IEEE 802.11의 DCF는 경쟁 기반 방식으로 폴링 기반 방식의 PCF에 비해 알고리즘이 단순하고 나쁘지 않은 성능을 보여주기 때문에 실질적으로 많이 쓰이고 있다. 하지만 DCF는 경쟁을 통하여 채널을 할당받기 때문에 데이터 전송 시에 다른 노드들과 충돌의 위험이 있다. 이러한 충돌을 줄이기 위해서 CSMA/CA의 충돌 회피 방식을 사용하지만 그 성능에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 톤을 사용한 새로운 경쟁 기법 TAR(Tone-based Access scheme with Repetitive contention)를 제안한다. TAR에서는 데이터 전송 채널(data transmission channel)외에도 적은 구간의 경쟁 채널(contention channel)을 두어 데이터 전송과 경쟁을 병렬적으로 처리함으로써 기존의 CSMA/CA가 가지고 있는 충돌에 대한 문제를 줄이고자 하였다. 경쟁 기법의 큰 개념은 기존의 CSMA/CA 기법을 이용하지만 경쟁 채널이라는 개념을 도입하여 반복적인 경쟁을 통해 데이터 전송 채널에서의 충돌 확률을 크게 줄이는 장점이 있다. 제안한 TAR 기법은 모의실험을 통해 기존의 기법에 비해 크게 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 어떤 다른 시스템의 정보를 이용하여 주변을 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 시스템은 초소형 비행체를 이용하여 주위 환경과 자율 이동로봇의 위치 정보를 탐색할 수 있도록 시스템을 구성하였다 이러한 시스템의 성능은 로봇이 위치하고 있는 주위의 불완전한 정보로부터 적절한 결론을 유도해 낼 수 있어야 한다. 그러한 비선형적인 문제는 현재까지도 문제 해결을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자율이동로봇의 행동 환경을 공간상의 제약을 받지 않는 비선형 시스템인 초소형 비행체에 극초단파(UHF16채널) 영상장치를 이용하여 호스트 PC로 전송하고 호스트 PC는 로봇의 현재 위치, 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 등을 분석한다. 분석된 결과 파라메타는 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하고, 로봇은 그 데이터를 분석하여 동작하게 된다. 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할 때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 생성하거나 장애물을 회피 할 새로운 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 초소형 비행체에서 탐지한 불완전한 영상정보에서도 비교적 신뢰도 놀은 결과를 보이는 A* 알고리즘을 사용하였다 적용한 알고리즘은 실험을 통하여 실시간으로 정보를 처리할 수 있었으며, 자율 이동로봇의 충돌회피나 최단 경로 생성과 같은 문제를 실험을 통하여 그 성능과 타당성을 검토하였다.delta}textitH]$를 도출하였다.rc}C$에서 30 ㎫의 압력으로 1시간동안 행하였다 소결한 시편들은 직사각형 형태로 가공하였으며 표면은 0.5$\mu\textrm{m}$의 다이아몬드 입자로 연마하였다. XRD, SEM 및 TEM을 이용하여 상분석 및 미세조직관찰을 행하였다. 파괴강도는 3중점 굽힘 법으로 (3-point bending test) 측정하였다. 이때 시편 하부의 지지 점간의 거리는 30mm, cross-head 속도는 0.5 mm/min으로 하였고 5개의 시편을 측정하여 평균값을 구하였다.ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 3은 0.123$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.017$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 4는 0.055$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.016$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 5는 0.031$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.015$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 6은 0.111$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.020$\ell/\textrm{cm}^3$로 나타났다. 3. 단일재료의 악취흡착성능 실험결과 암모니아는 코코넛, 소나무수피, 왕겨에서 흡착능력이 우수하게 나타났으며, 황화수소는 펄라이트, 왕겨, 소나무수피에서 다른 재료에 비하여 상대적으로
본 논문은 장애물 회피 능력을 갖는 자발적 주행 로봇 (Khepera)을 제어하는 재귀 신경망을 진화와 학습의 상호 적응에 의해 결정하는 방안을 제시한다. 제안한 동시 적응 방안은 다음 두 가지 성질을 갖는다. 유전자 알고리즘에 의해 해집단내 여러 개의 신경망 제어기들은 전역적 탐색을 수행하여 점진적으로 장애물과의 충돌이 적게 일어나도록 진화되고, 동시에 각 신경망 제어기는 상보적 재강화 역전파 (CRBP: Complementary Reinforcement Backpropagation) 학습에 의해 국부적 탐색을 수행하여 주행 특성이 로봇이 처한. 외부 환경에 적응되어진다. 실험 결과, 학습과 결합한 진화에 의해 얻어진 신경망 제어기가 진화자체만에 의해 얻어진 신경망 제어기보다 더 나은 충돌 회피 능력을 보여 주며, 원하는 주행 성능에 보다 빨리 도달하는 것을 확인할 수 있다.
