• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.940-946
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• 2012

This paper proposes a method to predict maximum traction for unmanned robots on rough terrain in order to improve traversability. For a traction prediction, we use a friction-slip model based on modified Brixius model derived empirically in terramechanics which is a function of mobility number $B_n$ and slip ratio S. A friction-slip model includes characteristics of various rough terrains where robots are operated such as soil, sandy soil and grass-covered soil. Using a friction-slip model, we build a prediction model for terrain parameters on which we can know maximum static friction and optimal slip with respect to mobility number $B_n$. In this paper, Mobility number $B_n$ is estimated by modified Willoughby Sinkage model which is a function of sinkage z and slip ratio S. Therefore, if sinkage z and slip ratio are measured once by sensors such as a laser sensor and a velocity sensor, then mobility number $B_n$ is estimated and maximum traction is predicted through a prediction model for terrain parameters. Estimation results for maximum traction are shown on simulation using MATLAB. Prediction Performance for maximum traction of various terrains is evaluated as high accuracy by analyzing estimation errors.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.24-29
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• 2009

음원 추정 시스템은 로봇, 화상회의, CCTV(Closed-circuit television) 시스템에 쓰인다. 이러한 음원 추정 시스템은 사람을 대상으로 하며 사람이 말하는 동안 여러 개의 음성 데이터 프레임을 입력받을 수 있다. 본 논문에서는 입력된 음성 데이터 프레임으로부터 정확한 각도를 계산 할 수 있는 음성 데이터 프레임을 선별하여 각도 추정 오차를 줄이는 방법에 대해서 제안한다. 또한 선별된 데이터를 각도로 변환한 후 메디언 필터를 적용하여 음원 추정 시스템의 오차를 줄일 수 있다. 제안된 시스템을 이용하여 실험한 후 각도 추정 오차 평균이 31%감소함을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권4호
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• pp.307-314
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• 2013

We designed and implemented a fork-type automatic guided vehicle (AGV) with a laser guidance system. Most previous AGVs have used two types of guidance systems: magnetgyro and wire guidance. However, these guidance systems have high costs, are difficult to maintain with changes in the operating environment, and can drive only a pre-determined path with installed sensors. A laser guidance system was developed for addressing these issues, but limitations including slow response time and low accuracy remain. We present a laser guidance system and control system for AGVs with laser navigation. For analyzing the performance of the proposed system, we designed and built a fork-type AGV, and performed repetitions of our experiments under the same working conditions. The results show an average positioning error of 51.76 mm between the simulated driving path and the driving path of the actual fork-type AGV. Consequently, we verified that the proposed method is effective and suitable for use in actual AGVs.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.85-94
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• 2020

작업자-로봇 간 협업은 다품종 소량생산 기반의 스마트팩토리에서 중요한 요소가 된다. 기존 제조 공장을 스마트화하기 위해 AI 기반의 기술이 도입되고 있지만 이 경우 단기적 생산성 향상에 그친다. 이를 해결하기 위한 협업 지성은 인간의 팀워크, 창의력 등과 AI의 속도, 정확성 등이 결합되어 서로의 단점을 적극적으로 보완 할 수 있다. 그러나 현재 자동화설비는 돌발사태 발생 시 재해강도가 높기 때문에 안전대책이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 이용하여 작업자 및 설비를 가상 세계에 구현하고, 시뮬레이션을 통해 작업자의 안전을 판별하는 공장 안전 제어 시스템을 설계하고 구현한다.

• 로봇학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.25-35
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• 2006

Improving practicality of SLAM requires various sensors to be fused effectively in order to cope with uncertainty induced from both environment and sensors. In this case, combining sonar and vision sensors possesses numerous advantages of economical efficiency and complementary cooperation. Especially, it can remedy false data association and divergence problem of sonar sensors, and overcome low frequency SLAM update caused by computational burden and weakness in illumination changes of vision sensors. In this paper, we propose a SLAM method to join sonar sensors and stereo camera together. It consists of two schemes, extracting robust point and line features from sonar data and recognizing planar visual objects using multi-scale Harris corner detector and its SIFT descriptor from pre-constructed object database. And fusing sonar features and visual objects through EKF-SLAM can give correct data association via object recognition and high frequency update via sonar features. As a result, it can increase robustness and accuracy of SLAM in indoor environment. The performance of the proposed algorithm was verified by experiments in home -like environment.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.569-571
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• 2010

