본 논문은 장애물을 인식하고 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 로봇을 구현한 논문이다. 우리는 본 논문에서 영상처리보드의 구현이라는 하드웨어적인 부분과 자율 이동로봇을 위한 영상궤환 제어라는 소프트웨어의 두 가지 결과를 나타내었다. 첫 번째 부분에서, 영상처리를 수행하는 제어보드로부터 명령을 받는 로봇을 나타내었다. 우리는 오랫동안 CCD카메라를 탑재한 자율 이동로봇에 대하여 연구해왔다. 로봇의 구성은 DSP칩을 탑재한 영상보드와 스텝모터 그리고 CCD카메라로 구성된다. 시스템 구성은 이동로봇의 영상처리 보드에서 영상을 획득하고 영상처리 알고리즘을 수행하고 로봇의 이동경로를 계산한다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐한다. 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 Feedback하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점가지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 절대좌표를 추적해 나가는 알고리즘을 구현한다. 이러한 영상을 획득하고 알고리즘을 처리하는 영상처리 보드의 구성은 DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7176A, CPLD(EPM7256ATC144), SRAM 메모리로 구성되어 있다. 두 번째 부분에서는 장애물을 인식하고 회피하기 위하여 두 가지의 영상궤환 제어 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 알고리즘은 필터링, 경계검출 NOR변환, 경계치 설정 등의 영상 전처리 과정을 거친 영상을 분할하는 기법이다. 여기에서는 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다. 두 번째 알고리즘은 위와 같이 전처리된 영상에 웨이브렛 변환을 이용하여 수직방향(y축 성분)으로 히스토그램 분포를 20 Pixel 간격으로 스캔한다. 파형 변화에 의하여 장애물이 있는 부분의 히스토그램 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 분석하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다. 본 논문은 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 이용하여 장애물을 회피하면서 초기에 설정해둔 목적지가지 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 영상처리 보드를 설계 및 제작하였다. 영상처리 보드는 일반적인 보드보다 빠른 속도(30frame/sec)와 해상도를 지원하며 압축 알고리즘을 탑재하고 있어서 영상을 전송하는 데에 있어서도 탁월한 성능을 보인다.
본 논문은 사용자의 제어가 가능한 3차원 물리 기반 가상생명체를 생성하는 2단계 진화 시스템을 제안한다. 기존의 방법은 가상생명체의 형상과 기동, 그리고 목표지점추적(target-following)과 같은 상위 레벨의 행위를 한꺼번에 하나의 진화 시스템으로 생성해냄으로 인하여 진화 단계에서의 사용자의 개입을 허용하지 않았다. 본 논문은 하나로 묶여있던 시스템을 다루기 용이한 두 개의 서브시스템으로 분리함으로써 사용자의 개입을 허용한다. 첫 번째 단계로 가상생명체의 몸체와 직진 기동을 위한 하위 레벨 모터 컨트롤러가 진화 알고리즘(evolutionary algorithm)으로 동시에 생성된다. 두 번째 단계에는 생성된 기본 생명체 위에 주어진 경로를 따라가기 위한 상위 레벨 컨트롤러가 인공 신경망을 사용하여 탑재된다. 경로제어(path-following)를 위한 신경망의 연결 가중치는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하여 최적화되며 한번 진화된 신경망 컨트롤러는 어떠한 임의의 경로도 잘 따라감을 보여준다. 이로써 사용자는 모든 진화과정이 끝나지 않고도 중간단계에서 기호에 맞는 생명체를 골라내거나 버릴 수 있으며, 동일한 기본 생명체 위에 또 다른 형태의 상위레벨 행위를 생성하는 것도 가능해진다. 본 논문은 이러한 2단계 알고리즘과 함께 직진기동을 위한 새로운 분절 삼각 함수(Piecewise sinusoidal) 컨트롤러를 제안하고 마개 실린더(capped-cylinder)를 기본 요소로 하는 가상생명체에 대한 효율적인 실시간 수중역학 모델링 기법도 함께 소개한다.
소형 무인기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급속히 대중화됨에 따라 최근의 UAV 시스템은 각각의 목적에 따라 다양한 분야에서 설계되고 활용되고 있다. 이는 UAV 조정과 관련하여 전자, 센서, 카메라, 소프트웨어 프로그램 등에 이르기까지 많은 새로운 기회를 열어 가고 있으며 저비용 및 혁신적 업무 수행 능력으로 UAV의 활용과 응용 영역의 확대는 새로운 기술 혁신을 주도하고 있다. 특히 소형 UAV는 저고도 상황에서 예측이 힘든 돌발 변화나 장애물 출현 발생 확률이 높은 환경에서 비행을 하여야 한다. 본 논문에서는 소형 UAV 시스템의 자율 비행 기술에 관한 최근의 연구를 소개하고 적대적인 환경에서 소형 UAV의 저비용 센서들을 활용하여 경로 생성과 충돌 회피를 통해 안전하게 목표물에 도착을 유도하는 시험적 방안을 제안 한다.
