지능형 로봇이 성장동력 산업으로 선정되면서 국내에서도 로봇 산업이 급속도로 성장하고 있다. 지능형 로봇과 관련해서는 특히 자율 이동 로봇, 그리고 그것의 경로계획과 주행에 관한 연구가 널리 진행되고 있다. 자율 이동 로봇은 주어진 환경에서 효율적인 주행을 하기 위하여 환경 지도를 구성하고, 이를 기반으로 목표 지점에 대한 효율적인 광역 주행 경로를 계산하게 되고, 계산된 광역 경로를 주행하여 목표 지점에 이르게 된다. 본 논문에서는 퍼지 환경 지도를 제안하고, 퍼지 환경 지도로부터 최단시간 광역 경로 계산 알고리즘을 소개하며, 주행 제어를 위한 퍼지 논리 제어기를 제안한다.
This work is towards the development of a low-cost, small-sized inertial navigation system(INS) which consists of 3 accelerometers, 3 semiconductor gyros and a magnetic compass sensor. This paper explains in detail the structure of the developed system and proposes a 3 dimensional attitude estimation algorithm with Indirect Kalman Filter. The experiments are performed with the developed system attached to a 6 DOF robot for showing the effectiveness of the algorithm.
In conducting indoor positioning by code division multiple access using spread spectrum ultrasonic waves, it is required to detect signals under the influence of near-far problem occurred by difference on signal power, caused by distance between transmitter and receiver. For discussing robustness to the problem, we verified measuring accuracy on distance from an experiment on a real space with a hardware device where our proposed method is mounted. The proposed method performs automatic signal detection by setting threshold level dynamically. As an experimental result, measurable distance were improved by the proposed method, and measurement errors were up to 50mm in distances from 1000mm to 6000mm; therefore, enough accuracy to realize self-localization or navigation for autonomous mobile robot or human was obtained.
자율주행 로봇은 자신위치와 장애물의 위치 등 주변 환경을 인지하여 원하는 지점까지 스스로 이동 및 임무 수행이 가능한 로봇 이다. 목표위치를 탐색하기 위하여 GPS 및 초음파 센서를 이용하여 이동 방향 설정 및 주변 장애물 위치를 파악할 수 있도록 하였다. 특히, WLAN을 이용하여 이동 로봇에 대한 위치 정보의 설정 및 위치 데이터의 교신이 가능하도록 하였고 이동로봇을 이용한 실제 실험을 통하여 원하는 위치 탐색과 장애물 회피가 효과적으로 수행됨을 확인한다.
This paper presents an algorithm of local map building for autonomous robot navigation using LASER range finder information. We develop a model of sensor output for a LASER range finder, and obtain an output data of the LASER range finder for a given environment. From the output data, a local map is obtained through the following procedures: (1) filtering of output data to remove noisy and unnecessary data, (2) comparison of filtered data with the original data to restore useful data, (3) thickening of the map obtained from the restored data, and (4) skeletonizing of the thickened map to get a final local map. Through some simulation studies, a map is obtained from the LASER range finder information for a given indoor environment, and is compared with the environment.
By a SLAM (simultaneous localization and mapping) method, we get a map of an environment for autonomous navigation of a robot. In this case, we want to know how accurate the map is. Or we want to know which map is more accurate when different maps can be obtained by different SLAM methods. So, several methods for map comparison have been studied, but they have their own drawbacks. In this paper, we propose a new method which compares the accuracy or error of maps relatively and quantitatively. This method sets many corresponding points on both reference map and SLAM map, and computes the translational and rotational values of all corresponding points using least-squares solution. Analyzing the standard deviations of all translational and rotational values, we can know the error of two maps. This method can consider both local and global errors while other methods can deal with one of them, and this is verified by a series of simulations and real world experiments.
The camera has limitations of poor visibility in underwater environment due to the limited light source and medium noise of the environment. However, its usefulness in close range has been proved in many studies, especially for navigation. Thus, in this paper, vision-based object detection and tracking techniques using artificial objects for underwater robots have been studied. We employed template matching and mean shift algorithms for the object detection and tracking methods. Also, we propose the weighted correlation coefficient of adaptive threshold -based and color-region-aided approaches to enhance the object detection performance in various illumination conditions. The color information is incorporated into the template matched area and the features of the template are used to robustly calculate correlation coefficients. And the objects are recognized using multi-template matching approach. Finally, the water basin experiments have been conducted to demonstrate the performance of the proposed techniques using an underwater robot platform yShark made by KORDI.
A local map-based exploration algorithm for mobile robots is presented. Segmented frontiers and their relative transformations constitute a tree structure. By the proposed efficient frontier segmentation and a local map management method, a robot can reduce the unknown area and update the local grid map which is assigned to each frontier node. Although this local map-based exploration method uses only local maps and their adjacent node information, mapping completion and efficiency can be greatly improved by merging and updating the frontier nodes. Also, we suggest appropriate graph search exploration methods for corridor and hall environments. The simulation demonstrates that the entire environment can be represented by well-distributed frontier nodes.
자율 주행 할 수 있는 로봇은 사람이 갈 수 없는 위험한 장소이나 좁은 장소에 접근 할 수 있는 능력이 있다. 로봇에 광소자 센서를 이용하여 빛의 차이에 따라 스스로 길을 찾아 갈수 있게 하였다. 밝기에 따라 로봇이 길을 찾으므로 차선이나 도로의 지시 선을 따라 로봇이 원하는 목지에 도달 할 수 있게 하였다. 또한 무선 센서를 이용하여 임무 수행 중 얻은 데이터를 무선으로 전달 할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 진화 알고리즘의 한 방법인 mGA를 이용하여 지능형 로봇의 주행제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행에 필요한 퍼지 제어기의 설계는 전문가적 지식에 많이 의존한다. 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수 값들이 최적의 값이라는 보장이 없다. 상기 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 제어기의 구성요소인 퍼지 규칙의 수와 멤버쉽 함수의 매개 변수들을 mGA를 이용하여 동정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 의해 동정된 매개 변수들의 정확성과 효율성을 평가하기 위하여 지능형 로봇의 벽면 주행에 대한 모의실험을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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