기존에는 센서와 원격제어 또는 딥-러닝과 같은 기술들을 이용하여 탐사로봇의 속도를 제어할 수 있었다. 하지만 기상 정보를 이용하여 탐사로봇의 속도를 제어하는 것은 지금까지 제안되지 않았다. 유용한 일상 생활정보인 기상정보를 이용하지 않는 기존 탐사로봇의 방법의 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 기상청에서 무료로 제공하는 RSS(Rich Site Summary) 서비스로부터 얻어진 날씨 정보를 이용하는 새로운 탐사 로봇 속도 제어 방법을 제안한다. 본 논문에서 구현된 탐사로봇은 TCP/IP 통신을 통하여 원격 제어되고 장착된 카메라 센서에 의해 얻어진 실시간 현장화면 사진을 와이파이 통신내에서 제공할 수 있다. 추가로 기상청의 URL(Uniform Resource Locator)을 통하여 얻어진 날씨 정보를 활용하여 탐사로봇의 속도가 자율적으로 제어된다. 제안한 방법의 올바른 성능은 강수확률과 풍속에 따른 탐사로봇의 속도를 측정한 논문에서의 실험 데이터들로부터 확인된다.
장애물이나 경사지가 많은 협소 지역에서 탐사 활동을 수행하는 로봇은 험지에서도 이동할 수 있는 자율주행 방법을 필수적으로 제공해야 한다. 본 논문은 협소 지역에서 탐사와 객체 탐지를 위해 주행 상황에 따라 바퀴 주행과 관절 주행을 동적으로 변경하면서 이동하는 다관절 로봇 시스템을 제안한다. 다관절 로봇은 마찰력과 수직항력, 토크 값 등을 고려해 설계한 운동 모델을 기반으로 바퀴와 관절 이동을 변경하면서 자율적으로 주행한다. 관리자는 관제 서버를 통해 로봇이 수집한 탐사 정보를 실시간으로 확인하고 필요시 로봇의 원격제어를 수행할 수 있다. 본 연구를 통해 사람이 접근하기 어려운 협소 지역 탐사나 재난지역 인명구조 활동에 활용할 수 있기를 기대한다.
메카넘 휠과 4족 및 6족의 다리를 갖는 탐사 및 재난 로봇을 바탕으로 휠과 6족이 함께 존재하는 탐사 및 재난 로봇이다. 평지나 완만한 길에선 메카넘 휠을 이용해 빠르게 굴러가는 모습을 볼 수 있다. 그리고 계단이나 산악지대 같은 경사가 높고 휠로 이동하기 힘든 공간은 부착된 6족 다리를 이용해 걸어 나가는 모습을 볼 수 있다. 이러한 휠과 6족이 결합된 탐사 및 재난 로봇은 사람의 조종 없이 영상처리와 여려가지 센서를 이용해 스스로 자율주행 하는 모습을 볼 수 있다.
자율무인잠수정(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)은 미국을 중심으로 1980년대부터 다양한 수중관련 기술의 발전과, 민군의 사용분야가 증가되면서 급속한 발전의 진전을 보았다. 특히, 과학기술의 발전과 군의 전투개념 변화로 요구되는 무기체계도 급속히 변화되면서 자율무인잠수정이 핵심무기체계로 부상하게 되었다. 군에서 효율적인 전장 관리와 사회의 인명 중시 경향은 무기체계를 유인시스템으로 전환시키고 있다. 자율무인잠수정은 심해저 자원탐사, 해양조사 등 민수분야뿐만 아니라 해군의 정보전, 기뢰전, 그리고 대잠전과 같은 성분 작전에서 핵심적 역할을 수행하게 되었다. 본 기고에서 1994년부터 자율무인잠수정 종합발전 계획을 수립하여 개발하고 있는 미 해군 운용개념을 분석하고 분석된 결과를 기초로 하여 미래 우리 해군에서 자율무인잠수정의 개발 및 운용을 위하여 필요한 핵심 기술을 자율제어, 센서 및 신호처리, 진수 및 hgl수. 수중항법, 수중통신, 그리고 에너지 등으로 구분하고 각각에 대하여 기술발전 동향을 고찰하고 기술개발을 제안하였다.
