In this paper, we propose a planning algorithm which automatically generates robust behavior plans for service robots in the dynamically changing environments. The proposed method searches for paths to perform the given tasks in the physical space and the configuration space where tasks are described. And then, the characteristics of paths for successfully performed task are abstracted and generalized to build an ordered-tree structure. The resulting robust behavior plans guarantee that the given tasks are successfully performed. The validity of our method is tested by simulation work for a pushing-box task.
This paper deals with the development of a software module for production planning and scheduling activities of an existing Flexible Machining and Assembly System (FMAS). The Production Planning Module uses the hierarchical and sequential scheme based on "divide and conquer" philosophy. In this module, routes are determined based on the production order, orders are screened, tools are allocated, and order adjustments are executed according to the allocated tools. The Scheduling Module allocates the resources, determines the task priority and the start and completion times of tasks. Re-scheduling can be done to handle unforeseen situations such as lumpy demands and machine breakdowns. Since all modules are integrated with a central database and they interface independently, it is easy to append new modules or update the existing modules. The result of this study is used for operating the real FMAS consisting of a machining cell with 2 domestic NC machines and a part feeding robot, an assembly cell with a conveyor and 3 robots, an inspection cell, an AGV, an AS/RS, and a central control computer.
4족 보행로봇은 보행 안정성이 높아서 향후 다양한 분야에 활용이 기대되며, 효율적인 보행을 위한 걸음새의 생성과 제어가 중요하다. 특히, 다양한 로봇 모델들에 대한 수요와 여러 가지 걸음 동작의 필요성으로 인하여 자동적인 걸음새 생성기법이 요구된다. 본 논문에서는 HyperNEAT(Hypercube-based NeuroEvolution of Augmenting Topologies)를 사용하여 지형변화에 적응 가능한 4족 보행로봇의 걸음새를 생성하고, 바이올로이드로 구성된 4족 보행로봇에 대하여 ODE 기반의 Webots 시뮬레이션을 통해서 보행 실험을 수행하고 결과를 분석한다.
자율적인 다개체 모바일 로봇 시스템에 관해 경로 계획과 충돌회피는 중요한 기능이며 동시에 협력과 협동적으로 주어진 일을 수행하는데 필요한 기능이다. 본 논문에서는 이러한 중요하고도 도전적인 문제를 다룬다. 제안된 방법은 포텐셜 필드 방법과 퍼지로직 시스템에 기반을 두고 있다. 첫째로, 전역경로 계획은 포텐셜 필드를 이용하여 로봇이 목적지까지 가는데 비용을 최소화할 수 있는 경로를 선택한다. 그러고 나서 지역경로 계획은 퍼지로직 시스템을 이용하여 정적이거나 동적인 장애물과의 충돌을 피하기 위해 전역경로에서 경로를 변경시킨다. 본 논문에서는 각각의 로봇은 독립적으로 목적지를 선택하며 동시에 다른 로봇은 동적인 장애물로 고려한다. 또한 장애물의 움직임을 예측할 필요도 없다. 이러한 과정은 각각의 로봇이 해당되는 목적지를 찾을 때 까지 지속된다. 이 방법을 테스트하기 위해 자율 다개체 로봇 시뮬레이터(AMMRS)를 개발했으며 시뮬레이션과 실험기반의 결과물을 제공한다. 본 결과는 다개체 모바일 로봇 시스템에 대하여 경로계획과 충돌회피 전략이 효율적이며 유용하다는 것을 보인다.
This paper introduces a new approach to develop a fast gait for quadruped robot using GP(genetic programming). Planning gaits for legged robots is a challenging task that requires optimizing parameters in a highly irregular and multidimensional space. Several recent approaches have focused on using GA(genetic algorithm) to generate gait automatically and shown significant improvement over previous results. Most of current GA based approaches used pre-selected parameters, but it is difficult to select the appropriate parameters for the optimization of gait. To overcome these problems, we proposed an efficient approach which optimizes joint angle trajectories using genetic programming. Our GP based method has obtained much better results than GA based approaches for experiments of Sony AIBO ERS-7 in Webots environment.