In the navigation for a mobile robot, the collision avoidance with unexpected obstacles is essential for the safe navigation and it is independent of the technique used to control the mobile robot. This paper presents a new collision avoidance algorithm using neural network for the safe navigation of the autonomous mobile robot equipped with CAN and ultrasonic sensors. A tracked wheeled mobile robot has a stability and an efficiency to move on a rough ground. And its mechanism is simple. However it has difficulties to recognize its surroundings. Because the shape of the tracked wheeled mobile robot is a square type, sensor modules are generally located on the each plane surface of 4 sides only. In this paper, the algorithm using neural network is proposed in order to avoid unexpected obstacles. The important character of the proposed algorithm is to be able to detect the distance and the angle of inclination of obstacles. Only using datum of the distance and the angle, informations about the location and shape of obstacles are obtained, and then the driving direction is changed. Consequently, this algorithm is capable of real time processing and available for a mobile robot which has few sensor modules or the limited sensing range such as a tracked wheeled mobile robot. Effectiveness of the proposed algorithm is illustrated through a computer simulation and an experiment using a real robot.
본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로 지도생성, 위치추정, 장애물 회피, 경로계획에 대해서 설명한다. 기하학적 지도는 위치추정과 경로계획에 이용된다. 위치 추정을 위해서 지도 정보를 이용하여 센서 데이터를 계산하고 이를 실제 센서 데이터와 비교한다. 위치 추정에는 몬테 카를로 위치 추정 방법을 사용한다. 인공 전위계를 사용하여 장애물로부터의 척력과 목표 위치로의 인력을 구하여 장물을 피한다. 경로계획을 위해 다익스트라 알고리즘을 이용하여 로봇의 출발 위치에서 목표 위치까지의 최단거리 경로를 구한다. 이러한 방법들이 통합하여 자율 주행 방법을 실제로 구현하여 실험하였다. 실제 실험을 통하여 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.
본 고에서는 현재 해상과 항공 이동통신에서는 자동 감시 및 트래픽 완화를 위해 도입되고 있는 자동 식별장치에 대한 기술적 특성에 대해서 기술하였다. 특히 해상에서는 2002년 7월부터 의무적으로 선박자동식별장치를 설치할 것을 SOLAS(Safety of Life at Sea)조약에서 규정하고 있다. 자동감시시스템인 선박자동식별장치는 디지틀 무선링크와 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 컴퓨터와 상호 연결해서 효율적으로 선박간의 충돌 회피 및 트래픽 관리를 수행한다. 이를 위해서는 각 장치간에 데이터 링크를 효율적으로 사용해야 하는데 이를 SOTDMA(Self-Organized Time Division Multiple Access)라 부르는 알고리즘이 수행하고 있다. 이 알고리즘은 여러 무선국에 짧은 버스트를 허용해서 정확히 조직화한다. 그러므로 무선국을 설치한 선박이나 항공기간에 충돌은 최소화된다. 본 고에서는 해상 및 항공에서 SOTDMA 알고리즘 동작 및 능력을 분석해서 모델링하여 이 시스템의 throughput을 평가하는 방법을 제시 하였다.
