본 논문에서는 스마트 폰과 가정 내의 이동 로봇을 결합하여, 스마트 폰 사용자가 이동 로봇을 통해 원격으로 가정의 수상한 침입자나 거동이 불편한 노약자 혹은 어린 아이들을 살펴볼 수 있도록 개발된 지능형 감시 시스템의 설계와 구현에 대해 소개한다. 이동 로봇의 제한적인 인식 능력과 계산 능력을 고려하여, 이동 로봇의 완전한 자율성에만 의존하여 감시 작업을 수행하지 않고, 사용자와 로봇의 혼합 제어 방식으로 감시 로봇을 제어하도록 설계하였다.
본 논문은 이동 로봇의 이동 및 거리 센싱의 불확실성을 고려한 시뮬레이터 개발에 대해 소개한다. 이동 로봇은 구동기, 바닥의 불안정성, 바퀴 및 구동 기구의 불확실성, 그리고 기타 구조적으로 어려운 다양한 원인으로 동작 명령과 차이가 있게 이동한다. 또한 이동 로봇에 장착된 각종 센서는 센서 자체의 불안정성, 주변 환경의 불안정성등에 의하여 정확한 측정값을 출력하지 못한다. 이러한 이동 및 센서의 불안정성은 로봇의 자율 주행 알고리즘의 구현이 가장 큰 장애물이 되고 있다. 예측하기 어려운 불안정성을 고려하지 않은 알고리즘은 실제 환경에서 필연적으로 동작에 실패하여 크고 작은 사고를 일으킨다. 따라서 알고리즘의 검증을 위해 시뮬레이터가 각종 불확실성을 포함하여 로봇 동작이 실제에 유사하도록 하여야 한다. 본 연구에서는 이동 로봇의 이동과 센싱에 불확실성을 포함하도록한 시뮬레이터를 개발하였다. 다양한 센서들 중 이동 로봇의 위치 추정, 장애물 인식, 지도 작성등에 가장 기본적으로 사용되는 영역 센서를 대상으로 불확실성을 구현하였다. 개발된 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우와 불확실성을 고려하지 않은 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우를 비교하여, 제안된 시뮬레이터의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 칼만 필터 위치 추정 방식에서 노이즈 공분산에 의해 발산이 되는 문제점을 개선하기 위해 바퀴로 구성된 자율이동 로봇에 노이즈를 고려한 위치추정 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 신경회로망을 이용한 변형된 칼만 필터 설계 방식으로, 신경회로망을 이용하여 시스템 노이즈와 측정노이즈의 공분산을 추정함으로서 발산을 방지하는 것이다. 제안한 방식의 유용성을 자체 제작한 자율이동 로봇을 대상으로 시뮬레이션 및 실험을 통하여 칼만 필터 위치 추정 방식 보다 우수함을 확인하였다.
최근에는, 극한 분야에서 해양로봇의 필요성이 제기되고 있으나, 그 기반이 매우 부족한 실정이다. 다행히 로봇경진대회가 활성화되고 로봇교육에 대한 수요가 증가하는 추세이므로, 해양로봇키트의 개발/보급을 통하여 해양로봇 연구개발/산업화 기반을 마련하고 전문인력을 양성하는 것이 바람직하다. 그런데, 기존에는 수중이동 및 표적 탐지/회피가 가능한 해양로봇경진대회용 수중형 자율운항 해양로봇키트가 없었다. 이 문제를 해결하기 위해서 수중이동성, 수중방수성 및 무게조절성이 우수한 보급형 해양로봇키트가 개발되었다. 개발된 키트의 성능 검증을 위해서 Surge, Pitch, Yaw, 장애물회피 등의 시험 평가가 수행되었다. 시험평가 결과는 개발된 키트의 실제 적용 가능성을 보여준다.
