가정용 로봇은 정보제공, 교육, 오락 등의 다양한 분야에 대해 서비스가 가능한 로봇이 등장하고 있다. 특히 가정에서의 가사 노동력을 절감할 수 있는데 도움이 되는 로봇이 청소로봇이다. 대부분의 가정이 청소에 많은 시간을 할애하고 있으며 청소로봇은 이러한 측면에서 노동력의 절감 및 윤택한 삶을 누리는데 일조를 할 수 있을 것이다. 따라서 수 십년 전부터 가정용 청소기가 판매되면서 자동으로 청소하는 것에 관심을 두어 왔으나 로봇기술이나 주변 부품기술이 발전하지 못하여 로봇의 개발이 어려웠었다. 최근 실생활에 적용되는 청소로봇이 시중에 판매되면서 청소로봇은 가정용 로봇 중에서도 많은 관심을 가지게 되었다. 가정용 청소로봇은 단순기능을 갖는 장난감 형태의 로봇에서 수백만원대의 청소로봇까지 개발되고 있다. 그림 1은 다양한 청소로봇을 성능 대 가격측면에서 포지셔닝한 것이다. (중략)
본 논문은 가정용 청소로봇이 대중화가 이루어지면서 많은 종류의 청소로봇들이 개발되고 있지만 대부분의 청소로봇들이 외부 환경과 상호적으로 대응하지 못하고 무작위 경로 생성에 가까운 알고리즘들을 적용하고 있는 점에서 착안하였다. 목표로 하고 있는 경로 탐색 기법은 대부분의 가정용 청소로봇이 장착하고 있는 범퍼 센서를 사용하여 논리적인 가상의 지도를 생성하고 이 정보를 활용하여 청소로봇의 위치를 파악하고 최적의 청소 경로를 생성하는 방법이다. 사람이 진공청소기를 사용하여 청소를 하듯이 청소할 공간을 파악하고 일련의 규칙대로 청소하는 무의식의 프로세스를 청소로봇이 최대한 유사하게 작동하기 위해서는 벽뿐만 아니라 소파나 테이블과 같은 로봇의 움직임을 방해하는 각종 요소들을 모두 고려해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 Occupancy Grid Map을 생성하여 로봇이 장애물의 위치를 파악하고 청소 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 그리고 이러한 경로 탐색 기법을 적용하기 위해서 Monte-Carlo Localization 알고리즘을 사용하며 생성된 Occupancy Grid Map을 통하여 로봇이 자체적으로 위치를 파악할 수 있도록 한다. 청소로봇이 자체의 위치를 파악하게 되면 로봇의 크기와 비교하여 움직일 수 있는 공간과 움직이지 못하는 공간을 구별하여 이동 가능한 영역과는 별개로 청소를 위한 경로 탐색을 수행할 수 있다. 청소를 목적으로 하는 경로 탐색은 청소 영역을 최대화하면서 최적의 경로를 탐색하고 Localization을 통해 해당 경로를 유지하면서 이동할 수 있게 된다. 이러한 경로 탐색 기법을 제시하면서 기존의 청소로봇들과의 알고리즘 차원에서의 비교 및 그 성능 평가는 향후 연구에서 해결하도록 한다.