Control architecture of the action based robot engineering can be divided into two types of deliberate type - and reactive type- controller. Typical deliberate type, slow in reaction speed, is well suited for the realization of the higher intelligence with its capability to forecast on the basis of environmental model according to time flow, while reactive type is suitable for the lower intelligence as it fits to the realization of speedy reactive action by inputting the sensor without a complete environmental model. Looking at the environments in the application areas in which robots are actually used, we can see that they have been mostly covered by the uncertain and unknown dynamic changes depending on time and place, the previously known knowledge being existed though. It may cause, therefore, any deterioration of the robot performance as well as further happen such cases as the robots can not carry out their desired performances, when any one of these two types is solely engaged. Accordingly this paper aims at suggesting Goal-oriented Geometric Model(GGM) Based Intelligent System Architecture which leads the actions of the robots to perform their jobs under variously changing environment and applying the suggested system structure to the navigation issues of the robots. When the robots do perform navigation in human life changing in a various manner with time, they can appropriately respond to the changing environment by doing the action with the recognition of the state. Extending this concept to cover the highest hierarchy without sticking only to the actions of the robots can lead us to apply to the algorithm to perform various small jobs required for the carrying-out of a large main job.
본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법중 하나인 분류자 시스템을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부는 퍼지 규칙의 전건부와 행동부는 후건부와 같은 행태가 된다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 퍼지 분류자들의 유용성을 검증하기 우해 버킷 릴레이 알고리즘을 적용한다. 또한 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘을 사용한다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아내고, 시스템은 그 규칙들에 의해 출력 값을 내보낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.
이동매니퓰레이터란 이동로봇과 작업로봇을 직렬로 결합하여 이동능력과 작업능력을 가지는 로봇이다. 이동매니퓰레이터의 중요한 특징중의 하나는 잉여의 자유도를 가진다는 것이다. 이를 이용하여 이동매니퓰레이터는 여러 가지 모드로 이동이 가능하고 다양한 작업을 수행할 수 있다. 이동매니퓰레이터는 고정베이스 구조의 로봇에 비해 넓은 작업공간과 특이자세 회피 및 장애물 회피에서 더 좋은 성능을 가진다. 두 대의 로봇이 협동하여 작업을 수행할 때 주어진 작업공간에서 여유자유도를 가지고 있는 이점을 이용하여 작업의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 이동매니퓰레이터가 수행되어질 작업을 세분화 시키고 로봇의 작업 성능 지수를 사용하여 로봇이 최적자세로 작업을 수행할 수 있는 연구를 하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기위해 이동매니퓰레이터를 제작하였고, 실험에 사용한 이동매니퓰레이터 PURL-II는 3자유도를 가지는 이동로봇과 5자유도를 가지는 작업로봇으로 구성되어 있다.
공공장소에서 지속적으로 방역을 수행하기 위해서는 인력확보가 쉽지 않은데 자율주행 기반 로봇을 활용하면 인력으로 인한 문제를 해결할 수 있다. 자율주행 기반 방역로봇은 별도의 인력 투입 없이 공공기관과 병원 등의 유해 바이러스 확산 및 질병을 지속적으로 예방 가능하다. 자율주행 기능은 피나클 필터 알고리즘을 적용하여 위치를 추정하고, 방역은 UV살균시스템 및 이산화염소 분사시스템을 적용하였다. 주행시간은 3시간 이상, 위치 오차는 0.5m.이내, 정지 회피하는 기능은 95%, 장애물 감지 거리는 1.5m에서 동작하였다, 자동충전 복구는 배터리 잔량 10%에서 충전거치대로 이동하여 충전이 되었다. 무인방역시스템으로 방역한 결과 인력배치 없이 UV살균은 99%, 이산화염소는 95% 이상 살균되어 막대한 사회적 비용을 절감하는데 자율주행 방역로봇이 기여할 수 있다.
With the advancement of autonomous navigation technology in maritime domain, there is an active research on swarming Unmanned Surface Vehicles (USVs) that can fulfill missions with low cost and high efficiency. In this study, we propose a formation control algorithm that maintains a certain shape when multiple unmanned surface vehicles operate in a swarm. In the case of swarming, individual USVs need to be able to accurately follow the target state and avoid collisions with obstacles or other vessels in the swarm. In order to generate guidance commands for swarm formation control, the potential field method has been a major focus of swarm control research, but the method using the potential field only uses the position information of obstacles or other ships, so it cannot effectively respond to moving targets and obstacles. In situations such as the formation change of a swarm of ships, the formation control is performed in a dense environment, so the position and velocity information of the target and nearby obstacles must be considered to effectively change the formation. In order to overcome these limitations, this paper applies a method that considers relative velocity to the potential field-based guidance law to improve target following and collision avoidance performance. Considering the relative velocity of the moving target, the potential field for nearby obstacles is newly defined by utilizing the concept of Velocity Obstacle (VO), and the effectiveness and efficiency of the proposed method is verified through swarm control simulation, and swarm control experiments using a small scaled unmanned surface vehicle platform.
본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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