지고 있어야 한다. 또한 GPS와 INS에 의해 획득한 위치정보를 통하여 안전하면서도 빠른 최단 경로를 검색해야 한다. 본 논문에서는 시각 장애인의 인식 능력의 차이에 따라 시각 장애인에게 경로의 안내 및 위치정보만을 제공하는 이동경로 생성 및 확인을 위한 자기 위치 추적 시스템과 주변 환경정보인식 및 GPS 오차보정기능을 가진 유도로봇과 통합된 시각장애인용 전역항법시스템을 구현하였다. 이 시스템을 통하여 시각 장애인이 비교적 짧은 거리를 이동하고자 할 때 활용할 수 있으며, 실외 환경에서는 GPS의 보조 항법 시스템으로 위치의 보정을 할 수 있음을 알 수 있었다.
일반적인 이동 로봇의 주된 관심은 경로 생성과 생성된 경로 추종에 있다. 그러나 일부 고속의 이동성이 필요로 하는 로봇의 경우 동역학적 제한 조건이 존재하며, 이러한 제한 조건 내에서 원하는 움직임에 대한 제어가 요구된다. 된 논문에서 환경 지도를 가지고 있지 않은 상태, 즉 미지의 환경에서 이동 로봇의 경로 추종에 있어서 빠른 이동시에 발생할 수 있는 이동 로봇의 미끄러짐이나 전복 현상을 막기 위해 이동 로봇의 동역학적 제한 조건을 퍼지 논리를 이용하여 기준 속도를 변화시켜 안전하고 빠는 경로 추종 성능을 얻고자 하였다. 특히, 라인 추종 이동 로봇을 모델링하여 실시간으로 변화하는 목표점에 대한 추종 제어기를 설계하고 퍼지 최적 속도 제한 제어기를 통해 연속적으로 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇의 속도를 제한하여 안정적인 추종 성능을 발휘함을 확인하였다.
기존의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 이때 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 이에 따라 이동로봇의 자체 기능이 점차 고도화되는 방향으로 연구가 진행되었고, 제작비 또한 함께 상승하게 되었다. 그러나 구동만이 목적인 저렴한 이동로봇 시스템을 조작자가 원격 제어하는 것 또한 중요한 분야 중 하나이다. 이때 원격제어에 사용되는 신호로는 카메라에 의한 영상정보와 초음파 센서 등에 의한 거리정보를 주로 사용하게 된다. 그러나 영상정보는 3차원의 입체적 정보를 제공하는 데에는 부적절하기 때문에 초음파 센서를 이용한 거리정보가 매우 유용하게 된다. 본 논문에서는 초음파 센서의 정보를 이용한 원격제어용 힘 반향 조이스틱을 개발하였다 힘 반향 알고리즘은 하나의 식으로 표현하기 곤란하므로 전문가 시스템의 구현이 매우 필요한 분야이다. 따라서 퍼지 논리를 사용하여 생성한 힘 반향 알고리즘을 이동로봇 원격제어에 사용함으로써 조작자가 이동로봇 주변 환경을 쉽게 인식하여 이동로봇을 안전하게 주행할 수 있도록 하였다.
국내외적으로 케이블지지 교량에서 케이블의 착설 및 잔설 등이 낙설됨에 따라 안전사고가 발생하고 있다. 낙설에 의한 직접적인 피해뿐만 아니라 교통사고 등 추가적인 2차 피해가 발생하고 있어, 이에 대한 대책 마련이 필요하다. 이를 예방하기 위한 다양한 방안들이 제시되고 있지만, 안전성과 실용성에서는 여전히 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존 방법 중 능동적인 잔설 제거 방법 중 하나인 케이블 로봇을 활용하고자 하였고, 잔설 제거의 효율을 높이기 위하여 로봇의 등반 능력을 높이는 다양한 방법이 적용되었다. 교량 케이블의 다양한 직경에 적용할 수 있도록 로봇의 가용 범위를 유동적으로 조절할 수 있게 하였다. 또한, 케이블 잔설 제거 로봇의 활용성을 높이기 위하여 케이블의 표면 상태를 실시간으로 점검할 수 있도록 고해상도 카메라를 설치하고, 장력 측정을 위하여 3축 가속도계와 장력 변환 알고리즘을 추가하여 잔설제거 뿐만 아니라 겨울철 이외에도 케이블 점검 로봇으로 활용될 수 있도록 개발하였다. 성능 검증을 위하여 실내 및 현장 실험을 수행하였고, 향후 점검 로봇에 대한 개선사항에서 대해서도 제안 하였다.
A gradient method can provide a global optimal path in indoor environments. However, the optimal path can be often generated in narrow areas despite a sufficient wide area which lead to safe navigation. This paper presents a novel approach to path planning for safe navigation of a mobile robot. The proposed algorithm extracts empty regions using a ray-casting method and then generates temporary waypoints in wider regions in order to reach the goal fast and safely. The experimental results show that the proposed method can generate paths in the wide regions in most cases and the robot can reach the goal safely at high speeds.
Multi-floor navigation of a mobile robot requires a technology that allows the robot to safely get on and off the elevator. Therefore, in this study, we propose a method of recognizing the elevator from the current position of the robot and estimating the location of the elevator locally so that the robot can safely get on the elevator regardless of the accumulated position error during autonomous navigation. The proposed method uses a deep learning-based image classifier to identify the elevator from the image information obtained from the RGB-D sensor and extract the boundary points between the elevator and the surrounding wall from the point cloud. This enables the robot to estimate the reliable position in real time and boarding direction for general elevators. Various experiments exhibit the effectiveness and accuracy of the proposed method.
In this research, EOG(Electrooculogram) signal was analyzed to predict the subject's intention using a fuzzy classifier. The fuzzy classifier is built automatically using the EOG data and evolutionary algorithms. An assistant robot manipulator in redundant configuration has been developed, which operates according to the EOG signal classification results. For automatic fuzzy model construction without any experts' knowledge, an evolutionary algorithm with the new representation scheme, design of adequate fitness function and evolutionary operators, is proposed. The proposed evolutionary algorithm can optimize the number of fuzzy rules, the number of fuzzy membership functions, parameter values for the each membership functions, and parameter values for the consequent parts. It is shown that the fuzzy classifier built by the proposed algorithm can classify the EOG data efficiently. Intelligent motion planner that consists of several neural networks are used for control of robot manipulator based upon EOG classification results.
A mobile robot system utilizing NDT (Non-Destructive Testing) method is designed and fabricated f3r automatic integrity evaluation of large sized industrial reservoirs and pipelines. The developed mobile robot can crawl over the outer surface of the industrial facilities even though the shape of the structures is various and unsymmetric. The robot detects defects such as pinholes, cracks and thickness reduction at the wall of the facilities using EMAT (Electro-Magnetic Acoustic Transducer). Image processing technology for weld line detection at the surface of the target and host programs including defect detecting algorithms are also developed. Automation of defect detection for these kinds of large facilities using mobile robots is helpful to prevent significant troubles of the structures without danger of human beings under harmful environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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