In this paper, we directly implemented the Line Tracer ROS package that can detect and follow lines drawn on the map on Gazebo, an open-source that is widely used in autonomous driving research. For line detection, the cv_bridge package was used to enable OpenCV's image processing tools, and parameters such as robot speed, line color and ground material could be changed. In addition, proportional (P) and PID controls could be implemented using the color centroid obtained through image processing. Through this approach, the effect of proportional and differential coefficients on the robot's line tracer motion could be analyzed effectively. In addition, by displaying robot simulation results using various tools of ROS, an efficient development for control nodes could be established in ROS.
최근 IT 및 융합기술 발달로 로봇이 컴퓨터를 대신하여 문제해결력, 알고리즘향상 학습을 위한 새로운 창의성교구로 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 초등학교 고학년생이 재량활동시간에 라인트레이서를 이용하여 프로그래밍학습을 할 수 있도록 교육과정(12차시분)을 제안하고 성공 가능성을 평가하기 위해 차시별 학습결과물 중심으로 성취수준을 평가하였다. 결과로서, 실행오류의 분석을 통해 라인트레이서를 이용한 프로그래밍 학습이 컴퓨터프로그래밍 학습에 비해 창의성요소가 우수함을 확인하였다. 또한, 라인트레이서를 이용한 프로그래밍학습 방법은 컴퓨터를 대신할 새로운 창의성 학습도구로 성공할 수 있는 가능성을 확인하였다.
This paper introduces several mobile robots developed by using LEGO MIDSTORM for experimental studies of robotics engineering education. The first mobile robot is the line tracer robot that tracks a line, which is a prototype of wheel-driven mobile robots. Ultra violet sensors are used to detect and follow the line. The second robot system is a two-wheel balancing robot that is somewhat nonlinear and complex. For the robot to balance, a gyro sensor is used to detect a balancing angle and PD control is used. The last robot system is a combined system of a line tracer and a two-wheel balancing robot. Sensor filtering and control algorithms are tested through experimental studies.
A robot education system by emulation based on Web can be efficiently used for understanding concept of robot assembly practice and control mechanism of robot by control programming. It is important to predict the path of the line tracer robot which has to be decided by the robot. Shortest Path Algorithm is a well known algorithm which searches the most efficient path between the start node and the end node. There are two related typical algorithms. Dijkstra Algorithm searches the shortest path tree from a node to the rest of the other nodes. $A^*$ Algorithm searches the shortest paths among all nodes. The delay time caused by turning the direction of navigation for the line tracer robot at the crossroads can give big differences to the travel time of the robot. So we need an efficient path determine algorithm which can solve this problem. Thus, It is necessary to analyze the overhead of changing direction of robot at multi-linked node to determine the next direction for efficient routings. In this paper, we reflect the real delay time of directional changing from the real robot. A speed based Dijkstra algorithm is proposed and compared with the previous ones to analyze the performance.
본 논문은 PBL 기반 프로그래밍 교육방법에 기초하여 라인트레이서의 주행 알고리즘을 중심 학습 요소로 선정하였다. 본 논문에서는 스크래치 웹 코스웨어를 개발하여 로봇 프로그래밍 교육 발전에 걸림돌로 작용하는 과도한 비용 문제나 시간적, 공간적인 제약과 같은 환경적 여건의 부족 문제를 해소하기 위해, 라인트레이서 동작 시뮬레이션 스크래치 프로그램 및 교육 프로그램을 제안하였다. 그리고 실험 수업을 통해 초등 교육 현장에 적용함으로써 논리적 사고력과 문제 해결력에 미치는 영향을 검증하였다.
In this paper, we propose an algorithm for driving line-tracer robot, considered as a kind of AGV. At first, we introduce the architecture of the line-tracer robot implemented for the experiment, and explain the driving algorithm using path information from infrared sensors. The proposed algorithm can overcome the difference between each sensor's characteristics. Finally, we make some experiments and show the performance of the algorithm in case of straight path.
대부분의 로봇 학습도구가 성적 및 사교육능력이 우수한 집단 학생들의 창의성교구로 사용되고 있으며 아직, 재량활동시간 등의 정규교과 수업에 접목하여 사용되고 있지 않다. 본 연구는 비교적 저렴한 라인트레이서를 교구로 사용하여 학업성취도가 평균 이하인 초등학생 5학년들이 정규교과목과 연계하여 로봇학습을 할 수 있도록 12차시 분량의 교육과정과 교재를 개발하였다. 최적성을 확인하기 위해 학업성취 수준이 학년 평균 이하의 학생들을 대상으로 학습시킨 후 평가하였다. 각 차시별 학습결과를 산출물 중심으로 성취수준을 평가한 결과로 학업성취도가 낮은 학생들이 대부분의 교육과정 내용을 충분히 이해하는 수준으로 평가되었으며 본 연구에서의 실행경험을 통해 학업성적이 비교적 낮은 초등학생들이 정규교과 과정과 연계한 로봇교육 성공 가능성을 확인하였다.
센서네트워크 환경에서 이동객체의 위치추적방법은 추적방법론에 따라 데이터의 수신과 위치추적의 정확성에 문제가 있었으며, 이러한 위치데이터는 오로지 위치 추적만을 위한 데이터이었기에 주변의 환경 데이터를 활용하여 상황에 맞는 정보판단 또는 모니터링에 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 상황인식(context aware)을 종종 활용하는데, 본 문은 자기센서를 기반으로 측정된 자성체(magnetic line tracer)의 자성데이터 위치 추적 및 제어에 관한 데이터처리에 상창인식을 활용한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 센서네트워크 노드의 자기센서의 자성데이터 측정과 주변 환경정보 데이터를 이용하였고, 이러한 데이터를 상황인식 데이터베이스의 엔트리로 구성함으로써 추후 행동정보 추론 및 제어할 수 있다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 센서네트워크 환경을 만족하는 테스트베드를 구축하였으며, 이를 이용한 라인트레이서의 위치 추적과 경로탐색의 결과를 도출하였으며, 도출된 데이터를 근거로 하여 주변 환경정보 데이터베이스 엔트리 및 상황인식에 따른 라인트레이서의 방향제어에 미치는 영향을 분석하였다.
In this study, we performed RTD measurement at the die exit of co-rotating twin-screw extruder using a non-destructive ultrasonic device. The ultrasonic device was attached at slit die and was composed of a steel buffer rod and 10 MHz longitudinal piezoelectric ultrasonic transducer. This in-line ultrasonic monitoring method is based on the ultrasonic response of $CaCO_3$ filled in polymer. The RTD is evaluated by variation of ultrasonic attenuation with time caused by change of the tracer concentration during extrusion. The ultrasonic tracer, pellet type of compounded $CaCO_3$ in polymer was used in this study. The effects of tracer concentration on RTD and flow patterns were studied. Evaluation for the residence functions at different screw speeds, feeding rates and screw configurations were also carried out.
본 논문에서는 정보교과의 초등 프로그래밍기초교육에서 흐름도 중심의 프로그래밍 지도를 위해, 라인트레이서 로봇을 활용한 센서기반 초등로봇프로그래밍 PBL 문제를 제안하였다. 제안한 초등로봇프로그래밍 문제는 다양한 알고리즘을 답안으로 갖도록 설계되었다. 이를 위해 PBL기반 초등로봇프로그래밍 교육단계를 제시하였다. 그리고 라인트레이서 로봇 예제를 통해 제안한 PBL 문제들을 활용하여, 실제 수업에 적용한 결과를 난이도 할당의 적절성 및 학생들의 문제해결력 측면에서 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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