본 고에서는 현재 해상과 항공 이동통신에서는 자동 감시 및 트래픽 완화를 위해 도입되고 있는 자동 식별장치에 대한 기술적 특성에 대해서 기술하였다. 특히 해상에서는 2002년 7월부터 의무적으로 선박자동식별장치를 설치할 것을 SOLAS(Safety of Life at Sea)조약에서 규정하고 있다. 자동감시시스템인 선박자동식별장치는 디지틀 무선링크와 GNSS(Global Navigation Satellite System)글 컴퓨터와 상호 연결해서 효율적으로 선박간의 충돌 회피 및 트래픽 관리를 수행한다. 이를 위해서는 각 장치간에 데이터 링크를 효율적으로 사용해야 하는데 이를 SOTDMA(Self-Organized Time Division Multiple Access)라 부르는 알고리즘이 수행하고 있다. 이 알고리즘은 여러 무선국에 짧은 버스트를 허용해서 정확히 조직화한다. 그러므로 무선국을 설치한 선박이나 항공기간에 충돌은 최소화된다. 본 고에서는 해상 및 항공에서 SOTDMA 알고리즘 동작 및 능력을 분석해서 모델링하여 이 시스템의 throughput을 평가하는 방법을 제시하였다.
최근 선박의 자율운항기술이 활발하게 연구되어 오면서, 경로추종 제어 및 충돌회피 등의 자율운항 기술 연구가 많이 진행되고 있으며 그에 따른 시뮬레이션과 실해역 시험 등도 활발하게 수행되고 있다. 이러한 자율운항기술 중 본 연구에서는 AUV(Autonomous Underwater Vehicle) 진회수 시 모함에 활용되며 쌍동선형을 갖는 쌍동형 무인수상선을 대상으로 경로추종 제어에 대한 실해역 시험을 수행한 내용을 소개한다. 대상선인 쌍동형 무인수상선은 배수량이 약 10ton, 최대속도 10knots를 기준으로 설계된 선형이며 Sail drive 타입의 쌍축 추진기를 탑재하고 있으며 Fig. 1에 나타내었다. 실해역 시험은 경기도 화성시에 위치한 제부마리나 전면 해역에서 여러 속도에 대해 Fig. 2의 경로(빨간색)를 활용하여 수행되었다. 해당 경로는 변침각이 45도까지 이루어져 있다. 경로추종 제어 알고리즘은 목표경유점을 향하기 위해 선수각을 제어하는 부분과 목표속도로 추진하기 위해 속도를 제어하는 부분으로 나뉘어져 있다. 선수각 제어 시 경로와 무인선과의 위치 오차를 줄이는 방향으로 선수각이 향할 수 있도록 알고리즘이 설계되었다. 속도 제어의 경우 RPM 별로 실제 속도를 계측하여 데이터화 한 후, 실제 속도가 명령 속도와 다를 경우 RPM을 가감하여 명령 속도로 추진하기 위해 제어할 수 있도록 하였다. Fig. 2에서 파란색 선은 설계한 알고리즘을 활용하여 경로추종 제어를 한 결과의 궤적을 보여준다.
A* 알고리즘은 잘 알려진 길찾기 알고리즘이다. 그러나 장애물 정보를 이용하지 않을 경우에는 장애물을 만날 때 까지 탐색을 진행하여 장애물과 충돌하거나 늪(swamp)에 들어갈 수 있다. 본 논문에서는 장애물을 회피하고 늪에 들어가지 않도록 장애물 정보를 사용하고, 장애물 정보를 이용한 휴리스틱 함수도 제안한다. 장애물 정보를 사전에 처리하는데 시간이 걸리지만 실시간에 처리하는 것이 아니기 때문에 대부분의 경우에 문제가 되지 않는다. 실험을 통하여 제안한 방법들이 검색 공간을 효과적으로 줄일 수 있음을 보여주었다. 더불어 장애물 정보를 이용한 휴리스틱 함수는 사전에 장애물 정보를 처리할 필요 없이 효과적으로 검색 공간을 줄일 수 있다는 것을 보여주었다.
This study proposes a new approach to analyze the impedance and the elasticity of a serial chain of spring-damper system, areal-time collision-free trajectory generation algorithm is proposed. The reference points on a trajectory connected by the spring-damper system have a mechanism for self-position adjustment to solve a collision problem by the impedance, and the local adjustment of each reference point is propagated through the elasticity to a real robot at the end of the spring-damper system. As a result, the overall trajectory consisting of the reference points becomes free of collision with environmental obstacles and efficient having the shortest distance as possible. In this process,, the reference points connected by the spring-damper system take role of virtual robot as global guidance for a real robot, and a cooperative is carried out by the system of robots. A control technology is proposed to implement for mobile robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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