본 논문에서는 거리센서기반의 차륜형 로봇의 물체추적과 추종에 대한 로봇의 구동제어방법을 제안한다. 물체 추종을 위해 1개의 초음파 송신부와 2개의 초음파 수신부를 사용하여 추종하고자 하는 물체로부터 2개의 거리데이터를 생성한다. 생성된 거리데이터를 기반으로 로봇의 물체까지의 직진오차와, 회전오차를 산출한 뒤, 물체 추종을 위해 PID제어기 기반의 조작량을 계산하여 로봇의 동작제어에 사용한다. 제안된 방법의 특징을 확인하기 위해 3가지 경우에서 실험을 수행하였으며 PID게인이 로봇의 움직임에 미치는 영향과 직진오차게인과 회전오차게인이 로봇의 움직임에 미치는 영향을 각각 확인해 보았다. 제안된 방법은 항상 추종물체를 로봇에 대하여 일정위치에 존재하도록 하는 기법으로 물체추종 어플리케이션 이외에도, 여러 대의 로봇이 특정한 대형을 이루어 움직이게 하는 군집형 제어 문제에 적용될 수 있다.
가정용 생활 쓰레기 수거 작업은 야간이나 이른 새벽에 이루어지고 있어 환경미화원의 안전사고와 수거 차량으로 인한 소음 문제가 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 인식을 활용하여 종량제 봉투를 인식하고 수거가 가능한 생활 쓰레기 수거 로봇의 설계를 제시한다. 제시하는 생활 쓰레기 수거 로봇은 지정 구역을 자율주행하며 로봇에 장착된 카메라를 이용해 학습된 모델을 기반으로 가정용 쓰레기 종량제 봉투를 검출한다. 이를 통해 처리 대상으로 지정된 종량제 봉투와 로봇 팔 사이의 거리를 카메라를 활용하여 얻은 깊이 정보와 2차원 좌표를 토대로 목표 위치를 예측해 로봇 팔의 관절을 제어하여 봉투를 수거한다. 해당 로봇은 생활 쓰레기 수거 작업 과정에서 환경미화원을 보조하여 미화원의 안전 확보와 소음 저감을 위한 기기로 활용될 수 있다.
다양한 환경에 배치될 수 있고, 예상치 못한 상황에 자주 접할 수 있는 지능형 서비스 로봇의 경우에는 처할 수 있는 환경과 상황을 모두 예측하여 로봇 내부에 필요한 기능을 모두 가지고 있기 어렵다. 로봇에게 환경에 맞는 필요한 기능만 내부에 가지고 있을 수 있게 하고, 필요에 따라 새로운 기능을 획득할 수 있도록 지원해 주기 위한 기반 기술인 컴포넌트 저장소가 본 논문의 주제이다. 이 저장소를 실제 로봇 플랫폼에 적용 실험 해 온 결과, 로봇이 일일이 외부 저장소들을 접근함에 따라 필요한 컴포넌트의 검색 및 획득의 성능이 저하된다는 문제와, 가용한 컴포넌트 저장소가 늘어감에 따라 확장성, 공유성 문제가 발견되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 분산된 컴포넌트 저장소들을 컴포넌트의 기능적인 측면에 따라 논리적인 그룹으로 묶은 셀 기반의 진화적인 컴포넌트 저장소를 개발하였다. 프로토타입을 개발하여 실험한 결과, 셀 기반의 저장소를 이용하여 로봇이 분산된 저장소를 일일이 물리적으로 접근하는 것이 아니라 논리적으로 투명하게 접근을 할 수 있도록 지원한다. 또한, 로봇 컴포넌트/애플리케이션 개발자들이 자신의 접근 가능한 저장소를 변경하면 전체 저장소 시스템에 반영되어 다른 개발자들이나 로봇이 사용할 수 있게 해 주는 컴포넌트의 투명한 공유를 지원한다.
디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을 예측하는 연구는 미비한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 센서 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 조인트 위치 기반으로 로봇의 동작 명령어를 9가지로 분류하고 전류와 관성 센서값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. 이때, 학습에 사용되는 데이터는 협력 로봇이 동작 명령어의 입력 파라미터에 마진을 가지고 작동할 때 수집되는 센서값이다. 이를 통해, 동일한 경로를 따라 이동하는 9가지 동작뿐만 아니라 각 동작과 비슷한 경로를 따라 이동하는 동작에 대해서도 예측하는 모델을 구축하였다. SVM을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 97%로 평가되었다.
RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치 추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있다.
