• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.227-230
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• 1997

In this paper, robot navigation experiments with a new navigation algorithm are carried out in real environments. The authors already proposed a reactive navigation algorithm for mobile robots using optimal via-point selection method. At each sampling time, a number of via-point candidates is constructed with various candidates of heading angles and velocities. The robot detects surrounding obstacles, and the proposed algorithm utilizes fuzzy multi-attribute decision making in selecting the optimal via-point the robot would proceed at next step. Fuzzy decision making allows the robot to choose the most qualified via-point even when the two navigation goals-obstacle avoidance and target point reaching-conflict each other. The experimental result shows the successful navigation can be achieved with the proposed navigation algorithm for real environments.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2337-2341
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• 2005

This paper presents the target detection method using Support Vector Machines(SVMs) and the navigation system using behavior-based fuzzy controller. SVM is a machine-learning method based on the principle of structural risk minimization, which performs well when applied to data outside the training set. We formulate detection of target objects as a supervised-learning problem and apply SVM to detect at each location in the image whether a target object is present or not. The behavior-based fuzzy controller is implemented as an individual priority behavior: the highest level behavior is target-seeking, the middle level behavior is obstacle-avoidance, the lowest level is an emergency behavior. We have implemented and tested the proposed method in our mobile robot "Pioneer2-AT". Comparing with a neural-network based detection method, a SVM illustrate the excellence of the proposed method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1575-1579
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• 2003

This paper present the control of an intelligent home robot based on home network. The existing research is almost research of independent robot. home network will be a way that equipments in home exchange information. As robot combine home network, robot will be more intelligent and more powerful. We benefit for that load is divided in home network environment. The robot which has ultrasonic sensors performs obstacle avoidance with the Fuzzy Algorithm. Ethernet serial converter transmit the measuring data of home to a home server and the home server accumulates data. The home server controls the robot and manages home according to the acquired data. This paper supposed the home network system that consist of home server, embedded robot and intelligent home robot.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.254-255
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• 2016

현대 과학 기술이 발전함에 따라 인간은 편리함을 추구하게 되었고 사람이 기계를 제어 하지 않는 그런 시대가 도래 했다. 이러한 무인 이동체는 자동차, 항공, 선박 등 다양한 곳에서 사용되고 있고 또한 연구되고 있다. 그러나 무인 이동체는 중요한 장점이자 단점이 사람이 제어하지 않는 것이고, 이는 무인 이동체가 주행 중에 장애물과 충돌을 할 가능성이 높다는 것을 의미했다. 이 시스템에서는 퍼지 제어, 영상 기반 인식, 센서 인식을 통해 충돌 회피 시스템을 만들 것이며, 이 논문을 통해 충돌 회피에 있어 더 나아진 효과를 기대 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.405-411
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• 2011

This paper presents a hierarchical trajectory planning method which can handle a collision-free of the planned path in complex and dynamic environments. A PV (Path & Velocity profile) planning method minimizes a sharp change of orientation and waiting time to avoid a collision with moving obstacle through detour path. The path generation problem is solved by three steps. In the first step, a smooth global path is generated using $A^*$ algorithm. The second step sets up the velocity profile for the optimization problem considering the maximum velocity and acceleration. In the third step, the velocity profile for obtaining the shortest path is optimized using the fuzzy and genetic algorithm. To show the validity and effectiveness of the proposed method, realistic simulations are performed.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권3호
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• pp.235-245
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• 2007

무인수중로봇은 인간의 직접적인 접근이 제한되는 위험한 지역을 운항하기 때문에 인식, 결정, 그리고 행동과 같은 영역전문가의 고유능력을 수행하는 지능형 제어소프트웨어를 반드시 탑재해야한다. 본 논문에서는 다양한 무인항체에 적용 가능한 RVC 지능시스템 모델을 제안하며, 또한 충돌회피시스템, 항해 계획시스템, 그리고 충돌위험도산출시스템으로 구성된 무인수중로봇을 위한 지능형 자율운항시스템을 개발 한다. 충돌회피시스템에서는 퍼지관계곱에 기반한 장애물회피 알고리즘을 제안하는데 이는 생성경로 관점의 안전성과 효율성을 보장한다. 그리고 항해계획시스템에서는 폴리선을 이용한 항로계획 알고리즘을 제안 한다. 제안된 지능형 자율운항시스템의 성능검증을 위해 환경관리자, 객체, 그리고 3차원뷰어로 구성된 시뮬레이션시스템을 개발하여 시뮬레이션을 수행한다.