청소 로봇, 관광 안내 로봇부터 우주 탐사로봇까지 자율이동로봇의 응용분야가 넓어짐에 따라서 자율이동로봇의 인기는 급속도로 높아지고 있다. 하지만 동적인 환경 내에서 자율이동로봇의 안전한 네비게이션을 위한 만족스러운 제어 알고리즘은 여전히 연구 과제이다. 본 논문에서는 새로운 Potential field method를 이용한 제어 방법을 제안하였고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘을 실행하고 분석하였고, 이 실험 결과들로서 Potential field method를 사용한 행동(behavior)에 기반한 제어 시스템의 유효성을 나타내었다.
An autonomous reconnaissance ground robot performs its duty in various different environments such as mountain-scape, desert and under-water through changing its shape and form according to the environment it is working in. Making a prototype robot for each environment requires extra cost and time. It is also difficult to modify the problem after production. In this paper, we propose the adoption of M&S(Modeling & Simulation) environment for the production and design of the autonomous reconnaissance ground robot. The proposed method on the M&S environment contributed to the more effective and less time consuming production of the robot through the Pre-Modeling and Pre-Simulation process. For example, we showed the design and implementation of the autonomous reconnaissance ground robot under the proposed environment and tools.
모바일 로봇은 제조, 물류, 건설 등 다양한 산업 분야에서 중요한 역할로 사용되고 있으며 연구분야에 있어서도 데이터 수집, 실험 수행, 환경 탐사, 자율주행 알고리즘 개발 등에도 사용되고 있다. 본 연구에서는 실외 환경에서 고중량 적재물을 이동시킬 수 있는 모바일 로봇 플랫폼을 설계하고 제작하였다. 또한 설계 정보와 제작 과정 등을 여러 사람들이 활용 가능하도록 공유한다. 개발된 모바일 로봇 플랫폼은 대부분의 부품들이 시중에서 쉽게 구할 수 있는 규격 부품을 사용하였기 때문에 공유된 설계 정보를 이용하여 많은 연구자들이 모바일 로봇 플랫폼을 제작하여 활용할 수 있도록 하는데 목적이 있다.
본 논문에서는 이동 로봇이나 자율 캐릭터 에이전트로 미지의 환경을 탐사하는 문제를 다룬다 전통적으로 공간탐사 문제를 해결하기 위한 연구노력들은 주로 그래프기반의 공간 표현법들과 그래프 탐색법들에 초점을 맞추어 왔다. 최근 들어, 공간탐사를 위한 가장 효율적인 그래프 탐색법들 중 최대 $min(mn, d^2+m)$에지들만을 탐색하는 EXPLORE알고리즘이 발견되었다. 이때 d는 그래프의 부족도(deficiency)를 나타내고, m은 그래프 에지들의 수를, n은 그래프 노드들의 수를 나타낸다. 본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안한다. 두 알고리즘들은 모두 EXPLORE 알고리즘과 같이 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.
본 논문에서는 진화 하드웨어에 기반한 자율 이동 로봇의 온라인 학습 기법에 관하여 소개하고자 한다. 진화 하드웨어는 실행 시간중에 하드웨어 회로 구성을 변경시킬 수 있는 새로운 개념의 FPGA이다. 제어 프로그램은 진화 하드웨어상에 트리 형식으로 구현되며 유전자 프로그래밍을 이용하여 학습하게 된다. 로봇의 환경 탐사가 진행됨에 따라 입력되는 센서 정보에 기반하여 제어 프로그램은 학습을 수행하게 되며, 노드 돌연변이의 유전 연산자를 이용하여 진화한다. 제어 프로그램의 게이트 회로는 학습의 진행에 맞추어 실행 시간중에 보다 적합도가 높은 방향으로 발전한다. 본 논문에서는 진화 하드에어를 이용한 학습 방식과 FPGA 구현 및 로봇 제어에의 응용에 대한 실험 결과 등을 설명할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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