• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.942-946
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• 2005

In this paper, we propose that the mutual cooperative control in the chaotic mobile robot. In order to achieve mutual cooperative control in the mobile robot, we apply coupled synchronization technique and driven synchronization technique in the mobile robot with obstacle.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.355-359
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• 2005

In this paper, we propose that the synchronization method for mutual cooperative control in the mobile robot. In order to achieve the synchronization for mutual cooperative control in the mobile robot, we apply coupled synchronization technique and driven synchronization technique in the mobile robot with obstacle.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.260-262
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• 2019

2족 보행로봇의 가장 중요한 해결 과제는 인간과의 유사성일 것이다. 본 논문에서 2족 보행로봇의 기구부에서는 인간과 비슷한 관절 구조로, 제어부에서는 인간과 유사한 보행 알고리즘을 구현하고 계속해서 검토해나가며 기구부와 제어부를 조절하여 결론적으로는 인간과 유사하게 걸을 수 있도록 하는 것이 최종 목표이다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.236-237
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• 2023

항공장애표시등은 항공기 운항에 위험을 초래할 수 있는 건물이나 구조물의 존재를 조종사에게 알리는 데 사용되는 등화이다. 본 논문은 조종사가 야간투시경(NVG)을 착용한 경우에도 식별이 가능한 적외선 LED 항공장애표시등의 개발 현황에 대해 연구하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1927-1932
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• 2003

In a previous study, the authors have proposed the Cooperative Collision Avoidance (CCA) method which enables mobile robots to cooperatively avoid collisions, by extending the concept of the Velocity Obstacle to multiple robot systems. The method introduced an evaluation function considering an operation objective so that each robot can choose the velocity which optimizes the function. As the evaluation function could be of an arbitrary type, this method is applicable to a wide variety of tasks. However, it complicates the optimization of the function especially in real-time. In addition, construction of the evaluation function requires an operation objective of the other robot which is very hard to obtain without communication. In this paper, the CCA method is improved considering such problems for implementation. To decrease computational costs, the previous method is simplified by introducing two essential assumptions. Then, by treating the desired direction of locomotion for each robot as the operation objective, an operation objective estimator which estimates the desired direction of the other robot is introduced. The only measurement required is the other robot's relative position, since the other information can be obtained through the estimation. Hence, communicational devices that are necessary for most other cooperative methods are not required. Moreover, mobile robots employing the method can avoid collisions with uncooperative robots or moving obstacles as well as with cooperative robots. Consequently, this improved method can be applied to general dynamic environments consisting of various mobile robots.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.8-15
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• 2011

This paper proposes a real-time navigation algorithm which integrates the artificial potential field (APF) for an unmanned vehicle in the unknown environment. This approach uses repulsive potential function around the obstacles to force the vehicle away and an attractive potential function around the goal to attract the vehicle. In this research, laser range finder is used as range sensor. An obstacle detected by the sensor creates repulsive vector. Differential global positioning system (DGPS) and digital compass are used to measure the current vehicle position and orientation. The measured vehicle position is also used to create attractive vector. This paper proposes a new concept of potential field based navigation which controls unmanned vehicle's speed and steering. The magnitude of repulsive force based on the proposed algorithm is designed not to be over the magnitude of attractive force while the magnitude is increased linearly as being closer to obstacle. Consequently, the vehicle experiences a generalized force toward the negative gradient of the total potential. This force drives the vehicle downhill towards its goal configuration until the vehicle reaches minimum potential and it stops. The effectiveness of the proposed APF for unmanned vehicle is verified through simulation and experiment.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권3호
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• pp.27-38
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• 2000

