• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.56-59
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• 2004

GPS(global position system)은 특별한 표식이 없는 외부환경에서 위치 측정을 위한 가장 좋은 가능성을 보여주고 있다 그러나 현재 GPS의 오차에 의해서 위치 측정은 불가능하다. 또한 속도가 느린 이동로봇의 방향정보를 얻는 것도 힘들다. 본 논문에서는 지자기 센서를 이용하여 이동로봇의 방향정보를 이용하고 이동로봇의 인코더와 GPS를 이용하여 보다 정밀한 위치 측정이 가능하게 하였다. 이를 바탕으로 이동로봇의 지도를 작성하고 이동로봇의 안전한 경로를 신경망을 이용하여 학습하여 고장이나 충돌회피에 의해 이동로봇이 위험한 경로로 이동하는 것을 사전에 방지하였다. 또한 지도와 획득한 위치정보를 바탕으로 특정위치에서 임무를 수행함으로써 이동로봇이 외부환경에서의 방범활동이나 산업현장에 적용될 수 있음을 보이고자 한다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.16 no.8
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• pp.751-755
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• 2010

In this paper, we proposed an omnidirectional ranging system that is able to obtain $360^{\circ}$ all directional distances effectively based on structured light image. The omnidirectional ranging system consists of laser structured light source and a catadioptric omnidirectional camera with a curved mirror. The proposed integro-differential structured light image processing algorithm makes the ranging system robust against environmental illumination condition. The omnidirectional ranging system is useful for map-building and self-localization of a mobile robot.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.43-45
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• 2008

위 인식은 이동 로봇의 자율 주행을 위한 필수 기능이다. 위치 추정을 위해서 Bayes Filter를 기본으로한 칼만 필터 방법들이 주로 제안되어졌고 최근에는 Particle Filter 방법이 제안되어져 사용되고 있다. 본 연구에서는 영역센서를 장착한 이동 로봇의 위치 추정을 위해 레이저 영역 센서를 이용하는 Particle Filter 방법을 구현하였다. Particle Filter방법은 Kalman Filter 방법에 비해서 구현이 간단하면서도 Kidnapping 문제에도 대응할 수 있는 장점이 있다. 본 연구를 통하여 위치 추정의 수렴도, 정확도, 그리고 Kidnapping 발생시의 위치 추정 성능등을 분석하여, 기존 방법의 성능을 개선하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.263-266
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• 1997

로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.5 no.4
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• pp.339-346
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• 2005

Artificial potential field (APF) is a widely used method for local path planning of autonomous mobile robot. So far, many different types of APF have been implemented. Once the artificial potential functions are selected, how to choose appropriate parameters of the functions is also an important work. In this paper, a detailed analysis is given on how to choose proper parameters of artificial functions to eliminate free path local minima and avoid collision between robots and obstacles. Two kinds of potential functions: Gaussian type and Quadratic type of potential functions are used to solve the above local minima problem respectively. To avoid local minima occurred in realistic situations such as 1) a case that the potential of the goal is affected excessively by potential of the obstacle, 2) a case that the potential of the obstacle is affected excessively by potential of the goal, the design guidelines for selecting appropriate parameters of potential functions are proposed.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.113-116
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• 2001

This paper analyzes the evolutionary process of a fuzzy logic controller using evolutionary activity. An evolutionary algorithm is commonly used to find solutions for given problems. However, little has been done on the analysis of the evolutionary pathways to the optimal solutions. This paper uses a genetic algorithm to construct a fuzzy logic controller for a mobile robot and applies evolutionary activity to measure the adaptability quantitatively. Evolutionary activity can be defined as the rate at which useful genetic innovations are absorbed in the population. By measuring the evolutionary activities, we will show quantitatively that the optimal fuzzy logic controller is not from other genetic phenomena like chance or necessity, but from the adaptability to a given encironment.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.161-165
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• 2001

최근 인터넷은 전 세계적으로 대중화되고 다양한 분야에서 많이 응용되고 있다. 특히 인터넷을 이용한 Telerobot 시스템의 연구가 활발히 진행되면서, 인터넷상에서의 네트워크 상태나 대역폭에 따른 시간지연 문제가 중요한 이슈가 되고 있다. 이는 조작자가 의도하는 데로 이동로봇을 제어하기 위해 반드시 해결되어야할 문제이다. 따라서 본 논문에서는 원격지의 조작자가 지시하는 데로의 원활한 주행을 위하여 이동로봇에 전송되는 명령에 신간정보를 함께 보냄으로써, 이를 수신한 이동로봇이 지연시간을 계산하여 시간지연에 따른 경로오차를 보상하거나, 이전의 경로를 이용하여 앞으로의 경로를 예측함으로써 이동로봇이 적절한 경로를 주행할 수 있도록 함을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.35-38
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• 2000

본 논문에서는 퍼지 제어기의 설계를 위한 다중 돌연변이 연산자를 갖는 Niche Meta 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 유전자는 유전 알고리즘에 사용되는 교배율이나 돌연변이율과 같은 구조 매개변수와 퍼지 제어기의 입, 출력 소속함수를 나타내는 매개변수로 구성된다. 제안된 알고리즘은 부개체군들에 대해 퍼지 제어기의 소속함수의 매개변수를 최적화시키는 지역적 탐색을 수행하면서 전체 개체군에 대해서 최적의 구조 매개변수에 대한 전역적인 탐색을 수행한다. 다중 돌연변이 연산자는 지역적 진화의 결과에 따라 진화에 가장 적합한 돌연변이 방법으로 선택된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 2 자유도를 구륜이동 로봇에 대한 모의 실험을 수행한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.4 no.3
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• pp.341-346
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• 2004

Nowadays, versatile robots are developed around the world. Novel algorithms are needed for controlling such robots. A 2-Layer fuzzy controller can deal with many inputs as well as many outputs, and its overall structure is much simpler than that of a general fuzzy controller. The main problem encountered in fuzzy control is the design of the fuzzy controller. In this paper, the fuzzy controller is designed by the schema co-evolutionary algorithm. This algorithm can quickly and easily find a global solution. Therefore, the schema co-evolutionary algorithm is used to design a 2-layer fuzzy controller in this study. We apply it to a mobile robot and verify the efficacy of the 2-layer fuzzy controller and the schema co-evolutionary algorithm through the experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.215-218
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• 2002

본 논문에서 구현한 시스템은 비젼(vision)시스템을 이용하여 자율 이동로봇의 경로를 탐색하고 추출된 정보로부터 자율 이동로봇의 위치제어 성능을 제시하고자 한다. 일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 기타 다른 시스템의 정보를 이용하여 미로를 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그리고, 본 연구에서 제시한 시스템은 자율이동로봇의 행동 환경을 호스트 PC인 비젼시스템이 로봇의 현재 위치, 로봇이 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 둥둥을 분석한다. 분석된 결과값을 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하면 로봇은 그 데이터를 받아서 동작하게 되며 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 만들거나 장애물을 회피 할 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 A* 알고리즘을 사용하였으며, 본 알고리즘은 매우 단순하면서도 실시간 처리에 적용가능하며, 자율 이동로봇의 충돌회피, 최단 경로 생성에 대한 성능을 실험을 통하여 제시한다.