지능형 청소로봇이란 사람을 대신하여 로봇 스스로가 집안을 청소랄 수 있는 로봇을 말한다 현재까지 출시된 지능형 로봇들 가운데 신뢰성 있는 청소로봇들은 대부분 고가형 청소로봇이다. 고가형 로봇은 위지 정보를 기억하고 경로를 계산하기 위해 많은 기억장치와 컴퓨팅 자원을 가지고 있기 때문에 200-400 만원대의 높은 가격에 판매되고 있다. 이것은 결국 청소로봇의 보편화에 큰 어려움으로 작용하고 있다 따라서 본 논문에서는 개인용 컴퓨터를 이용하여 정보를 기억하고, 경로를 계산함으로써 청소로봇의 기능을 단순화하여 보다 저렴하고 신뢰성 있는 청소로봇 시스템을 제안한다
본 논문은 일반적인 경로탐색기법의 사용으로 인한 단점들을 보완하며 공간적, 시간적, 안정성을 만족하는 효율적인 경로탐색기법인 IRCT기법을 소개하고, 이를 가정용 청소로봇에 적용한다. 기존의 경로탐색 기법인 A*알고리즘은 격자이동을 하여야만 하는 한계로 인하여 이동저리에 있어서 비효율적이고, 그에 따른 시간적 손실과 에너지의 손실 등이 따른다. IRCT 기법은 A*알고리즘에서 사용하는 격자이동에 대한 문제점을 장애물과 비장애물을 재 정의하여, 격자이동이 아닌 노드와 노드 사이를 이동함으로써 효율성과 안정성을 동시에 만족시킨다. 청소용 로봇에 IRCT기법을 적용하기 전 실험을 통하여 IRCT기법과 A*알고리즘을 비교함으로써, 두 기법사이의 인동거리와 시간적 효율성을 확인하고, IRCT기법의 안정성을 보인다.
선진각국에서는 여러분야에서 지능화 로봇이 연구되고 있다. 이동 로봇분야에서는 청소용 로봇, 경비용 로봇, 안내용 로봇 등을 개발하여 실용화 및 기업의 이미지 홍보를 위하여 사용하고 있으며 보다 지능화된 로봇을 구현하기 위해 Mapping 기술과 같은 요소기술에도 많은 연구가 이루어지고 있다. 더우기 작업조건이 어렵거나 특수한 환경, 예로서 고층빌딩, 건설현장 및 고온, 다습, 유독유해한 환경에서도 인간을 대신하여 작업을 수행할 수 있는 지능화 로봇의 연구도 활발히 진행되고 있다. 여기서는 이상에서 ICMR에 대하여 설명한다.
청소 로봇의 중요한 기술 중 하나는 커버리지 성능이다. 대부분의 가정용 청소 로봇들은 로봇의 크기나 제작 비용 때문에 로봇을 구성하는 시스템 구성에 제약을 받게 된다. 이러한 이유 때문에 청소 로봇의 가장 중요한 요소인 커버리지 성능을 높이는데 필요한, 위치 인식이나 맵 구성을 위한 기존의 알고리즘들을 쉽게 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 청소 로봇을 위한 두 가지 문제에 초점을 맞추어 이를 해결 할 수 있는 방안을 제시한다. 먼저 계산 량을 줄여 저가형 시스템을 구성할 수 있어야 한다. 이를 위해 청소 환경을 단순화 하는 형태로 변화 시켜 위치 인식과 특징점 맵을 구성하는데 필요한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 두 번째로 청소로봇에 사용하는 센서들의 성능이 매우 제한적이다. 청소 로봇에 가장 많이 사용되는 센서는 초음파 센서와 적외선 센서이다. 초음파 센서의 경우에는 로봇의 크기나 구조적인 문제 때문에 측정 범위가 제한되고, 적외선의 경우엔 비용 문제와 센서 자체가 가지고 있는 측정 범위에 대한 문제에 의해 근거리 측정용 센서만을 사용한다. 이러한 센서들의 성능을 고려한 특징점 추출 방법을 설명하고 이를 이용한 맵 구성과 청소 영역 분할에 대한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 전 영역 청소를 위한 알고리즘들은 실제 판매되는 청소 로봇에 적용하여, 그 성능을 검증한다.
