결합 가능한 복합 바퀴-다리 이동형 로봇에 관한 연구

이보훈(Bo-Hoon Lee),이창석(Chang-Seok Lee),김용태(Yong-Tae Kim) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.6

로봇의 이동성 향상을 위해 다양한 환경에 적응할 수 있는 로봇의 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 휠(wheel)과 다리(Leg)기반 변형이 가능하고, 로봇간 상호 결합이 가능한 복합 이동형 로봇을 제안하였다. 복합 이동형 로봇은 로봇간 결합을 위해 페그 모듈과 컵 모듈을 로봇의 전면과 후면에 각각 장착하고, 주행과 보행이 가능하도록 구현하였다. 다양한 지형에서 이동성을 향상을 위해 임베디드 영상기반 결합 및 분리 알고리즘을 제안하였으며, 로봇간 결합을 통해 끊어진 도로와 비평탄 지형에서의 결합 이동 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 로봇의 전면과 밑면에 장착된 PSD 센서를 이용하여 지형을 인식하고, 지형에 맞은 극복 알고리즘을 통해 로봇간 협력을 통해 이동성을 향상시킨다. 제안한 방법들은 임베디드시스템 기반의 복합 주행 이동형 로봇을 실제 제작하여 실험 통해 성능을 검증하였다. There are many researches to develop robots that improve its mobility to adapt in various uneven environments. In the paper, a hybrid mobile robot that can dock with the other robot and transforms between wheeled robot and legged robot is proposed. The hybrid mobile robot platform has docking device with a peg and a cup module. In addition, the robot is possible to walk and drive according to condition of the road. A navigation algorithm of the hybrid mobile robot is proposed to improve the mobility of robots using docking algorithm based on image processing on the broken road and uneven terrain. The proposed method recognizes road condition through PSD sensor attached in front and bottom of the robot and selects an appropriate navigation method according to terrain surface. The proposed docking and navigation methods are verified through experiments using hybrid mobile robots.

지능이동로봇의 경로계획에 관한 연구

조현철,맹계현 慶北專門大學(영주경상전문대학) 2001 慶北專門大學 論文集 Vol.19 No.-

본 논문에서는 DT 계열의 알고리즘을 이용한 고정장애물이 존재하는 작업환경내에서의 지능이동로봇의 경로계획과 유전알고리즘을 이용한 이동장애물이 존재하는 작업환경 내에서의 지능이동로봇의 경로계획을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 수정형 DT 알고리즘은 생성 경로가 수직, 수평이나 대각선 방향의 거리가 되는 DT 알고리즘의 단점을 보완한 실제 거리임을 확인하였다. 그러나 제안한 알고리즘은 DT 알고리즘에 비해 경로 생성시간은 증가하였다. 또한 유전알고리즘을 이용한 이동장애물이 존재하는 작업환경에서의 경로계획에서는 자기집단 내에서 우성의 Offspring을 반복 생성하게 되는 엘리트 선택법을 사용하였다. 그리고 변수의 코딩절차 없이 실변수를 최적화함으로써 연산시간을 감소시키고 정확성을 유지할 수 있었기 때문에 400세대 후에는 이동장애물을 회피하는 경로가 수립됨을 알 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 고정 장애물과 두 대의 지능이동로봇이 작업해야 할 환경 내에서 지능이동로봇이 서로 충돌 없이 주행할 수 있는 최적의 경로계획을 수립하는데 응용 가능하리라 생각된다. 그러나 이 알고리즘은 지능이동 로봇은 경로계획을 하는 반면에 이동장애물은 경로계획을 하지 않는다는 전제로 시뮬레이션을 한 것이기 때문에 실적용에는 한계가 있다. 그러므로 이동장애물을 지능 이동로봇으로 간주하여 로봇 상호간의 정보를 교환하면서 각자 경로계획을 수립하는 연구가 필요하다.

이동 로봇 추적을 위한 스테레오 영상기반 퍼지 추적제어

민현홍(Hyun-Hong Min),유동상(Dong-Sang Yoo),김용태(Yong-Tae Kim) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.2