본 논문의 목적은 오픈하드웨어 기반의 고고보드를 사용하여 IT융합 기반의 로봇교육용 콘텐츠를 설계 및 개발하고 프로젝트 수행 사례를 제공하는데 있다. 연구자는 3회에 걸쳐 프로젝트를 실시하였으며 초등학생 및 중학생들의 작품 사진, 산출물, 설문지 자료, 팀별 활동에 관한 비디오, 교수자 및 학생들의 면담 자료를 수집하여 분석하였다. 개별 학생은 고고보드를 활용하여 차체의 전면과 후면에 부착된 터치 센서의 입력신호로 모터를 구동하는 범퍼카를 직접 제작하는 과정을 통해 센싱에 의한 디지털 보드 제어 원리와 전동장치의 작동을 이해할 수 있었다. 참여 학생들은 후속 단계에서 도미노 게임과 3단계 주행구간에서 고고 면허증을 따는 팀별 활동을 수행하였다. 영재반 학생들은 자신의 아이디어를 새롭게 고안하여 로봇예술의 일환으로 개인 창작품을 제작하였다. 사례 분석 결과 제안된 프로젝트는 참여학생들 이 교수자의 면밀한 도움 아래 공작 체험이 디지털 보드 활용에 관한 기술에 대한 친밀감, 재미, 집중력을 제공하였고 더 나아가 자신의 아이디어를 점진적으로 발전시켜 창의적 작품을 만들어나가는 확장성을 보여주었다.
본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터가 기준 궤적을 추종할 수 있도록 영상기반 강인제어기를 제안하였다. 카메라로부터 획득된 목표물의 특징점을 원하는 특징점 좌표로 로봇이 이동할 수 있도록 기준 궤적을 생성하고, 제어 입력에 포함되는 로봇 동역학부의 파라미터 불확실성을 보상하기 위한 강인제어기를 설계하였다. 또한 자코비안에 불확실성이 존재하는 경우 이를 보상하기 위한 제어 입력을 갖는 영상기반 강인제어기를 제안하였다. 시스템의 안정도는 Lyapunov 안정도 판별법을 이용하여 검증하였다. 5-링크 2 자유도의 로봇 매니퓰레이터를 대상으로 제안된 제어기를 적용한 모의실험과 실험을 통하여 제어 성능을 입증하였다.
로봇의 움직임은 3차원 공간상의 다관절 좌표계의 회전 및 이송으로 표현된다. 이러한 좌표계 모델링을 위해 동차 변환 행렬의 관계식으로 표현하나 복잡한 3차원 공간상의 움직임을 고려하여 시각화 기법을 이용한 시뮬레이션 환경 기반의 모델링 및 생성한 동작의 확인이 필수적이다. 기존 시뮬레이션 환경의 경우, 플랫폼 의존도가 높으면 정해진 명령어의 수행으로 구성되어 사용성 및 확장의 한계성이 있었다. 본 논문에서는, 웹 기반의 3차원 시뮬레이션 환경을 구축하고, 소형 웹 서버 모듈과 사용성이 용이한 Python 스크립트의 연동 방식을 통해 높은 사용자 접근성을 얻고자 한다. 또한 로봇 제어를 위한 비선형 모델의 적용 사례를 통해 제안된 시스템의 연산 능력, 프로세스 관리 방식의 성능 및 사용자 스크립트 연동을 통한 확장성을 검증하고자 한다.
심층 강화학습은 학습자가 가공되지 않은 고차원의 입력 데이터를 기반으로 최적의 행동을 선택할 수 있게 하는 인공지능 알고리즘이며, 이를 이용하여 장애물들이 존재하는 환경에서 모바일 로봇의 최적 이동 경로를 생성하는 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 복잡한 주변 환경의 이미지로부터 모바일 로봇의 이동 경로를 생성하기 위하여 우선 순위 경험 재사용(Prioritized Experience Replay)을 사용하는 Dueling Double DQN(D3QN) 알고리즘을 선택하였다. 가상의 환경은 로봇 시뮬레이터인 Webots를 사용하여 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 모바일 로봇이 실시간으로 장애물의 위치를 파악하고 회피하여 목표 지점에 도달하는 것을 확인하였다.
재난방지 및 구호에 사용되는 로봇의 주된 목적은 인간이 직접적으로 접근하기 곤란한 지역에 대한 올바른 상황 정보를 얻기 위함이다. 하지만, 재난지역에서는 통신이 원활하게 접속되지 않거나, 육안을 벗어나는 경우, 원격조정에 의한 통신을 통한 로봇들이 업무지시를 수행해야 하는데 상당한 어려움이 있다. 더군다나 재난지역의 범위가 공간적으로 방대하여 자율적이고, 협동할 수 있으며, 함께 행동할 수 있는 지능적인 로봇의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이전 연구에서 개발한 모듈러 기반의 생체로봇을 이용하여 재난지역에서 원활한 업무수행을 할 수 있도록 모듈러 로봇간의 상호인식방법을 연구하고자 한다. 특히, 서로의 위치를 인식하기 위한 방법으로 LED-RGB 센서를 이용한 상호위치인식 방법을 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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