로봇의 백과사전적 의미를 보면, 사람의 손발과 같은 동작을 하는 기계라고 되어 있다 로봇이라는 말은 체코어의 '일한다(robota)'라는 뜻으로, 1920년에 체코의 작가 K. 차페크가 희곡 (로섬의 인조인간 : Rossum's Universal Robots)을 발표한 이래로 쓰이게 되었다.(중략)
현재 산업현장은 작업한 인부들이 작업을 마치고 청소하는 식으로 현장의 청결을 유지한다. 본 연구에서는 산업현장의 청결을 보다 깨끗하고 안전하게 유지하여 안전사고 발생의 요인이 되는 것을 제거하는 것을 전제로 하여 현재 상용화 되고 있는 로봇청소기와 아두이노를 이용한 센서를 적용하고자 한다. 본 논문은 기존의 로봇청소기에 미세먼지 센서와 유해가스 센서를 탑재하여 산업현장의 환경을 감지하도록 한다. 산업 현장의 미세먼지 농도가 일정 수치 이상이면, 로봇청소기를 작동하도록 한다. 로봇청소기에 공기청정기와 전자석을 추가하여 산업현장의 공기를 쾌적하게 조성하며, 미세 금속 이물질을 처리하는 기능을 탑재하여 산업현장에서 발생하는 이물질을 보다 쉽게 처리하도록 한다. 유해가스 농도가 일정 수치 이상이면, 부저를 통해 경보를 울려 산업현장 내부에 유해가스가 유출되고 있다고 알려준다. 또한, 블루투스 통신을 통해 스마트폰 어플리케이션으로 센서의 값을 확인하여 DC모터, 공기청정기, 전자석 등을 수동조작해 청소되지 않은 부분을 청소하도록 할 수 있다.
4차 산업혁명 시대로 들어서면서 인공지능, 로봇산업이 크게 떠오르고 활발해지기 시작했으며 특히 가정용 제품들이 많이 나오고 있다. 최근 들어 미세먼지, 황사 등 공기 중의 미세먼지나 세균 바이러스로 인해 호흡기 질병에 많이 걸리고 이러한 환경문제 때문에 많은 사람들이 집안 공기를 정화 시킬 수 있는 공기청정기를 많이 구매하고 있다. 대부분 집의 일반적인 공기청정기는 한 자리에서 한정된 공간의 공기만 정화 시키고 다른 공간에 필요하면 직접 옮기거나 추가로 구매해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결 하기위해 비교적 가정에 많이 사용하고 있는 로봇청소기에 공기 청정기 기능을 접목시켜 청소를 하면서 생기는 먼지들을 걸러내는 동시에 공기청정기능 까지 접목시켜 로봇청소기가 움직이며 여러 공간을 청소도 하며 공기 청정 기능 까지 하고 로봇청소기가 작동 안 할 때는 공기청정기의 기능만 하여 따로 로봇청소기와 공기청정기를 구매할 필요가 없어 공간절약과 비용감소 효과를 기대할 수 있을 것이다.
로봇은 인공지능(AI) 기술을 비롯해 빅데이터, 센서기술, 클라우드 등 다양한 신 분야의 축적된 기술력과 노하우를 필요로 한다. 코로나 19 여파로 비대면 서비스에 대한 수요가 증가하고 정보통신기술이 발전되고 있는 가운데 청소용, 잔디 깎기, 가사용, 동반자, 엔터테인먼트 및 레저용, 노약자 및 장애인 지원 로봇 등 우리생활 주변에서도 서비스 로봇이 빠르게 도입되고 있다. 본 논문에서는 최근 3년간(2018.1~2020.12) 중앙지, 경제지 등 54개 언론사 기사를 빅카인즈와 데이터랩을 이용하여 서비스 로봇&인공지능을 키워드로 관계도 분석, 키워드 트렌드, 연관어 분석을 하였다. 연관어 키워드 빈도수로는 인공지능(534), LG전자(157), 드론(112), 자율주행(101), 빅데이터(81), 로보티즈(61), 사물인터넷(34) 순으로 서비스 로봇의 성장은 인공지능을 비롯한 4차 산업혁명 관련 기술과 연관성이 매우 컸다. 2016년~2020년 기간에 산업용 로봇은 1.89배 증가했으며, 서비스 로봇은 5.21배 증가하여 서비스 로봇의 수요가 다양한 분야에서 확산됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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