자기 자신의 형태를 변형하거나 물리적인 결합으로 재구성하여 새로운 환경에 적응하는 모듈형 자가 결합 로봇은 많은 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 물리적으로 결합 가능한 모듈형 로봇을 위한 영상기반의 자가 결합 제어기를 제안한다. 먼저 실시간 영상처리가 가능한 모듈형 로봇 플랫폼을 설계하고, 컬러기반 물체 인식 방법을 구현하였다. 모듈형 로봇은 자가 결합을 위해 결합될 로봇 근처의 부목표점까지 장애물들을 회피하면서 주행해 가야 한다. 본 논문에서는 부 목표점의 추적을 위하여 영상처리를 통해 얻은 거리와 방향각 정보들을 사용한 퍼지 주행 제어기와 장애물 회피를 위한 퍼지 제어기를 제안하고, 제안된 퍼지 제어기들과 로봇의 절대 거리 및 방향각 정보를 사용하여 모듈형 로봇을 위한 자가 결합제어기를 구현하였다. 실제 제작된 두 대의 모듈형 로봇을 사용하여 다양한 환경에서 로봇간 거리와 방향각이 다른 상황에서 실험을 수행하여 제안된 자가 결합 제어 방법의 성능을 검증하였다.
Modular snake-like robots are robust for failure and have flexible locomotion for environments, but are difficult to control. Various phase and evolutionary approaches for modular robots have been studied for many years, but there are few comparisons among these methods. In this paper, Phase, GAps, GA and GP approaches are implemented and compared for flat, stairs, and slope environments. In addition, simulations of the locomotion evolution for modular snake-like robot are executed in Webots environments.
본 논문에서는 미지 환경의 비평탄 지형에서 로봇 주행에 제한이 따르는 문제를 극복하기 위해 물리적 결합을 통한 모듈형 로봇의 이동성 향상 기법을 제안한다. 모듈형 로봇 시스템은 자가 결합 기구 장치, 3자유도 로봇 결합 팔, 모듈 로봇 플랫폼, 모션제어기, 주제어기로 구성하였으며, 로봇간 결합 및 협업을 위해 RGGR구조의 결합 메카니즘을 사용하였다. 또한 실내 GPS를 사용하여 로봇의 실시간 위치 및 진행 방향을 추정하고, 추정된 정보를 기반으로 로봇의 이동 경로와 방향을 제어하여 로봇간 물리적 결합을 수행하였다. 물리적 결합을 통한 모듈형 로봇의 비평탄 지형 주행 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 세 대의 모듈형 로봇을 제작하여 실제 끊어진 도로와 단턱이 존재하는 환경에서 실험을 통해 검증하였다.
Mechanisms of the robot system should be developed according to the task. In this study, we propose improving adaptability of the robot mechanism with the modularized joint mechanism. Adaptability is the measure of the system ability to cope with change or uncertainty. Modular type joint has been widely used in development of various robots including reconfigurable robots. To build robotic systems more flexibly and quickly with low costs of manufacturing and maintenance, we have designed a modular type joint with one degree of freedom for general purpose. This module is designed to be compact, light-weight and self-controlled. In this design, we consider the kinematics and dynamics properties of the modular type joint.
This paper proposes a design methodology of self-reconfigurable kinematics and control engine for modular and reconfigurable robots. A modular manipulator has been proposed to meet the requirement of task adaptation in versatile needs for service and industrial robot area and the function of self-reconfiguration is required to extend the application of modular robots. Kinematic and dynamic contexts are extracted from the module and assembly information and related codes are automatically generated including controller. Thus a user can easily build and use a modular robot without professional knowledge. Simulation results are presented to verify the validity of the proposed method.
This paper propose a localization system of indoor mobile robots. The localization system includes camera and artificial landmarks for global positioning, and encoders and gyro sensors for local positioning. The Kalman filter is applied to take into account the stochastic errors of all sensors. Also we develop a dead reckoning system to estimate the global position when the robot moves the blind spots where it cannot see artificial landmarks, The learning engine using modular networks is designed to improve the performance of the dead reckoning system. Experimental results are then presented to verify the usefulness of the proposed localization system.
감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.
본 연구에서는 교육 및 놀이를 통해 창의력 증진이 가능한 재구성 모듈러 로봇에 대하여 다루고 있다. 보통 모듈러 로봇은 각각 셀들의 조합으로 변형 재구성하고 다양한 형태의 구조를 만드는데 적합한 로봇으로 설계되어 있지만 이를 이용하여 교육과 놀이를 주제로 한 연구는 국외에 소수 있으며 국내에는 전무하다. 제안하는 형태는 기존 모듈러 로봇과 같이 같은 동작만 반복하는 모듈이 아니라 소리를 내는 소리모듈, 바퀴가 달린 바퀴모듈, 시각적 표현을 위한 LED모듈, 전원공급을 위한 전원모듈, 통신을 위한 블루투스모듈, 움직이는 동작을 구현 가능하도록 하는 관절모듈이 있는 구조로 설계되어 있다. 이와 같은 다른 능력이 부여된 각 모듈의 다양한 결합을 이용하여 창의적 활동이 가능하도록 하고, 아이들이 쉽게 사용 할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 모듈별 각기 다른 능력을 부여하여 교육과 놀이가 가능하도록 하는 방식의 모듈러 로봇의 설계 및 동작을 다루고 있다. 그리고 연구된 동작은 실제 제작 및 실험을 통해 동작의 유용성을 보였다.
본 논문은 인접한 두 로봇의 위치와 역할에 따라 로봇의 행동을 결정하는 퍼지 로직 중계자를 사용한 로봇 축구의 전략 및 전술을 제안한다. 기존의 Q 학습 알고리즘은 로봇의 수에 따라 상태의 수가 기하급수적으로 증가하여, 많은 연산을 필요로 하기 때문에 실시간 연산을 필요로 하는 로봇 축구 시스템에 알맞지 않다. Modular Q 학습 알고리즘은 해당 지역을 분할하는 방법으로 상태수를 줄였는데, 여기에는 로봇들 간의 협력을 위하여 따로 중재자 알고리즘이 사용되었다. 제안된 방법은 퍼지 규칙을 사용하여 로봇들 간의 협력을 위한 중재자 알고리즘을 구현하였고, 사용된 퍼지 규칙이 간단하기 때문에 계산 량이 작아 실시간 로봇 축구에 적합하다. MiroSot 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 가능성을 보인다.
Based on recent advances in technology, many robots are developed and they are used in a hazardous environment such as military operation, fire, and building collapse and so on. Among them, reconnaissance robot should be able to perform various missions which people can not do. So it needs the capability of moving with hiding its position on rough terrain, overcoming obstacles, and guaranteeing its efficiency of reconnaissance. For this reason there are in progress of researching biomimetic robots. Therefore in this paper we proposed robot mechanism, two modules based on the screw and wheel mechanism which mimic snake, and the spiral climbing method was considered for overcoming the situation when moving on the trees.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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