• Title/Summary/Keyword: intelligent mobile robot

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Sensor Fusion Using Neural Network (신경망을 이용한 센서 융합)

  • 백상훈;오세영
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.297-300
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    • 2004
  • 기존에 성격이 다른 두 가지 이상의 센서를 이용하기 위해서는 각각의 센서의 입력 데이터를 처리하는 알고리즘이 필요하게 되고, 적용한 알고리즘에 의해 출력된 최종 값 중에서 그 상황에 알맞은 값을 선택하여 사용하는 계층적 구조를 사용하게 된다. 계층적 구조가 아니더라도 비슷한 형태의 데이터를 얻어 이를 가지고 최종 로봇을 제어하기 위한 출력을 만들게 된다 본 논문에서는 비전 센서와 초음파 센서에서 입력되는 성격이 다른 데이터를 가지고, 신경망을 이용하여 최종 출력을 얻어냄으로써 2가지 센서의 입력 데이터를 처리하기 위한 과정을 간단히 하고 두 가지 센서가 서로를 보완 할 수 있도록 하는 방법을 제시한다.

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Target Searching Method in the Chaotic Mobile Robot (카오스 이동 로봇에서의 목표물 탐색 방법)

  • 배영철;김이곤
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.103-106
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    • 2004
  • 본 본문은 하이퍼카오스, 로렌츠, 해밀톤 방정식과 같은 여러 종류의 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 탐색하다가 목표물에 근접하거나 탐색하고자 하는 목표물이 확인되면 집중적인 탐색을 실행하는 방법을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 목표물 탐색에서는 장애물 회피와 유사한 카오스 궤적을 가지고 탐색하도록 하는 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였으며 이에 대한 타당성을 확인하였다.

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Obstacle Avoidance Method in the Chaotic Mobile Robot (카오스 이동 로봇에서의 장애물 회피 방법)

  • 배영철;김이곤
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.121-124
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    • 2004
  • 본 본문은 하이퍼카오스, 로렌츠, 해밀톤 방정식과 같은 여러 종류의 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 탐색하다가 장애물을 만나거나 근접하게 되면 장애물을 회피하는 방법을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 목표물 회피에서는 장애물 탐사와 유사한 카오스 궤적을 가지고 회피하도록 하는 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였으며 이에 대한 타당성을 확인하였다.

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Position Estimation of Wheeled Mobile Robot in a Corridor Using Neural Network (신경망을 이용한 복도에서의 구륜이동로봇의 위치추정)

  • 최경진;이용현;박종국
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.129-132
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    • 2004
  • 본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.

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Balancing Control of a Single-wheel Mobile Robot from a Stick-Model Point of View (스틱 모델 관점에서의 외바퀴 로봇 밸런싱 제어)

  • Lee, Sang-Deok;Jung, Seul
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.1327-1328
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    • 2015
  • 본 논문에서는 스틱 모델을 사용하여 외바퀴 로봇의 수직 방향에서 생기는 파라메트릭 진동을 시뮬레이션 분석하고, 분석된 결과를 바탕으로 제어 법칙을 유도한 다음, 실험을 통해 성능을 검증한다. 실험에 활용된 외바퀴 로봇은 수평 방향에 대해서는 비례미분제어기를 사용하고, 수직 방향에 대해서는 진동제어기를 활용한다.

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Navigation Sign Recognition in Indoor enviroments Using Fuzzy Inference (퍼지추론을 이용한 실내환경에서의 주행신호인식)

  • 김전호;유범재;조영조;박민용;고범석
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1997.11a
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    • pp.141-144
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    • 1997
  • This paper presents a method of navigation sign recognition in indoor environments using a fuzzy inference for an autonomous mobile robot. In order to adapt to image deformation of a navigation sign resulted from variations of view-points and distances, a multi-labeled template matching(MLTM) method and a dynamic area search method(DASM) are proposed. The DASM is proposed to detect correct feature points among incorrect feature points. Finally sugeno-style fuzzy inference are adopted for recognizing the navigation sign.

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Fuzzy Logic and Behavior Control Strategy for Autonomous Mobile Robot Mapping (자동이동로봇궤적을 위한 퍼지논리와 행동제어전략)

  • Jin Hyun-Soo
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.04a
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    • pp.213-216
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    • 2005
  • 자동주행을 위한 반자동 이동로봇의 실험능력을 배양시키기 위하여 주행능력과 세상지도정보를 모으고 그 능력에 대한 지식정보를 배가시키는데 관심을 두고 있다. 중심 사항은 환경을 거쳐 나가면서 환경의 지도를 만들 수 있는 이동 로봇의 본래의 불확실성을 다루는데 필요한 타당한 이유를 제시한다. 문제점을 더욱 간단한 임무로써 분할시킴으로써 주행과 이동성을 가능케하는 충분한 수준의 지식정보를 보여주는 이동 로봇을 발전시킬 수 있다. 본 논문에서는 자동 주행 참지향 능력배양을 위한 반자동 행동제어 시스템의 기본골격에다 퍼지논리를 적용시키는 전략에 대해 논의한다.

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Evolutionary Learning of Mobile Robot Behaviors (이동 로봇 행위의 진화적 학습)

  • 심인보;윤중선
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.12a
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    • pp.207-210
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    • 2002
  • 진화와 학습 사이의 상호 연관성을 연구하기 위해 인공 진화기법(artificial evolutionary algorithm)과 신경회로망(neural networks)을 이용한 학습 기법들이 사용되어 왔다. 신경 회로망 구조를 가지는 이동 로봇의 제어기의 구조와 파라미터를 결정하기 위한 방법으로 진화적 학습(evolutionary learning) 방법이 제안되었다. 제안된 방법에서 진화적 학습은 실제 로봇을 통해 on-line 방식으로 이루어지며, 장애물 회피 문제를 통해 유용성을 검증하고 진화 과정에 학습이 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 수학적으로 제시되기 힘든 진화 학습의 평가에 설계자의 개입을 허용하는 인터액티브 진화 알고리즘(interactive evolutionary algorithm)방법을 모색해 보았다.

Path Planning of a Mobile Robot with Vision System Using Fuzzy Rules (비전 시스템을 가지는 자율주행 이동로봇을 위한 퍼지 규칙을 이용한 경로 계획)

  • 김재훈;강근택;이원창
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.12a
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    • pp.219-222
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    • 2002
  • 본 논문에서는 미지의 환경에서 이동로봇의 자율 주행이 가능하도록 비전 시스템과 퍼지규칙을 이용한 경로 설정과 장애물 회피를 위한 알고리즘을 소개 하고자 한다. 한편 원격지에서도 로봇의 움직임을 파악할 수 있도록 인터넷을 통한 원격운용 기능을 추가함으로써 로봇의 효율적인 운용이 가능하도록 하였다. 소벨 연산자를 이용한 장애물의 윤곽선 추출과 퍼지규칙을 이용하여 경로 계획과 장애물 회피를 위한 알고리즘을 생성하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션으로 그 효율성을 검증하였다. 또한 실제 이동 로봇을 제작하여 실험한 결과에서도 제안된 알고리즘이 우수한 성능을 발휘함을 확인할 수 있었다.