로봇들의 협동 작업을 위해서는 다양한 환경에서 다른 로봇들을 인식하고 추적하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 코드북 모델과 스테레오 영상 처리를 이용하여 이동 로봇을 인식하고, 퍼지 제어기를 사용해 추적하는 이동 로봇 추적 제어 시스템을 제안한다. 먼저 코드북 모델을 사용하여 영상의 전경과 배경을 분리하였다. 분리된 전경에서 색상정보를 기반으로 관심영역을 구해내고, 스테레오 영상처리를 통해 얻은 깊이 영상을 기반으로 이동 로봇까지의 실제 거리를 추정한다. 각 거리에 따라 열림 및 닫힘 연산을 적용하고, 모듈형 로봇의 크기에 맞춰 라벨링을 통해 효과적으로 이동 로봇을 인식한다. 추출된 이동 로봇의 움직임에 따라 효과적인 추적을 위하여 스테레오 영상 처리를 통해 얻은 거리 정보와 로봇의 이동 정보를 이용해 퍼지 제어기를 설계하여 이동 로봇 추적 시스템을 제안하였다. 제안한 퍼지 추적 제어 시스템의 성능은 실제 이동 로봇의 추적 실험을 통하여 검증하였다. Tracking and recognition of robots are required for the cooperation task of robots in various environments. In the paper, a tracking control system of moving robot using stereo image processing, code-book model and fuzzy controller is proposed. First, foreground and background images are separated by using code-book model method. A candidate region is selected based on the color information in the separated foreground image and real distance of the robot is estimated from matching process of depth image that is acquired through stereo image processing. The open and close processing of image are applied and labeling according to the size of mobile robot is used recognize the moving robot effectively. A fuzzy tracking controller using distance information and mobile information by stereo image processing is designed for effective tracking according to the movement velocity of the target robot. The proposed fuzzy control method in verified through tracking experiments of mobile robots with stereo camera.

이동물체의 기하학적 위치정보를 이용한 자율이동로봇의 위치추정

진태석(Tae-Seok Jin),이장명(Jang-Myung Lee) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회논문지 Vol.14 No.4

가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다. The intelligent robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, robots need to recognize their position and posture in known environment as well as unknown environment. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for a robot to estimate of his position by solving uncertainty for mobile robot navigation, as one of the best important problems. In this paper, we describe a method for the localization of a mobile robot using image information of a moving object. This method combines the observed position from dead-reckoning sensors and the estimated position from the images captured by a fixed camera to localize a mobile robot. Using the a priori known path of a moving object in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations which represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated robot’s position. Since the equations are based on the estimated position, the measurement error may exist all the time. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot. The Kalman filter scheme is applied for this method. its performance is verified by the computer simulation and the experiment.

허브형 구동모듈 기반의 가변접지 기능을 갖는 전방향 이동로봇

김효중(Hyo-Joong Kim),조창노(Chang-Nho Cho),김휘수(Hwi-Su Kim),송재복(Jae-Bok Song) 대한기계학회 2012 大韓機械學會論文集A Vol.36 No.3

최근에 들어 서비스 로봇의 효율성 향상을 위한 이동로봇에 대한 연구가 활발하다. 이동로봇은 서비스 로봇의 이동성을 향상시킴으로써, 다양한 공간에서 작업을 할 수 있도록 한다. 그러나 기존의 서비스 로봇은 높은 무게중심으로 인하여 작업 중 전복의 가능성이 높다. 또한, 이동로봇에 사용되는 바퀴는 작고 가벼우며, 환경에 따라 바퀴의 종류를 바꿔야 하므로 기존의 허브형 모터는 한계가 있다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 이동로봇에 적합한 허브형 구동모듈과 가변접지면 메커니즘을 개발하였으며, 전방향 이동로봇에 적용하였다. 이를 통해 이동성 및 안정성을 향상과 다양한 작업공간에서의 효율성 향상시켰다. 또한 다양한 시험을 통하여 제안한 메커니즘의 성능을 검증하였다. In recent years, an increased amount of research has been carried out on mobile robots to improve the performance of service robots. Mobile robots maximize the mobility of service robots, thus allowing them to work in different areas. However, conventional service robots have their center of mass placed high above the ground, which may cause them to fall when moving at high speed. Furthermore, hub-type actuators, which are often used for mobile robots, are large and expensive. In this study, we propose a mobile robot with a hub-type actuator unit and a variable footprint mechanism. The proposed variable footprint mechanism greatly improves the stability and mobility of the robot, allowing it to move freely in a narrow space and carry out various tasks. The performance of the proposed robot is verified experimentally.

SURF와 Particle filter를 이용한 이동 로봇의 위치 추정

문현수(Hyun Su Mun),주영훈(Young Hoon Joo) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.4

본 논문에서는 SURF와 Particle filter를 이용한 이동로봇의 위치 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다음과 같다: 먼저, 이동 로봇의 위치를 찾기 위해 SURF 알고리증을 이용하여 카메라로부터 획득한 영상을 분석한다. 두 번째, 획득한 영상으로부터 이동로봇의 상대적인 위치를 알기 위해 이동로봇에 설치되어 있는 초음파 센서를 이용하여 주변 환경과의 거리를 측정한다. 그리고 측정된 센서 값들을 기반으로 하여 이동 로봇의 위치를 추정하는데 있어서 오차를 줄이고자 위치 추정에 많이 사용되는 Particle filter를 이용하여 이동 로봇의 위치를 추정한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다. In this paper, we propose the localization method of mobile robot using SURF(Speeded-Up Robust Features) and Particle filter. The proposed method is as follows: First, we seek the Landmark from the obtained image using SURF in order to find the first rigorous position of mobile robot. Second, we obtain the distance from obstacles using ultrasonic sensors in order to create the relative position of mobile robot. And then, we estimate the localization of mobile robot using Particle filter about movement of mobile robot. Finally, we show the feasibility of the proposed method through some experiments.

