This paper presents a multi-robot path planner for environment exploration and monitoring. Robotics systems are being widely used as data measurement tools, especially in dangerous environment. For large scale environment monitoring, multiple robots are required in order to save time. The path planner should not only consider the collision avoidance but efficient coordination of robots for optimal measurements. Nonlinear spring force based planning algorithm is integrated with the spatial gradient following path planner. Perturbation/Correlation based estimation of spatial gradient is applied. An algorithm of tuning the stiffness for robot coordination is presented. The performance of the proposed algorithm is discussed with simulation results.
The remote control of mobile robot is widely used to perform dangerous and complex tasks such as underwater exploration and cleaning of nuclear reactor. For this purpose, the obstacle avoidance process will proceed to ensure a safe drive. In this paper, we tested that mobile robot drive in which replaced a pipe with a box. After we measured the distance around the obstacle through a sensor of robot, we got the information that changed haptic force from the distance of the obstacle.
우주 탐사의 목적 중 하나가 우주가 가지고 있는 무한한 자원의 활용임에 틀림없다. 이를 위해 선진국들은 달이나 화성에 우주기지 건설 등을 계획하고 있다. 자원탐사와 우주기지 건설을 위해서는 토양탐사가 필요하며 이를 위해 착륙선이나 로버의 활용은 필수불가결한 것이다. 우리나라도 로버를 포함한 달착륙선을 자력으로 달에 보내기 위해서는 발사체 개발 등이 우선적으로 해결되어야 하는 사항이다. 또한, 우리나라는 국제적으로 공인하는IT의 강국이며 이를 최대한 활용하여 달탐사 로버를 우주에 보낼 수 있는 기반기술이 상당부분 준비되어 있다. 다만,우주환경에 적합한 로버를 개발하는 일은, 선진국의 예에서도 볼 수 있듯, 단순한 로봇 기술만으로 될 수 있는 일은 아니다. 본 논문에서는, 해외에서 개발된 달과 화성의 로버와 현재 개발되고 있는 로버들의 현황 및 국내의 로봇 기술현황을 분석함으로써, 향후 달 탐사 로버의 개발에 구체적인 사항들이 반영될 수 있도록 하였다.
개정된 ICT교육지침에는 알고리즘, 자료구조, 프로그래밍 내용과 같은 컴퓨터과학 요소가 매우 강화되었다. 또한 최근 교육과학기술부는 STEAM 교육을 강조하고 있다. 여기에서 가장 중요한 문제는 "어떠한 방법으로 가르쳐야 하는가?"이다. 즉, 교수학습 콘텐츠의 개발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 레고 마인드스톰 NXT 교육용 로봇을 활용한 스택과 큐 학습 방안을 제시한다. 주된 목표는 로봇이 미로라는 현실적인 구조물을 탐색할 때 스택과 큐가 어떻게 사용되는지를 보여주는 것이다. 교수학습 전략으로는 알고리즘 작성, 순서도, NXT-G 프로그래밍으로 정하였다. 단순한 미로는 왼쪽과 오른쪽 중 어느 한쪽에만 길이 있는 미로이고, 복잡한 미로는 삼거리가 포함된 미로이다. 이 두 개의 미로는 직접 개발하여 제작하였다. 마스터 로봇은 미로의 출구까지 탐색하면서 경로를 스택에 저장한 후, 이 스택을 이용하여 다시 입구까지 되돌아온다. 또한 마스터 로봇은 미로를 탐색하면서 경로를 실시간으로 슬레이브 로봇의 큐에 전달한다. 그 후 슬레이브 로봇은 큐에서 경로를 꺼내어 탐색없이 미로를 주행한다. 로봇의 미로 탐색이라는 미션을 해결하는 과정에서 학습자들은 스택과 큐의 활용 분야를 자연스럽게 이해하게 된다. 이러한 수업을 통해서 학습자들의 논리적인 사고력과 창의력이 향상되고, ICT 교육과 STEAM 교육에도 적용이 가능하리라 기대된다.
Moving robot is divided 2 kinds; one is the robot using wheels and the other has leg structure. On plat terrain, the former is better than the latter because it has fast speed and simple method to control. But on non-plat terrain, the situation is reversed. The robot using legs has slow speed but it has advantage to adjust various environments. This robot is expected to contribute to human in many fields such as rescue and exploration and so on. So walking robot is worth enough to research. In this paper, we present the design of 4-legged walking robot based on Jansen mechanism using m-Sketch and Edison Designer.
