로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.
본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전등 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다.
자율주행 자동차 또는 자율주행 로봇의 개발을 위해서는 경로 주행 시험이 필요하다. 이러한 시험은 실제 환경뿐만 아니라 시뮬레이션 환경에서도 수행되고 있다. 특히 강화학습과 딥러닝을 이용한 개발을 위해서 다양한 환경의 데이터가 필요한 경우에 시뮬레이터를 통한 개발도 이루어지고 있다. 이를 위해서는 수작업으로 설계된 경로뿐만 아니라 무작위로 자동으로 설계된 다양한 경로의 활용이 필요하다. 이러한 시험장 설계는 실제 건설, 제작에도 활용할 수 있다. 본 논문에서는 원호와 선분의 조합으로 이루어진 주행 시험 경로를 무작위로 생성하는 방법을 소개한다. 이는 원호와 선분의 거리를 구하여 충돌 여부를 판별하는 방법과 경로를 계속해서 이어 나가는 것이 불가능할 경우 경로 일부를 삭제하고 적절한 경로를 다시 만들어 나가는 알고리듬으로 이루어진다.
일반적으로 직진 경로를 주행하는 이동로봇의 오차 보정을 위해서는 PI 제어기의 계수 보정이 필요하다. 본 논문에서는 직진 경로를 주행하는 이동로봇의 양쪽 바퀴에서 얻어진 엔코더의 값으로 측정하고, 측정되어진 엔코더의 값을 이용하여 방향과 움직임의 오차를 보정해주는 알고리즘을 PI제어기와 유전알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 구할 수 있는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 온톨로지에 기반한 주행로봇의 경로 설정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 로봇 컴포넌트 구성시 기존의 방식인 단순한 지식 저장소(데이터베이스)를 이요하는 것을 벗어나 온톨로지 추론을 통해 주행로봇의 경로를 설정한다. 즉 로봇이 주어진 임무에 미리 움직일 경로를 설정한 뒤 경로에 따른 이동중 필요한 컴포넌트를 구성하게 된다. 기존 방식인 단순한 지식 저장소의 경우 주어진 경로에 따라 움직이지만 온톨로지 추론을 통해 경로를 재설정해 준다면 로봇은 주어진 임무를 좀 더 빠르고 완벽하게 해결할 수 있다.
본 논문에서는 자이로스코프를 이용한 자율이동로봇의 주행기록계에 대한 오차 보상을 제안한다. 자율이동로봇의 주행 시 주행기록계는 슬립과 마찰 등으로 인해 많은 방향각에 대해 오차를 포함하고 있어서 주행기록계에만 의존하여 주행하기 힘들다. 주행기록계가 슬립과, 회전에 대한 단점을 보안하기 위해 방향각에 대해 자이로스코프를 사용하여, 자이로스코프로부터 얻은 데이터와 주행기록계의 데이터를 융합하여 주행기록계의 오차누적에 의한 이동로봇의 방향각에 대한 비정확성을 보상하기 위한 알고리듬을 제안한다. 대부분의 주행 시 주행기록계의 값을 신뢰하고 자율이동로봇의 순간적인 각도변화에 대해서는 자이로스코프를 이용하였다. 이동로봇의 직진 주행 실험 결과 주행기록계만을 사용하여 주행했을 때는 방향각 오차가 크게 발생하였다. 그러나 주행기록계와 자이로스코프의 데이터를 융합하여 적용한 시스템의 성능이 주행기록계만 이용한 경우에 비해 보다 정확함을 실험을 통해 확인하였다. 이동로봇의 안정성 있는 경로 추종을 통해 이동로봇의 보다 넓은 영역에서의 작업이 기대된다.
본 연구는 교육용 로봇 중 한 종류인 스마트로봇을 대상으로 기존의 OID 센서 환경을 이용하되 주행의 문제점을 프로그램으로 처리하는 것을 제안 하고자 한다. 주행 정보를 가지고 있는 지도환경, 위치인식, 경로계획, 장애물 회피 및 경로 재설정을 중심으로 주행 테스트 환경을 구축했으며 평균적인 최종 오류 률이 아니라 오류가 증가하는 시점을 재보정의 순간으로 잡아야 한다는 가정을 통해 실험을 진행했다. 그 과정을 통해 선행실험에 비해 안정적인 주행 결과를 얻었다. 본 연구가 현재 판매되는 저가형 센서를 장착한 교육용 로봇들의 주행 성능을 올릴 수 있는 개발방법이 될 것이라 본다.
본 논문에서, 평탄한 경로 뿐 아니라 바위 등의 험로환경에서도 로봇이 주행하도록 다족류 절지동물과 유사한 구조를 갖는 다중 모듈형 로봇의 설계 및 구현을 다룬다. 각 모듈은 독립 전원과 제어장치, 구동부 및 근거리 Zigbee 무선통신을 포함하고 있으며 절지동물의 한마디를 구현하였다. 주행방향 및 경로 조건에 따라 각 모듈은 무선통신에 의하여 동일한 주행방향을 가지며 모듈의 구동부를 가동 또는 차단할 수 있도록 설계하였다. 주행시 경로의 조건에 따라 각 모듈의 속도와 토크를 계산하며 험한 경로의 경사도에 따라 구동 되는 모듈 수를 가변적으로 조정하여 험로 및 평탄도로 등의 다양한 경로환경에 효율적으로 주행하도록 하였다. 험로 모델을 이용한 실험을 통하여 모듈을 가변적으로 구동할 수 있는 로봇을 구현하였다.
자율주행 4단계 이상에서는 차량 스스로가 목적지까지 주행하기 위해 차선 단위의 전역경로를 생성하는 것이 필수적이며, 이를 위해 정밀도로지도 활용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위해서는 정확한 링크 정보를 통해 도로 네트워크를 구축하는 것이 필수적인데, 현재 공개된 정밀도로지도는 이 부분의 구현을 어렵게 하는 다양한 오류를 포함하는 것을 볼 수 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위한 링크 오류 개선 및 도로 네트워크 구축에 관한 연구를 수행하였다. 전역경로 생성에 치명적일 수 있는 오류를 검출하고 링크를 포함한 정밀도로지도의 정보들을 활용하여 도로 네트워크를 구축하는 전처리 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 방법을 통하여 실제 정밀도로지도로부터 정확한 전역경로를 생성할 수 있는 것을 확인함으로써 본 연구의 유효성을 검증하였다.
본 연구에서는 로보트에 현재위치와 목적지가 주어지면 로보트가 가지고 있는 세계지도(world map)로부터 경로를 탐색하여 경로의 주위 환경 정보를 가진 경로지도(route map)을 생성하고 이를 해석하여 주행을 하도록 한다. 그리고, 인간은 매우 복잡한 상황을 간단하게 이행하는 능력을 갖고 있으나, 그 상황을 감지하는데 필요한 정보들은 불확실성과 모호성을 내포하고 있으며, 인간의 주관적 판단에 의한 것과 불완전 계측에 의한 것들을 처리하기 위해 퍼지 이론을 이용한 추론 및 주행 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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