지능형 자율 로봇은 주어진 목표를 달성하기 위하여 계획을 수립한다. 계획은 로봇이 목표를 달성하기 위한 행위들의 나열이며 모든 행위들이 순차적으로 그리고 성공적으로 실행되었을 때 목표를 달성하게 된다. 그러나 복잡하고 역동적인 현실 세계에서는 여러 가지 요인에 의하여 발생할 수 있는 예상하지 못한 상황으로 인하여 로봇이 계획한 행위들을 더 이상 실행하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 그러므로 지능형 자율 로봇은 이러한 돌발 상황을 적절히 대처하여 주어진 임무를 성공적으로 완수할 수 있는 효과적인 처리 방법을 가지고 있어야 한다. 이정표 상태를 이용한 계획 보정 방법은 이러한 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 방법으로서 다른 계획 보정 방법들의 장점을 가지고 있다. 본 논문은 이정표 상태를 생성하는 방법으로 후진 방법과 이정표 상태들을 구성하는 조건들에 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 오류 보정 방법은 부여된 가중치를 보정해야 할 조건들의 우선순위로 사용할 수 있다. 후진 방법에 의하여 생성된 이정표 상태들은 복잡정도가 낮고 또한 적당한 값의 가중치를 가지게 되므로 이정표를 이용한 효율적인 계획 오류 보정 방법을 보장하게 된다.
GA 기반의 4족 보행로봇의 걸음새의 속도와 안정성을 최적화하는 걸음새의 자동 생성 방법을 구현한다. 기존에 사용된 걸음새 파라미터 집합에서 중요 파라미터의 영향을 분석하였고, 이를 통해 효율적인 탐색 방향을 설정하였다. 또한 속도 위주의 기존 연구와는 달리 반 정확도가 수반된 결과를 얻도록 하였다. 제안된 기법의 검증을 위하여 SONY Aibo 4족 보행 로봇에 대해서 ODE 기반의 물리적 특성을 포함한 정교한 시뮬레이션이 가능한 Webots 을 이용하여 실험을 수행하였고, 속도와 안정성 면에서 향상된 결과를 얻었다.
This paper presents a new behavior planning scheme for autonomous robots, allowing them to handle various objects used in our daily lives. The key idea underlying the proposed scheme is to use affordance concepts that provide a robot with action possibilities triggered by a relation between the robot and objects around it. Specifically, the robot attempts to find the affordances and to determine the most adequate action among them. Through a series of the perception processes, robot motions can be planned and performed to complete assigned tasks. What is of particular importance from the practical point of view is a decision making capability to determine the best choice by comparing the human's body characteristics and behavioral patterns as criteria with action possibilities as alternatives. For this, the analytic hierarchy process (AHP) technique is employed to systematically evaluate the correlation between the criteria and the alternatives. Moreover, the alternatives arranged in order of priority through the decision making process enable the robot to have redundant solutions for the assigned task, resulting in flexible motion generation. The effectiveness and validity of the proposed scheme are verified by performing extensive simulations using objects of our daily use.
최근 다양한 분야에 서비스 로봇이 상용화되고 있지만 대부분의 로봇 에이전트는 사용자의 구체적인 명령에 의존적이고, 불안정한 센서정보를 기반으로 환경변화에 빠르게 대응하여 목적을 달성하기는 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 사람이 타인의 의도를 이해하고 대응하는 과정을 설명하는 거울뉴런(mirror neuron)과 마음이론(theory of mind) 시스템을 모델링하고 로봇에이전트에 적용하여 유용성을 입증한다. 제안하는 의도-대응 모델은 거울뉴런의 빠르고 직관적인 대응행동과 중간목적 지향적인 특성을 구현하기 위해, 환경과 목적을 고려하는 행동선택 네트워크(behavior selection network)를 사용한다. 또한, 장기적인 행동계획을 기반으로 대응행동을 수행하는 마음이론 시스템을 수행하기 위해, 계층적 계획생성 기법을 이용하여 중간목적 단위로 행동을 계획하고 이를 기반으로 행동선택네트워크 모듈을 제어한다. 다양한 시나리오에 대해 실험한 결과 외부자극에 적절한 대응행동이 생성됨을 확인하였다.
현재, 전 세계적으로 건설 산업의 문제점으로 인식되고 있는 낮은 생산성, 숙련공 부족, 인력의 부족, 높은 재해율 등을 해결하기 위한 방법으로 낙후된 건설 생산시스템의 첨단 기술화를 위한 건설 자동화연구가 활발히 진행되고 있다. 국내에서도 1980년대부터 건설자동화 연구가 진행되고 있으며 기계화 및 반자동화를 통한 생력화를 위한 연구가 주로 진행되었다. 그러나 최근 IT기술의 비약적 발전과 함께 건설 로봇의 개발에 대한 관심이 집중되고 있으며 2006년 말부터 국토해양부의 건설기술혁신사업의 일환으로 토공자동화를 위한 지능형 굴삭시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템의 최종 개발 목표와 2차 년도까지 진행된 연구내용에 대하여 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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