허리 구조를 갖는 복합 바퀴-다리 이동형 로봇의 설계

최대규(Dae-Gyu Choi),정동혁(Dong-Hyuk Jeong),김용태(Yong-Tae Kim) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.3

본 논문에서는 허리 구조를 갖는 복합 바퀴-다리 이동형 로봇의 설계 방법을 제안한다. 제안된 복합 이동형 로봇은 비평탄 및 평탄 지형에서의 효과적인 이동을 위하여 로봇의 다리에 바퀴가 결합된 복합 바퀴-다리 구조와 로봇 주행 중 보행 자세로의 안정적인 전환과 비평탄 지형에서 기구적인 제한의 개선을 위하여 허리 관절을 갖는 구조로 설계하였다. 또한 다양한 지형을 인지하기 위하여 LRF센서, PSD센서, CCD 카메라를 사용하였다. 제안한 로봇 시스템의 검증을 위해 지형별 주행과 보행 자세를 선택할 수 있는 운동 계획 기법을 제안하였다. 실제 복합 바퀴-다리 이동형 로봇을 설계 및 제작하고, 제안된 운동계획을 사용한 실험을 통해 지형에 따른 효율적인 이동 성능을 검증하였다. In this paper, we design a hybrid wheeled and legged mobile robot with a waist joint. The proposed hybrid mobile robot is designed to have a hybrid structure with leg and wheel for the efficient movement in flat and uneven surfaces. The proposed robot have a waist joint that is used to stably transform from wheeled driving to legged walking of the robot and to overcome non-flat surface. In order to recognize various environments we use LRF sensor, PSD sensor, CCD camera. Also, a motion planning method for hybrid mobile robot with a waist joint is proposed to select wheeled driving motion and legged walking motion of the robot based the environment types. We verify the efficient mobility of the developed hybrid mobile robot through navigation experiments using the proposed motion planning method in various environments.

초음파 위성을 사용한 확률기반 로봇의 위치추정

고낙용(Nak Yong Ko),김태균(Tae Gyun Kim),서동진(Dong Jin Seo),서영태(Young Tae Seo) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1

본 논문은 외부에 장착되어져 있는 초음파 위성들로 부터 수신되는 거리데이터를 통해 이동로봇의 위치추정 방법인 Monte Carlo Localization(이하 MCL)을 논하고 있다. 기존의 연구에서는 이동로봇의 이동환경에 대한 지도정보를 가지고 이동로봇에 장착된 내부센서들(LMS, URG, PSD, 초음파 등) 통해 위치추정 하는 방법이 제안되어졌다. 하지만 내부센서를 통해 위치추정하는 방법은 지도정보를 기본적으로 필요로 하고 다중클러스터 현상이 발생한다는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 이동로봇의 이동환경에 장착되어져 있는 초음파 위성과 로봇사이에 거리데이터를 수신하고 이동로봇의 동작환경에 대한 수신데이터를 분석하여 바이어스 정보를 확률적으로 모델링한다. 또한 고정된 위성들을 사용할 경우 위성들이 장착된 좌표를 통해 지도정보를 필요로 하지 않는 장점을 가지고 있다. 본 논문은 초음파 위성 데이터를 수신 후 초음파 거리 데이터에 대한 바이어스 정보를 획득하여 이를 가지고 MCL 모델링 과정을 보이고, 실제 이동로봇과 초음파 위성을 사용한 결과를 보였다.

이동 및 센싱 불확실성을 고려한 로봇 시뮬레이터

고낙용(Nak Yong Ko),서동진(Dong Jin Seo),김태균(Tae Gyun Kim),배영철(Young-Chul Bae) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.1