본 논문은 장애물 회피 능력을 갖는 자발적 주행 로봇 (Khepera)을 제어하는 재귀 신경망을 진화와 학습의 상호 적응에 의해 결정하는 방안을 제시한다. 제안한 동시 적응 방안은 다음 두 가지 성질을 갖는다. 유전자 알고리즘에 의해 해집단내 여러 개의 신경망 제어기들은 전역적 탐색을 수행하여 점진적으로 장애물과의 충돌이 적게 일어나도록 진화되고, 동시에 각 신경망 제어기는 상보적 재강화 역전파 (CRBP： Complementary Reinforcement Backpropagation) 학습에 의해 국부적 탐색을 수행하여 주행 특성이 로봇이 처한. 외부 환경에 적응되어진다. 실험 결과, 학습과 결합한 진화에 의해 얻어진 신경망 제어기가 진화자체만에 의해 얻어진 신경망 제어기보다 더 나은 충돌 회피 능력을 보여 주며, 원하는 주행 성능에 보다 빨리 도달하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제37권5호
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• pp.463-469
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• 2013

이 연구에서는 GPS 기준국 주변에 존재하는 장애물의 방향과 고도각이 좌표 정확도 변화에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 분석하고자 한다. 최적의 관측환경에 있는 기준국의 정밀좌표를 산출한 뒤 고도각 $10^{\circ}$부터 $70^{\circ}$까지의 장애물이 동, 서, 남 방향에 각각 존재한다고 가정하고 관측자료를 재구성하였다. 10일간의 관측자료를 이용하여 일단위와 시간단위로 각각 처리하였다. 일단위 처리결과에서는 RMSE가 10mm 내외였으나 시간단위 결과에서는 100mm 수준까지 증가하였다. 장애물의 고도각이 높아질수록 수평 및 수직방향 RMSE는 증가하였고 높이 추정값은 감소하였다. 방향에 따른 분석에서는 동쪽이나 서쪽에 장애물이 존재할 때 남북방향에 비해 동서방향으로 위치오차가 더 크게 증가하였고 남쪽 장애물인 경우에는 동서방향의 오차폭이 상대적으로 작게 나타났다.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권7호
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• pp.611-619
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• 2016

본 논문에서는 농업용 무인헬기를 위한 LiDAR 기반 충돌방지시스템을 제안하고 개발과정을 소개한다. 충돌방지시스템은 장애물 검출 시스템, 매핑 알고리즘, 충돌회피 알고리즘으로 구성된다. LiDAR 기반의 장애물 검출 시스템은 무인헬기에 탑재되어 실시간으로 장애물 정보를 획득하며, 이를 통해 획득한 정보와 무인헬기 자세/위치 정보를 융합하여 충돌위험성이 있는 장애물에 대해 격자 지도 기법을 적용한 매핑을 수행한다. 무인헬기가 장애물에 접근할 시 확보된 지형정보를 기반으로 충돌방지 경고 생성을 위해 종/횡방향 기동을 고려한 충돌방지 알고리즘을 구현하며, 이를 통해 운용자에게 전달해 회피 기동을 수행한다. 구축된 시스템은 무인헬기를 이용해 항공방제 패턴을 모사한 비행시험을 수행하였으며, 비행시험 결과 충돌방지 성능 및 가능성을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.489-496
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• 2006

The random-based cleaning algorithm is a simple algorithm widely used in commercial vacuum cleaning robots. This algorithm has two limitations, that is, cleaning takes a long time and there is no guarantee that the cleaning will cover the whole cleaning area. This has lead to customer dissatisfaction. Thus, in recent years, many intelligent cleaning algorithms that takes into consideration information gathered from the cleaning area environment have been proposed. The plowing-based algorithm, which is the most efficient algorithm known to date when there are no obstacles in the cleaning area, has a deficiency that when obstacle prevail, its performance is not guaranteed. In this paper, we propose the Group-k algorithm that is efficient for that situation, that is, when obstacle prevail. The goal is not to complete the cleaning as soon as possible, but to clean the majority of the cleaning area as fast as possible. The motivation behind this is that areas close to obstacles are usually difficult for robots to handle, and hence, many require human assistance anyway In our approach, obstacles are grouped by the complexity of the obstacles, which we refer to as 'complex rank', and then decide the cleaning route based on this complex rank. Results from our simulation-based experiments show that although the cleaning completion time takes longer than the plowing-based algorithm, the Group-k algorithm cleans the majority of the cleaning area faster than the plowing algorithm.