This paper presents a cell-based motion control strategy for soccer playing mobile robots. In the central robot motion planner, the planar ground is divided into rectangular cells with variable sizes and motion indices to which direction the mobile robot should move. At every time the multiple objects-the goal gate, ball, and robots-detected, integer values of motion indices are assigned to the cells occupied by mobile robots. Once the indices being calculated, the most desirable state-action pair is chosen from the state and action sets to achieve successful soccer game strategy. The proposed strategy is computationally simple enough to be used for fast robotic soccer system.
This paper proposes a method for determining navigation path of an autonomous mobile robot in surrounding environment using a fuzzy algorithm. This fuzzy algorithm includes three type (MIN-TIME, ECONOMY, SAFETY) motion mode for the given robot to get the ability to meet the ambiguous situation which the robot will encounter. Each node is applied to the game situation. This paper conclude with some results of computer simulation concerning an evaluation of this method.
본 연구의 목적은 초등학교 교육과정에서 활용이 가능한 학습도구로서 프로그래밍이 가능한 로봇의 활용 방안을 알아보기 위함이다. 로봇은 다른 디지털 교구와는 달리 프로그래밍과 이를 통한 조작이 쉽다는 점에서 교수-학습목적의 차별화된 매체적인 특성을 갖는다. 이 연구에서는 초등학교 학생들에게 컴퓨터 프로그램의 핵심인 알고리즘을 가르치기 위한 도구로서 로봇게임프로젝트 개발을 통해 연구목적을 달성하고자 하였다. 본 연구에서 교구로 사용한 레고는 프로그래밍을 할 수 있는 환경을 갖추고 있으며, 중앙제어장치, 센서 및 모터세트를 기계적으로 조합하여 로봇을 만들 수 있다. 개발한 프로젝트는 학생들이 6차시 수업을 통해 3개의 과제를 해결하도록 하는 과정에서 이루어졌다. 이들 각각은 알고리즘의 기본적 원리들을 바탕으로 구성되었으며, 이 프로그램을 교실수업에 적용해 본 결과, 학생들이 상대적으로 학습의 즐거움을 경험하고 몰입의 효과가 나타났음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 일반적인 초등학교 교실에서 직접 로봇을 조작하는 활동이 학교교육활동에 새로운 가능성을 가져올 수 있음을 보여준 것이라고 하겠다.
A Many studies have been made on the prediction of human voluntary movement intention in real-time based on invasive or non-invasive methods to help severely motor-disabled persons by offering some abilities of motor controls and communications. In the present study, we have developed an internet game driven by and/or linked to a brain-computer interface (BCI) system. Activities of two single neuronal units recorded from either hippocampus or prefrontal cortex of SD rats were used in real time to control two-dimensional movements of a robot, or a game object.
인공지능에 기반한 손 제스처 인식 정보를 활용한 지능형 인터페이스 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기능적으로 사용자 손 제스처의 추적 및 인식을 미디어파이프와 KNN, LSTM, CNN의 인공지능 기법을 사용해 다양한 동작을 빠르고 지능적으로 인식되는 인터페이스이다. 제안한 알고리즘 성능 평가를 위해 자체 제작한 2D 탑뷰 레이싱 게임과 로봇제어에 적용한다. 알고리즘 적용 결과 게임의 가상 객체의 다양한 움직임을 세밀하고 강건하게 제어할 수 있었으며, 실세계의 로봇 제어에 적용한 결과 이동과 정지, 좌회전, 우회전 등의 제어가 가능하였다. 또한 게임의 메인 캐릭터와 실세계 로봇을 동시에 제어하여 가상과 현실의 공존공간 상황 제어를 위한 지능형 인터페이스로 최적화된 동작도 구현하였다. 제안한 알고리즘은 신체를 활용한 자연스럽고 직관적 특성과 손가락의 미세한 움직임 인식에 따른 정교한 제어가 가능하며, 빠른 기간 내에 숙련되는 장점이 있어 지능형 사용자 인터페이스 개발을 위한 기본자료로 활용될 수 있다.
This paper proposes methods for the cooperative control of multiple mobile robots and constructs a robotic soccer system in which the cooperation will be implemented as a pass play of two robots. To play a soccer game, elementary actions such as shooting and moving have been designed, and Q-learning, which is one of the popular methods for reinforcement learning, is used to determine what actions to take. Through simulation, learning is successful in case of deliberate initial arrangements of ball and robots, thereby cooperative work can be accomplished.
The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent´s dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless ...
본 논문에서는 인간의 스프린트 경기와 휴머노이드 로봇의 스프린트 경기를 비교하고 FIRA가 주관한 휴머노이드 로봇의 대표적인 스포츠 경기인 HuroCup에 대해서 소개한다. 또한 이 대회의 경기 규정을 알아보고 휴머노이드 로봇이 스프린트 경기를 수행하는데 사용할 수 있는 경기 전략을 제시한다. 본 논문을 위해 스프린트 경기 규정에 맞는 휴머노이드 로봇을 설계 및 개발하고, 제작한 휴머노이드 로봇에 스프린트 경기 전략 알고리즘을 적용하여 로봇의 성능을 시험한다. 마지막으로, 실제 경기 사례를 통해 제작된 휴머노이드 로봇이 스프린트 경기에 적합하게 수행함을 검증한다.
This paper present an intelligent microcontroller based chess playing robot which can play a board game against opponent and calculate its moves in a non-idealized environment. In this work, for the sake of simplicity task is accomplished by using Cartesian coordinate system. Chess playing system has been designed in such a way that it provides an interface between user and robot to control chess movements using RS232. Various algorithms are implemented for interfacing hardware in C++ language. Our main goal is to design a cost effective and highly accurate robot system that consumes minimal power to complete its task.
This study describes a method of finding an optimal path of a soccer robot by using a concentric circle method with different radii of rotation. Comparing with conventional algorithms which try to find the shortest path length, the variable concentric circle method find the shortest moving time. The radius fur the shortest moving time for a given ball location depends on the relative location between a shooting robot and a ball. Practically it is difficult to find an analytical solution due to many unknowns. Assuming a radius of rotation within a possible range, total path moving time can be calculated by adding the times needed for straight path and circular path. Among these times the shortest time is obtained. In this paper, a graphical solution is presented such that the game ground is divided into 3 regions with a minimum, medium, and maximum radius of rotation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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