본 논문에서는 군집 로봇을 이용하여 주어진 공간을 효율적으로 탐색하기 위한 행동 제어 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 군집 로봇의 운동방정식을 이용하여 각 로봇의 이동 상태를 파악하고 로봇에 장착된 센서 범위를 이용하여 군집 로봇간의 이동 규칙을 계획한다. 계획된 이동 규칙은 초기의 밀집된 위치에서 로봇이 자율적으로 이동하여 로봇간의 충돌을 회피하고 최적의 거리를 유지하면서 공간을 효율적으로 탐색하기 위한 행동 제어 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통하여 그 응용 가능성을 증명한다.
최근에는 극한 분야에서 수상로봇, 수중로봇, 공중로봇과 같은 해양로봇의 필요성이 제기되고 있음에도 불구하고, 그 기반은 매우 부족하다. 다행히도, 로봇교육에 대한 요구가 증가하고 있으므로, 해양로봇키트의 개발 및 보급을 통하여 연구개발 기반을 마련하고 미래 인재를 양성하는 것이 바람직하다. 그러나, 기존에는 공중 이동 및 장애물회피가 가능한 풍선기반의 해양로봇키트가 없다. 이 문제를 해결하기 위해서, 적외선 센서를 이용하여 장애물회피가 가능한 풍선기반 자율 공중로봇키트가 개발되었다. 시험평가 결과는 실제 적용 가능성과 추가 연구의 필요성을 보여준다.
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.
본 논문에서는 그리드 기반의 맵에서 자율이동로봇의 경로생성방법 및 가상 탄성력을 이용한 경로최적화 방법을 다룬다. 경로계획의 목적은 로봇이 주어진 환경에서 효율적으로 목표점을 향해 이동할 수 있도록 정보 생성하는 것이다. 그리드 기반의 경로계획기법으로 AStar 알고리즘이 대표적인 방법이며 본 논문에서는 AStar 알고리즘에 의해 작성된 경로를 가상 탄성력 알고리즘을 이용하여 경로를 최적화하는 알고리즘을 제안하고 있으며 그 결과를 비교한다. 가상 탄성력은 생성된 경로를 더 짧고 부드럽게 생성해주는 장점을 가지고 있으며 그리드 기반의 경로를 최적화 하는데 매우 유리하다.
본 논문은 실외환경에서 이동하는 자율주행로봇의 위치추정 문제를 다룬다. 위성 GPS정보와 IMU센서 정보를 보정하여 로봇의 위치를 확률적으로 추정하는 MCL방법을 제안한다. MCL 방법은 로봇의 위치 예측 과정과 센서 정보에 의해 예측된 위치를 보정하는 과정으로 구성된다. 위치 예측을 위해 필요한 모션모델은 이동 로봇이 구동시의 직진 오차와 회전 오차를 포함한다. 보정은 신뢰도 값에 기반한 리샘플링에 의해 이루어진다. 신뢰도 값은 사용된 GPS와 IMU의 센서 모델에 의해 구해진다. 센서 모델을 구하기 위하여 GPS의 오차 범위를 반복 실험을 통해 구하였다. GPS는 로봇의 위치 추정을 위해 사용되며 IMU는 로봇의 이동 방향을 추정하기 위해 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실외환경에서의 이동로봇 위치 추정에 적용하였고, 실험결과를 분석하여 제안한 방법을 유효성을 보였다.
본 논문은 유연하고 탄력적인 네트워크 구조를 제공하는 Jini를 기반으로 하는 이동 로봇 제어 시스템의 설계와 구현 방법을 제안한다. 기존의 tele-operation 시스템의 단방향 제어을 개선하여, 제안한 시스템에서는 양방향 제어가 가능하고 클라이언트 시스템과 로봇이 상호 연동할 수 있는 구조를 가진다. 기존의 tele-operation 시스템에 Jini 기술을 도입하여 네트워크상에서 자원 이동이 간편하고 분산 컴퓨팅이 가능한 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문은 구체적으로 복수의 작업장 사이에서 자율 이동이 가능하고 새로운 작업장의 네트워크에 자동으로 적응할 수 있는 이동 로봇시스템과 이러한 로봇 시스템과 연결될 수 네트워크 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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