본 논문은 이동 로봇의 이동 및 거리 센싱의 불확실성을 고려한 시뮬레이터 개발에 대해 소개한다. 이동 로봇은 구동기, 바닥의 불안정성, 바퀴 및 구동 기구의 불확실성, 그리고 기타 구조적으로 어려운 다양한 원인으로 동작 명령과 차이가 있게 이동한다. 또한 이동 로봇에 장착된 각종 센서는 센서 자체의 불안정성, 주변 환경의 불안정성등에 의하여 정확한 측정값을 출력하지 못한다. 이러한 이동 및 센서의 불안정성은 로봇의 자율 주행 알고라즘의 구현에 가장 큰 장애물이 되고 있다. 예측하기 어려운 불안정성올 고려하지 않는 알고리즘은 실제 환경에서 필연적으로 동작에 실패하여 크고 작은 사고를 일으킨다. 따라서 알고리즘의 검증을 위해 시뮬레이터가 각종 불확실성을 포함하여 로봇 동작이 실제에 유사하도록 하여야 한다. 본 연구에서는 이동 로봇의 이동과 센싱에 불확실성을 포함하도록한 시뮬레이터를 개받하였다. 다양한 센서들 중 이동 로봇의 위치 추정, 장애물 인식, 지도 작성등에 가장 기본적으로 사용되는 영역 센서를 대상으로 불확실성을 구현하였다. 개발된 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우와 불확실성올 고려하지 않은 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우를 비교하여, 제안된 시뮬레이터의 성능을 검증하였다.

장애물 인식 지능을 갖춘 자율 이동로봇의 구현

류한성,최중경 대한전자공학회 2003 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.38 No.3

본 논문은 장애물을 인식하고 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 로봇을 구현한 논문이다. 우리는 본 논문에서 영상처리보드의 구현이라는 하드웨어적인 부분과 자율 이동로봇을 위한 영상궤환 제어라는 소프트웨어의 두 가지 결과를 나타내었다. 첫 번째 부분에서, 영상처리를 수행하는 제어보드로부터 명령을 받는 로봇을 나타내었다. 우리는 오랫동안 CCD카메라를 탑재한 자율 이동로봇에 대하여 연구해왔다. 로봇의 구성은 DSP칩을 탑재한 영상보드와 스텝모터 그리고 CCD카메라로 구성된다. 시스템 구성은 이동로봇의 영상처리 보드에서 영상을 획득하고 영상처리 알고리즘을 수행하고 로봇의 이동경로를 계산한다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐한다. 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 Feedback하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점가지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 절대좌표를 추적해 나가는 알고리즘을 구현한다. 이러한 영상을 획득하고 알고리즘을 처리하는 영상처리 보드의 구성은 DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7176A, CPLD(EPM7256ATC144), SRAM 메모리로 구성되어 있다. 두 번째 부분에서는 장애물을 인식하고 회피하기 위하여 두 가지의 영상궤환 제어 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 알고리즘은 필터링, 경계검출 NOR변환, 경계치 설정 등의 영상 전처리 과정을 거친 영상을 분할하는 기법이다. 여기에서는 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다. 두 번째 알고리즘은 위와 같이 전처리된 영상에 웨이브렛 변환을 이용하여 수직방향(y축 성분)으로 히스토그램 분포를 20 Pixel 간격으로 스캔한다. 파형 변화에 의하여 장애물이 있는 부분의 히스토그램 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 분석하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다. 본 논문은 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 이용하여 장애물을 회피하면서 초기에 설정해둔 목적지가지 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 영상처리 보드를 설계 및 제작하였다. 영상처리 보드는 일반적인 보드보다 빠른 속도(30frame/sec)와 해상도를 지원하며 압축 알고리즘을 탑재하고 있어서 영상을 전송하는 데에 있어서도 탁월한 성능을 보인다. In this paper, we implement robot which are ability to recognize obstacles and moving automatically to destination. we present two results in this paper; hardware implementation of image processing board and software implementation of visual feedback algorithm for a self-controlled robot. In the first part, the mobile robot depends on commands from a control board which is doing image processing part. We have studied the self controlled mobile robot system equipped with a CCD camera for a long time. This robot system consists of a image processing board implemented with DSPs, a stepping motor, a CCD camera. We will propose an algorithm in which commands are delivered for the robot to move in the planned path. The distance that the robot is supposed to move is calculated on the basis of the absolute coordinate and the coordinate of the target spot. And the image signal acquired by the CCD camera mounted on the robot is captured at every sampling time in order for the robot to automatically avoid the obstacle and finally to reach the destination. The image processing board consists of DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7l76A, CPLD(EPM7256ATC144), and SRAM memories. In the second part, the visual feedback control has two types of vision algorithms: obstacle avoidance and path planning. The first algorithm is cell, part of the image divided by blob analysis. We will do image preprocessing to improve the input image. This image preprocessing consists of filtering, edge detection, NOR converting, and threshold-ing. This major image processing includes labeling, segmentation, and pixel density calculation. In the second algorithm, after an image frame went through preprocessing (edge detection, converting, thresholding), the histogram is measured vertically (the y-axis direction). Then, the binary histogram of the image shows waveforms with only black and white variations. Here we use the fact that since obstacles appear as sectional diagrams as if they were walls, there is no variation in the histogram. The intensities of the line histogram are measured as vertically at intervals of 20 pixels. So, we can find uniform and nonuniform regions of the waveforms and define the period of uniform waveforms as an obstacle region. We can see that the algorithm is very useful for the robot to move avoiding obstacles.