• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.1
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• pp.148-156
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• 2011

This paper presents an implementation of autonomous navigation of a mobile robot indoors. It explains methods for map building, localization, obstacle avoidance and path planning. Geometric map is used for localization and path planning. The localization method calculates sensor data based on the map for comparison with the real sensor data. Monte Carlo Localization(MCL) method is adopted for estimation of the robot position. For obstacle avoidance, an artificial potential field generates repulsive and attractive force to the robot. Dijkstra algorithm plans the shortest distance path from a start position to a goal point. The methods integrate into autonomous navigation method and implemented for indoor navigation. The experiments show that the proposed method works well for safe autonomous navigation.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.36 no.1
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• pp.22-31
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• 2021

In this thesis, we examine the development status of autonomous mobility services using various artificial intelligence algorithms and propose a solution by combining edge and cloud computing to overcome technical difficulties. A fully autonomous vehicle with enhanced safety and ethics can be implemented using the proposed solution. In addition, for the future of 2035, we present a new concept that enables two- and three-dimensional movement via cooperation between ecofriendly, low-noise, and modular fully autonomous vehicles. The zero-error autonomous driving system will safely and conveniently transport people, goods, and services without time and space constraints and contribute to the autonomous mobility services that are free from movement in connection with various mobility.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.2
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• pp.180-185
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• 2003

This paper proposes an intelligent navigation algorithm for multiple mobile robots under unknown dynamic environment. The proposed algorithm consists of three basic parts as follows. The first part based on the fuzzy rule generates the turning angle and moving distance of the robot for goal approach without obstacles. In the second part, using both fuzzy and neural network, the angle and distance of the robot to avoid collision with dynamic and static obstacles are obtained. The final adjustment of the weighting factor based on fuzzy rule for moving and avoiding distance of the robots is provided in the third stage. The experiments which demonstrate the performance of the proposed intelligent controller is described.

• Journal of IKEEE
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• v.25 no.3
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• pp.437-444
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• 2021

In this paper, we propose an autonomous driving algorithm that allows a robot to explore various terrains, and implement an application that can monitor the robot's movement path during terrain search. The implemented application consists of a status unit that indicates the position, direction, speed, and motion of the mobile robot, a map unit that displays terrain information obtained through terrain search, and a control unit that controls the movement of the mobile robot. In order to control the movement of the robot, only the start and stop of the search/return is commanded by the application, and all driving for the search is performed autonomously. The basic algorithm for terrain search uses an infrared sensor to check for obstacles in the order of left, front, right, and rear, and if there is no obstacle and the path traveled is a dead end, it returns to the previous position and moves in the other direction to continue the search. Repeat the process to explore the terrain.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.257-260
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• 2007

In this paper addresses the low-level behavior of fuzzy control and the high-level behavior selector for Autonomous Mobile Robots (AMRs) based on a Fuzzy Artificial Immune Network. The sensing information that comes from ultrasonic sensors is the antigen it, and stimulates antibodies. There are many possible combinations of actions between action-patterns and external situations. The question is how to handle the situations to decide the proper action. We propose a fuzzy artificial immune network to solve the above problem. and the computer simulation for an AMR action selector shows the usefulness of the proposed action selector.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.5
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• pp.396-401
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• 2016

Owing to developments in the internet of things, many products have developed and various researches have processed. Smart home systems in Internet of things area are receiving attention from many people than the other areas. Autonomous mobile robots perform various parts in many industries. In this paper, a smart housekeeping robot was implemented using internet of things and an autonomous mobile robot. In order to make a smart housekeeping robot, Raspberry Pi, wireless USB camera, and uBrain robot of Huins Corp. is used. To control the robot, cell-phone connected with IP of Raspberry Pi, and then Raspberry Pi connected with uBrain robot using Bluetooth. a smart housekeeping robot was controlled using commands of a cell-phone application. If some user wants to move a robot automatically, we implemented that a robot can be chosen an autonomous driving mode from the user. In addition, we checked a realtime video using a cell-phone and computer. This smart housekeeping robot can help user check their own homes in real time.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.17-17
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• 2004

자율 이동로봇은 현재 각광을 받고 있는 서비스로봇의 연구와 더불어 활발히 연구되고 있다. 그 중 경로계획 부분에 대한 연구는 Roadmap Method, Cell Decomposition, Potential Field Method로 크게 구분하여 연구되고 있다. 그러나 경로계획 기법에 있어서 기존의 정형화된 방법 이외에 다른 방법들이 제시 되지 않고 있다. 기존 경로계측의 문제점들은 다음과 같다. 국부최소(local minimum)를 회피하지 못하거나, 많은 계산량으로 인해 넓은 범위에 적용시킬 수 없다는 문제점, 오프라인으로 경로의 최적성에만 치중하여 실시간으로 적용하기가 쉽지 않으며, 돌발적인 상황에 대처하기 어렵다는 문제점 등을 가지고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.98-101
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• 2002

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 주변환경을 쉽게 인식하여 이동로봇을 안전하게 주행할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.370-372
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• 2008

본 연구에서는 이동 로봇에 영역 센서를 장착하여 실내에서 주변환경을 인식하여 지도를 작성하는 방법을 제안한다. 이동 로봇이 미지의 환경에서 자율 주행하기 위해서는 로봇 환경에 대한 지도를 작성하면서 이 지도 상에서 로봇의 위치를 인식할 수 있어야한다. 지도 작성과 위치 인식을 동시에 수행하는 SLAM을 구현하기위한 준비단계로서 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 연속적인 센서 신호들로 부터 동일 특징을 추출하고 이들을 서로 일치시켜서 로봇 이동 및 센서 신호에 불확실성이 있는 경우에도 지도를 작성하는 방법을 연구한다. 실제로 레이저 영역 센서를 장착한 이동 로봇을 이용하여 실내에서 지도를 작성하는 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 검증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2426-2428
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• 2004

자율이동로봇에 있어서 기본적이면서도 가장 중요한 문제 중의 하나는 자신의 위치를 추정하는 것이다. 만약 로봇 자신이 어디에 있는지 알지 못한다면 효과적으로 로봇의 동작을 계획할 수도 없을 뿐 아니라, 목표물을 찾을 수도 없으며 목표에 도달하는 데 있어서도 상당한 문제가 생기게 된다. 이미 로봇의 자기 위치추정 문제에 대해서는 GPS, 시각, 레이져, 초음파 센서등을 이용한 많은 기술들이 개발된 상태이다. 하지만 각각의 방법들에 있어서 정확성의 향상은 하드웨어 비용의 증가와 추가 전력을 고려해야 하는 등의 문제를 가져오게 되었다. 문제의 핵심은 저렴하면서도 손쉽고 정확한 값을 갖는 알고리즘을 개발하는 데 있다고 할 수 있는 것이다. 본 논문에서는 초음파 센서를 이용하여 이러한 문제에 대한 만족할 만한 답을 얻고자 한다.