로봇의 이동성 향상을 위해 다양한 환경에 적응할 수 있는 로봇의 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 휠(wheel)과 다리(Leg)기반 변형이 가능하고, 로봇간 상호 결합이 가능한 복합 이동형 로봇을 제안하였다. 복합 이동형 로봇은 로봇간 결합을 위해 페그 모듈과 컵 모듈을 로봇의 전면과 후면에 각각 장착하고, 주행과 보행이 가능하도록 구현하였다. 다양한 지형에서 이동성을 향상을 위해 임베디드 영상기반 결합 및 분리 알고리즘을 제안하였으며, 로봇간 결합을 통해 끊어진 도로와 비평탄 지형에서의 결합 이동 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 로봇의 전면과 밑면에 장착된 PSD 센서를 이용하여 지형을 인식하고, 지형에 맞은 극복 알고리즘을 통해 로봇간 협력을 통해 이동성을 향상시킨다. 제안한 방법들은 임베디드시스템 기반의 복합 주행 이동형 로봇을 실제 제작하여 실험 통해 성능을 검증하였다.
The major movement block of the containers have range between apron and designation points on yard in container terminal. The yard tractor operated by human takes charge of its movement in conventional container terminal. In automated container terminal, AGV(Automated Guided Vehicle) has charge of the yard tractor's role and the navigation path is ordered from upper level control system. The automated container terminal facilities must have the docking system to guide landing line to have high speed travelling and precision positioning. The general method for docking system uses the vision system with CCD camera, infra red, and laser. This paper describes the detection of AGV's position and orientation using laser slit beam to develop docking system.
This paper introduces an autonomous underwater vehicle (AUV) model, ASUM, equipped with a visual servo control system to dock into an underwater station with a camera and motion sensors. To make a visual servoing AUV, this paper implemented the visual servo control system designed with an augmented state equation, which was composed of the optical flow model of a camera and the equation of the AUV's motion. The system design and the hardware configuration of ASUM are presented in this paper. ASUM recognizes the target position by processing the captured image for the lights, which are installed around the end of the cone-type entrance of the duct. Unfortunately, experiments are not yet conducted when we write this article. The authors will present the results for the AUV docking test.
Autonomous underwater vehicles (AUVs) are unmanned underwater vessels to investigate sea environments, oceanography and deep-sea resources autonomously. Docking systems are required to increase the capability of the AUVs to recharge the batteries and to transmit data in real time for specific underwater works, such as repeated jobs at sea bed. This paper presents a visual servo control system for an AUV to dock into an underwater station with a camera mounted at the nose center of the AUV. To make the visual servo control system, this paper derives an optical flow model of a camera, where the projected motions of the image plane are described with the rotational and translational velocities of the AUV. This paper combines the optical flow equation of the camera with the AUVs equation of motion, and derives a state equation for the visual servoing AUV. This paper proposes a discrete-time MIMO controller minimizing a cost function. The control inputs of the AUV are automatically generated with the projected target position on the CCD plane of the camera and with the AUVs motion. To demonstrate the effectiveness of the modeling and the control law of the visual servoing AUV, simulations on docking the AUV to a target station are performed with the 6-dof nonlinear equations of REMUS AUV and a CCD camera.
Automatic docking of small planing ship is a critical aspect of maritime operations, requiring accurate prediction of motion states to ensure safe and efficient maneuvers. This study investigates the use of Artificial Neural Network (ANN) to predict motion state of a small planing ship to enhance navigation automation in port environments. To achieve this, simulation tests were conducted to control a small planing ship while docking at various heading angles in calm water and in waves. Comprehensive analysis of the ANN-based predictive model was conducted by training and validation using data from various docking situations to improve its ability to accurately capture motion characteristics of a small planing ship. The trained ANN model was used to predict the motion state of the small planning ship based on any initial motion state. Results showed that the small planing ship could dock smoothly in both calm water and waves conditions, confirming the accuracy and reliability of the proposed method for prediction. Moreover, the ANN-based prediction model can adjust the dynamic model of the small planing ship to adapt in real-time and enhance the robustness of an automatic positioning system. This study contributes to the ongoing development of automated navigation systems and facilitates safer and more efficient maritime transport operations.
