This paper presents a path planning problem for multi-robot system in the environment with dynamic obstacles. In order to guide the robots move along a collision-free path efficiently and reach the goal position quickly, a navigation method based on fuzzy logic controllers has been developed by using proximity sensors. There are two kinds of fuzzy controllers developed in this work, one is used for obstacle avoidance and the other is used for orientation to the target. Both static and dynamic obstacles are included in the environment and the dynamic obstacles are defined with no type of restriction of direction and velocity. Here, the environment is unknown for all the robots and the robots should detect the surrounding information only by the sensors installed on their bodies. The simulation results show that the proposed method has a positive effectiveness for the path planning problem.
The work present in this paper deals with a navigation problem for multiple mobile robots in unknown indoor environments. The environments are completely unknown to the robots; thus, proximity sensors installed on the robots' bodies must be used to detect information about the surroundings. The environments simulated in this work are dynamic ones which contain not only static but also moving obstacles. In order to guide the robot to move along a collision-free path and reach the goal, this paper presented a navigation method based on fuzzy approach. Then genetic algorithms were applied to optimize the membership functions and rules of the fuzzy controller. The simulation results verified that the proposed method effectively addresses the mobile robot navigation problem.
지식경제부에서는 학교교육의 다양성 확대를 지원하고 체계적인 로봇교육 방안을 마련하고자, 초등학교 68개교를 대상으로 교구로봇과 교사 연수 등 교사의 로봇활용 지원체제를 구축한 후 교구로봇 시범교육사업을 실시하였다. 따라서 본 논문에서는 초등 방과후학교의 교구로봇 시범교육사업에 대한 현황을 분석하여, 향후 교구로봇 확대사업에 대한 기초 자료 분석결과를 제공하고자 한다. 이를 위하여 시범교육사업 대상학교의 교육 개설 현황, 교구 및 교재 이용, 교 강사 현황과 학생만족도 등을 조사하였다. 그 결과 대부분의 초등학교에서 학생들의 창의력 향상, 로봇에 대한 관심 증대 등의 효과가 있는 것으로 나타났으며, 적극적으로 수업에 참여하고 높은 집중 정도를 나타내는 것으로 분석되었다. 하지만 교재, 교구에 대한 개선 요구사항이 많은 것으로 나타나 학생들의 수준에 맞는 적절한 교재와 학생들의 다양한 활동을 이끌어 낼 수 있는 교구의 구성이 뒷받침 되어야 할 것으로 보인다.
모바일 서비스와 교육 보조 로봇이 발달함에 따라, 로봇은 우리의 삶의 일부가 되었고 교육 보조 로봇은 선생님을 보조해 학생들의 교육과 학습에 참여하고 있다. 본 논문은 교육 보조 로봇의 자율성의 정도를 표시하는 자율성 지수를 측정하기 위한 방법을 규정한다. 자율성은 사람의 개입 없이 현재 상태 및 센서 값을 기반으로 주어진 작업을 수행하는 능력이다. 교육 보조 로봇의 자율성 지수는 작업 수준과 사람의 개입 수준으로 구성되며 1단계에서부터 10단계로 정의한다. 제안 방식은 지능형로봇표준포럼(KOROS) 표준으로 채택이 되었으며 해당 표준은 자율적으로 학생들을 지도하는데 활용이 가능하다. 향후 교육 보조 로봇을 활용한 교육 서비스에 큰 혜택을 가져올 것으로 예상하며 그 활용 분야 역시 교육 발전에 크게 이바지할거라 기대한다.
In this paper, the implementation of creative engineering robot with MCU platform is described. This robot, as a platform of robot system to be used as creative engineering education, has to satisfy restrictions in many aspects in order to study algorithm and apply for the processor based function and pattern recognition application. Considering many restrictions of the mobile platform for creative robot system, we made this robot autonomous by using efficiently the LINUX embedded system. And we choose Marvell Monahan processor(PXA320) as MCU flatform, and used CentOS5.2 as an embedded OS that has the function of robustness and optimality. For flexibility and modularity, the platform has expansion ports. The results of experiment are described to show the pattern matching of creative engineering mobile robot with LINUX programming environments.
직업교육훈련에서 가장 중요한 것은 생산현장의 전체공정에 대한 학생들의 흥미와 이해를 높이는 일이다. 본 논문에서는 최근 화두가 되고 있는 러닝팩토리(Learning Factory) 기반 기술융합교육을 통해서 텔리오퍼레이션 로봇 핸드를 구현하는 사례를 제시하고 향후 교육과정에 적용시 유의사항을 제안한다. 텔리 오퍼레이션 로봇핸드를 구현하기 위해서는 기구 설계, 모터제어, 근거리 통신 구현, 센싱 및 피드백제어 등 국내 교육과정의 대학교 수준 전공필수 교과목에 대한 이해가 뒷받침 되어야 한다. 본 논문에서 제시한 교육연구는 학생들이 필요로 하는 기술을 가이드하며 학생 스스로 학습과 실습을 통해 기술을 이해하고 최종 산출물을 구현하는 사례이다. 본 연구를 통해 향후 러닝팩토리 교육훈련과정을 도입하는 경우 기반 자료로 도움이 될 것이다.
