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    • 1. 发明授权
    • GSPN을 이용한 이동 로봇의 주행 제어 방법 및 이를 이용한 이동 로봇
    • 使用GSPN和移动机器人的移动机器人的导航控制方法
    • KR101231982B1
    • 2013-02-08
    • KR1020100078181
    • 2010-08-13
    • 고려대학교 산학협력단
    • 정우진문창배
    • B25J9/16G05D1/02B25J9/22
    • 본 발명은 GSPN을 이용한 이동 로봇의 주행 제어 방법 및 이를 이용한 이동 로봇에 관한 것이다. 본 발명에 따른 주행 제어 방법은 (a) 상호 상이한 제1 주행 제어 기법과 제2 주행 제어 기법이 상기 이동 로봇에 등록되는 단계와; (b) 상기 제1 주행 제어 기법 및 상기 제2 주행 제어 기법에 GSPN(Generalized Stochastic Petri Net) 기법이 적용되어 모델링된 주행 제어 GSPN 모델이 상기 이동 로봇에 등록되는 단계와; (c) 상기 주행 제어 GSPN 모델이 실행되어 상기 제1 주행 제어 기법과 상기 제2 주행 제어 기법 중 어느 하나가 선택되는 단계와; (d) 상기 제1 주행 제어 기법 및 상기 제2 주행 제어 기법 중 선택된 어느 하나에 따라 상기 이동 로봇의 주행이 제어되는 단계를 포함하며, 상기 주행 제어 GSPN 모델은 상기 제1 주행 제어 기법의 선택을 위해 발화하는 제1 주행 선택 트랜지션과, 상기 제2 주행 제어 기법의 선택을 위해 발화하는 제2 주행 선택 트랜지션과, 상기 제1 주행 제어 기법과 상기 제2 주행 제어 기법 중 어느 하나의 선택을 위한 선택 플레이스를 포함하며; 상기 (c) 단계는, (c1) 주행 임무가 상기 이동 로봇에 입력되는 단계와, (c2) 토큰이 상기 선택 플레이스로 이동하는 단계와, (c3) 상기 제1 주행 선택 트랜지션과 상기 제2 주행 선택 트랜지션 각각의 파라미터에 기초하여 상기 제1 주행 제어 기법과 상기 제2 주행 제어 기법의 성능이 평가되는 단계와, (c4) 상기 성능 평가 결과에 따라 상기 제1 주행 제어 기법과 상기 제2 주행 제어 기법 중 어느 하나가 선택되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 복수의 주행 제어 기법이 이동 로봇에 등록된 상태에서 주행 환경, 예컨대, 정적인 환경과 다이나믹한 환경에 적합한 주행 제어 기법이 선택되어 이동 로봇이 주행할 수 있도록 하여 다양한 주행 환경에 적응하면서도 주행 성능을 향상시킬 수 있다.
    • 2. 发明公开
    • 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법 및 이를 이용한 고도 지도 작성 방법
    • 移动机器人基座平面高度补偿方法及使用其的高程地图生成方法
    • KR1020110117484A
    • 2011-10-27
    • KR1020100036975
    • 2010-04-21
    • 고려대학교 산학협력단
    • 정우진문창배
    • B25J13/08G05D1/04B25J9/16
    • 본 발명은 기 설정된 주시 각도로 기울어진 상태로 전방 바닥면을 스캔하는 거리 센서를 갖는 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법 및 이를 이용한 고도 지도 작성 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 기준면 높이 보정 방법은 (a) 상기 거리 센서의 스캔 동작에 따라 상기 이동 로봇의 전방 바닥면에 대한 복수의 측정 높이값이 획득되는 단계와; (b) 상기 기준면에 대해 현재 등록된 기준 높이값에 기초하여, 상기 복수의 측정 높이값 중 복수의 유효 높이값을 추출하는 단계와; (c) 상기 현재 등록된 기준 높이값과, 상기 유효 높이값을 기 설정된 추정 알고리즘에 적용하여 보정 높이값을 산출하는 단계와; (d) 상기 보정 높이값으로 상기 현재 등록된 기준 높이값을 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 일정한 주시 각도로 기울어진 상태로 이동 로봇의 전방 바닥면을 스캔하는 하나의 거리 센서로부터의 정보를 이용하여 높이 측정의 기준이 되는 기준면에 대한 기준 높이값이 이동 로봇의 주행에 따라 지속적으로 보정되어 업데이트됨으로써 보다 정확한 주변 환경의 인식이 가능하게 된다.