본 논문에서는 국내 최초로 개발 중인 랑데부/도킹 기술검증용 초소형위성의 지상 환경에서의 도킹 단계 시험 결과에 대해 기술하였다. 랑데부/도킹 기술은 우주기술 중 고난이도 기술로서 우주 궤도상에서 상대 물체에 접근한 후 작업을 수행하는 데 매우 핵심적인 기술이기도 하다. 본 논문에서는 에어베어링 장치를 이용하여 체이서가 모의 타겟으로 접근하여 최종적으로 도킹하는 단계의 지상시험 결과에 대해 기술하고자 한다. 본 논문에서 검증된 2차원 평판에서 도킹 단계에서의 추력 제어 알고리즘과 시각 기반 센서를 이용한 상대물체 인식 및 상대거리 추정 알고리즘을 기반으로 추후에는 우주에서의 시험을 위한 3차원 공간에서의 랑데부/도킹 알고리즘으로 확장·개발하는 데 이용하고자 한다.
The paper presents a hardware-in-the-loop (HIL) system designed for satellite movement testing in the microgravity environment on the ground with two industrial robots. Especially, the paper deals with the contact between satellites during rendezvous and docking simulations of satellites using a robotic HILS system. For this purpose, the admittance control method plays a core role in preventing damage to the satellite or robot from contact force between satellites. The coordinate frames are transformed into the mass center of the satellite and the admittance control at the level of exponential coordinates is adopted to actively use the properties of Lie groups related to tracking errors. These methods effectively mitigate the risk of robot damage during inter-satellite contact and ensure efficient tracking performance of satellite movements.
The major movement blocks of the container are the range between the apron and the designation points on yard in container terminals. The yard tractor drived by operator takes charge of it's movement in conventional container terminals. In automated container terminal, AGV(automatic guided vehicle) takes charge of a yard tractor's role and information of navigation path are ordered from upper control system. The automated container terminal facilities must have the docking system that guides landing zinc to execute high speed travelling and precision positioning. This paper describes the new docking method with the rotating LSB(laser slit beam) generator and two pair of photo receiver. The LSB generator is installed on the fixed ground and the photo receiver is implemented on the moving vehicle such as AGV. The proposed docking system is implemented to confirm it's function and accuracy. The accuracy of measured moving position is represented in ±5mm at 1 data sampling.
A swarm-bot docking with two independent robots aiming at overcoming obstacles or climbing up/down stairs is introduced how it can be manufactured and controlled. Utilizing the fast mobility of the vehicle robot and cooperating between robots expands the applications of the robot. An algorithm for identifying the partner robot and its generic mechanism enabling the docking of two robots are addressed. The designed swarm-bot has advantages in terms of overcoming obstacle or stair climbing which is not easily implemented by a single robot, increasing the adaptability to the environment.
본 논문은 무인 자동차의 자율주차 알고리즘 개발을 위하여 이 문제를 차량형 이동로봇의 위치-자세 안정화 (posture regulation) 문제로 치환하고 이렇게 치환된 문제를 해결할 수 있는 차량형 이동로봇을 위한 도킹 포메이션과 궤환선형화 제어기법을 제안한다. 경로생성 기법과 최적화 기법을 기반으로 하는 기존의 연구결과들에 비해, 본 논문에서 제안하는 자율주차 알고리즘은 자율주차 문제를 도킹 포메이션 기반의 위치-자세 안정화 문제로 치환하고 입력제한을 고려할 수 있는 궤환선형화 제어기법을 적용함으로써 적은 연산량과 낮은 성능의 프로세서만으로도 무인 자동차의 자율 주차가 가능하도록 한다. 본 논문에서 제안된 차량형 이동로봇의 도킹 포메이션과 궤환선형화 제어기법의 유효성은 안정성 해석을 통하여 보이고, 본 논문에서 제안하는 자율주차 알고리즘의 성능은 모의실험 및 실제 로봇을 통한 실험결과를 통하여 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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