새로운 교육기술도구인 교육용 로봇은 K-12 교육에서 많은 인기를 얻어가고 있다. 특히 로봇은 STEM 관련 교과의 학업성취와 학업능력에도 효과적이라고 보고되고 있다. 하지만 지금까지 수행된 대부분의 로봇활용 연구는 정규교육과정 밖에서 실시되어왔다. 본 연구는 한국의 초등학교 과학수업에서 로봇활용이 과학교과의 학습동기에 미치는 영향을 분석하였다. 연구에 참여한 초등학생은 4, 5학년 121명이었으며 실험집단은 로봇을 활용한 과학수업을 실시하였고 통제집단은 전통적방식의 과학수업을 실시하였다. 집단별 사전 사후 학습동기를 비교하기 위해 공변량 분석을 실시하였으며 실험집단의 학생은 추가적으로 인터뷰가 병행되었다. 연구결과 실험집단은 통제집단보다 학습동기가 유의미하게 향상되었으며(p<.05), 로봇활용수업에 대한 긍정적인 응답도 확인되었다. 본 연구는 향후 정규교육과정에 로봇을 활용하는 연구에 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.
로봇 프로그래밍은 주어진 과제를 해결하기 위한 알고리즘을 계획하고, 그 알고리즘을 구현하며, 그 결과를 로봇이라는 매체를 통해서 쉽게 확인하고 오류를 수정할 수 있도록 한다. 따라서 로봇 프로그래밍은 반성적 사고에 기반을 둔 문제해결의 과정이며, 학생들의 메타인지와 밀접히 관련된다. 이에 본 연구는 학생의 메타인지 발달을 위한 로봇 프로그래밍 교수 학습 모형을 개발하는 것을 목적으로 수행되었다. 로봇 프로그래밍 교수 학습의 단계를 '학습과제 탐구', '교사의 모델링', '과제 수행 계획 및 시각화', '과제 수행', '자기 평가 및 강화' 등과 같은 5가지로 나누고, 각 단계의 활동들을 메타인지 주요 전략들(계획, 모니터링, 조절, 평가)와 연계하였다. 또한 학생들의 프로그래밍 활동과 메타인지 전략의 활용을 지원하기 위하여 인지적 도제를 기반으로 '모델링', '코칭', '스캐폴딩'과 같은 전략들을 교수 학습 모델과 연계하여 명시하였다. 이와 더불어서, 메타인지 활동을 지원하기 위해서 자기질문법을 도입하여, 학생들이 로봇 프로그래밍 활동의 각 단계별로 사용할 수 있는 자기질문 등을 제시하였다.
인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 많은 분야에서 인공지능 활용 방안에 대한 논의가 활발하게 일어나고 있으며 교육 분야에서도 인공지능 인재 양성을 위한 각종 정책이 추진되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 로봇 프로그래밍 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 높은 빈도로 활용되는 파이썬(Python)과 교육 현장의 활용도가 높은 교육용 로봇을 활용하여 인공지능(AI) 교육 프로그램을 제안하였다. 국제자동차공학회(SAE)에서 제시하는 자율주행자동차 수준(0~5단계)을 4단계로 단순화하고 이를 기반으로 로봇에 부착된 카메라가 선(객체)을 인지(Perception)하고 검출(Object detection)하여 스스로 움직일 수 있는 라인 디텍터(Line Detector)를 만드는 것을 목표로 하였다. 개발된 프로그램은 단순히 특정 프로그래밍 언어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 정형화된 형태가 아니라 생활 속의 복잡하고 비구조화된 문제를 자기주도적으로 정의하고 인공지능(AI) 기술을 기반으로 해결하는 경험을 가지는데 그 의의가 있다.
수학은 기초학문으로서 합리성과 창의성을 기르는 중요한 과목이다. 하지만 학생들에게는 어렵고 두려운 과목으로 되어가는 게 현실이다. 한편 STEM은 학문 간의 벽을 허물고 서로 융합하여 과학, 수학, 공학, 기술 등의 과목에 흥미도를 높이기 위한 대안적 교육이다. STEM교육의 도구로 로봇이 효과적인 것으로 연구되어 있다. 따라서 STEM 기반의 로봇교육을 하여 수학에 대한 흥미도를 높이고자 수학학습프로그램을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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