본 논문에서는 플라스틱 제품의 공정 과정에서 발생하는 미성형, 이물질, 찍힘 등의 제품 불량을 검사하기 위한 비전 검사 시스템을 개발한다. 본 시스템의 검사 알고리즘은 플라스틱 제품의 곡면구조를 고려한 영상 2치화, 모폴로지 연산을 이용한 영상의 노이즈 제거 및 후보영역 구분을 위한 레이블링 기법, 최종 결함 유무 판단을 위한 영상 필터링 및 캘리브레이션(Calibration) 방법 등으로 구성된다. 또한 사용자를 고려한 GUI(Graphical User Interface) 기반의 고속 영상처리 알고리즘 개발을 통해 검사 효율 및 성능을 향상시킨다. 본 검사 시스템의 정확도, 검사 알고리즘 처리 시간 등의 평가를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.1-11
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• 1994

This paper presents an intelligent robotic control method for chamferless parts mating by integrating fuzzy control and neural network. The successful assembly task requires an extremely high position accuracy and a good knowledge of mating parts. However, conventional assembly method alone makes it difficult to achieve satisfactory assembly performance because of the complexity and the uncertainties of the process and its environments such as not only the limitation of the devices performing the assembly but also imperfect knowledge of the parts being assembled. To cope with these problems, an intelligent robotic assembly method is proposed, which is composed of fuzzy controller and learning mechanism based upon neural net. In this method, fuzzy controller copes with the complexity and the uncertainties of the assembly process, while neural network enhances the assembly scheme so as to learn fuzzy rules from experience and adapt to changes in environment of uncertainty and imprecision. The performance of the proposed assembly scheme is evaluted through a series of experiments using SCARA robot. The results show that the proposed control method can be effectively applied to chamferless precision parts mating.

• 한국해양공학회지
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• 제31권2호
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• pp.170-176
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• 2017

In this paper, we propose an underwater localization scheme through the fusion of an inertial navigation system (INS) and the received signal strength (RSS) of electromagnetic (EM) wave sensors to guarantee precise localization performance with high sampling rates. In this localization scheme, the INS predicts the pose of the unmanned underwater vehicle (UUV) by dead reckoning at every step, and the RF sensors corrects the UUV position functions using the Earth-fixed reference when the UUV is located in underwater wireless sensor networks (UWSN). The localization scheme and state modeling were conducted in the extended Kalman filter framework, and UUV localization experiments were conducted in a basin environment. The scheme achieved reliable localization accuracy during long-term navigation, demonstrating the feasibility of exploiting EM wave attenuation as Earth-fixed reference sensors.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1977-1985
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• 2007

문자 인식은 인공지능의 한 분야로써 자동화 시스템, 로봇, HCI 분야에서 그 응용성 이 증대되고 있는 첨단 기술이다. 본 논문에서는 숫자, 기호, 영어, 한글이 여러 가지 형태로 조합되어 사용될 수 있는 영역에서의 문자 인식을 위해 인식 문자 집합과 대표 문자를 도입하였다. 여러 가지 조합의 언어 집합에 따른 소규모 인식기를 계층적으로 조합하여 인식 결과의 정확성을 높이고 시간 비용을 줄일 수 있는 효율적인 인식기 구조를 제안하였다. 그리고 학습 성능이 우수한 Delta-bar-delta 알고리즘을 이용하여 개별 소규모 인식기를 학습한 다음 다양한 개별 문자를 대상으로 그 인식 성능을 살펴본 결과 99%의 인식률을 획득함으로써 혼용 언어 문자 인식의 효율성과 신뢰성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.185-188
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• 2009

이 논문에서는 PID 알고리즘을 이용하여 시소 시스템의 균형을 위한 위치 제어기를 설계하고자 한다. 시소 시스템은(Seesaw System) 선박 및 항공 역학, 도립진자, 각종 분석, 로봇 시스템 등의 해석에 광범위하게 응용되는 시스템이자 현대 제어 시스템의 이론과 각종 응용문제를 취급할 수 있는 장치이다. 시소 시스템의 경우 시스템이 비선형성이 강한 제어 대상이므로 시스템의 이해와 해석, 그리고 파라미터의 정확한 선정이 필수요소이다. 사용할 시스템 제어 알고리즘에는 간단하고 오랜 역사를 통해 안정성이 보장된 PID 알고리즘과 정확하고 빠른 PID 파라미터 동조에 필요한 연산 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization) 통해 외란이나 제어기의 변화에 빠르게 적응할 수 있도록 하여 성능과 안정성을 보장한다.