본 논문에서는 다중 로봇 (multi-robot)을 활용한 응용분야 중, 미지의 영역에 대한 탐색 (exploration) 능력을 향상시켜서, 주어진 미로 (maze)에서 다중 로봇이 통신을 통해서 협력적으로 출구를 찾아가는 효율적인 방안을 제안하였다. 즉, 미로 형태의 임의의 환경을 생성한 후, 로봇을 무작위로 배치시켜 상호간에 통신을 통하여 출구로 신속히 모두 빠져나오는 문제를 다루고 있다. 미로탐색을 위해 다중 로봇의 지역 탐색에서 사용되었던, 프론티어 셀, 셀 유틸리티등 기존 연구를 활용하였다. 또한 로봇간의 다중홉 무선 통신 (multihop wireless communications)을 위해서 이동성 (mobility)에 강한 일종의 홉기반 (hop-by-hop) 라우팅인, 랜덤 베스킷 볼 라우팅을 채용하였다. 또한, 출구를 찾은 로봇이 일정한 확률에 의거하여 출구 앞에서 정지하거나 혹은, 빠져나가는 의사 결정을 하여, 이 확률적인 결정이 다른 로봇의 행동에 어떻게 영향을 주는지를 실험적으로 조사하였다. 즉, 출구를 찾은 로봇이 현재 위치에서 멈추어서, 통신 중계 지점 (relay)으로 어떻게 활동되어야 최적인지에 대한 문제를 모의 실험을 통해 파악해보았다.
A local map-based exploration algorithm for mobile robots is presented. Segmented frontiers and their relative transformations constitute a tree structure. By the proposed efficient frontier segmentation and a local map management method, a robot can reduce the unknown area and update the local grid map which is assigned to each frontier node. Although this local map-based exploration method uses only local maps and their adjacent node information, mapping completion and efficiency can be greatly improved by merging and updating the frontier nodes. Also, we suggest appropriate graph search exploration methods for corridor and hall environments. The simulation demonstrates that the entire environment can be represented by well-distributed frontier nodes.
달이나 지구의 특정 지역의 지질학적 형성 과정을 이해하는 가장 쉬운 방법은 지층이 쌓이는 순서인 층서를 관측하는 것이다. 층서를 분석하면 과거의 지질학적 사건과 그 시기의 유추가 가능하다. 달의 바다 중 구름의 바다(Mare Nubium)에는 층서를 관측할 수 있는 Rupes Recta라는 기울기 10° - 30°의 단층 지형이 있으며, 이 지역의 여건상 바퀴로 움직이는 로버는 탐사가 불가능하기 때문에 원활한 탐사를 위해 경사로와 험지 이동도 무난히 수행 가능한 4족 보행 로봇을 사용해야만 한다. 4족 보행 로봇으로 단층면을 탐사하려면 층서의 구현정도, 지형의 경사도, 지형의 거친 정도인 석리(texture)와 장애물의 유무를 고려하여 탐사 경로를 설계할 필요가 있다. 본 논문에서는 기존 화성 탐사선들의 원격 탐사 자료를 활용하여 최적화된 탐사 경로 선정과정을 제시한다. 그리고 4족 보행 로봇을 활용한 단층면 탐사에 필요한 필수탑재체로 층서의 실제 형상을 촬영하고 구별하기 위한 광학카메라, 구성성분을 분석하기 위한 분광기, 지표에 노출되지 않은 시료를 얻기 위한 드릴로 이루어진 구성을 제안한다.
본 연구는 초 중학교에 체계적인 로봇교육을 정착시키기 위해 로봇교육과정을 개발하였다. 문헌연구로 영국, 미국 그리고 우리나라의 로봇교육과정 관련 사례를 조사한 후 로봇교육내용 선정 및 조직에 고려하였다. 개발된 로봇 교육과정은 로봇기초, 센서, 구조/운동, 제어, 문제해결의 5가지 영역으로 구성되었으며 로봇체험, 로봇창작, 로봇탐구, 로봇제어의 4단계로 이루어졌다. 단계별 학습내용은 난이도와 계열성을 고려하여 심화반복 활동을 경험할 수 있도록 하였다. 본 연구는 초 중학생들에게 체계적으로 로봇교육을 실시할 수 있는 기반을 마련할 것이다. 향후 개발된 로봇교육과정을 기초로 현장 적용이 가능한 다양한 프로그램의 개발 및 적용에 대한 후속 연구가 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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