    • 3. 发明授权
    • 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법 및 이를 이용한 고도 지도 작성 방법
    • 移动机器人基座平面高度补偿方法及使用其的高程地图生成方法
    • KR101164336B1
    • 2012-07-09
    • KR1020100036975
    • 2010-04-21
    • 고려대학교 산학협력단
    • 정우진문창배
    • B25J13/08G05D1/04B25J9/16
    • 본 발명은 기 설정된 주시 각도로 기울어진 상태로 전방 바닥면을 스캔하는 거리 센서를 갖는 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법 및 이를 이용한 고도 지도 작성 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 기준면 높이 보정 방법은 (a) 상기 거리 센서의 스캔 동작에 따라 상기 이동 로봇의 전방 바닥면에 대한 복수의 측정 높이값이 획득되는 단계와; (b) 상기 기준면에 대해 현재 등록된 기준 높이값에 기초하여, 상기 복수의 측정 높이값 중 복수의 유효 높이값을 추출하는 단계와; (c) 상기 현재 등록된 기준 높이값과, 상기 유효 높이값을 기 설정된 추정 알고리즘에 적용하여 보정 높이값을 산출하는 단계와; (d) 상기 보정 높이값으로 상기 현재 등록된 기준 높이값을 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 일정한 주시 각도로 기울어진 상태로 이동 로봇의 전방 바닥면을 스캔하는 하나의 거리 센서로부터의 정보를 이용하여 높이 측정의 기준이 되는 기준면에 대한 기준 높이값이 이동 로봇의 주행에 따라 지속적으로 보정되어 업데이트됨으로써 보다 정확한 주변 환경의 인식이 가능하게 된다.
    • 4. 发明授权
    • RRT 기반의 듀얼 트리 구조를 이용한 이동 로봇의 궤적 계획 방법
    • 基于RRT的双树结构移动机器人轨迹规划方法
    • KR101339480B1
    • 2013-12-10
    • KR1020120146309
    • 2012-12-14
    • 고려대학교 산학협력단
    • 정우진문창배
    • B25J13/08G05D1/02G06F9/455
    • The present invention relates to a trajectory planning method for a mobile robot using a dual tree structure based on RRT. The present invention comprises the steps of: sampling an arbitrary new point on a work space; extracting a new work space node corresponding to the new point and an adjacent work space node adjacent to the new point; extracting at least one state node corresponding to a parent node of the adjacent work space node and a state node corresponding to the adjacent work space node from a tree and registering the state nodes as candidate state nodes; extracting a candidate state node having the minimum candidate path cost among the candidate state nodes as a minimum cost parent state node by calculating a candidate path cost including path costs between the candidate state nodes and the new point; and registering the new work space node and the adjacent work space node in a configuration tree, and registering the minimum cost parent state node and the new state node corresponding to the new work space node as a parent node and a child node, respectively. Accordingly, the configuration tree and the state tree are mutually connected to each other to create a trajectory, so that the optimal trajectory can be searched at low calculation costs. [Reference numerals] (AA) START;(BB) END;(S10) New point sampling;(S20) Q_nev, Q_near extraction;(S30) Candidate state node registration;(S40) Minimum cost parent state node extraction;(S60) Re-connection
    • 本发明涉及一种使用基于RRT的双树结构的移动机器人的轨迹规划方法。 本发明包括以下步骤:对工作空间上的任意新点进行采样; 提取对应于新点的新工作空间节点和与新点相邻的相邻工作空间节点; 从树中提取与相邻工作空间节点的父节点对应的至少一个状态节点和对应于相邻工作空间节点的状态节点,并将状态节点注册为候选状态节点; 通过计算包括候选状态节点和新点之间的路径开销的候选路径开销,提取候选状态节点中具有最小候选路径开销的候选状态节点作为最小成本父状态节点; 以及将新的工作空间节点和相邻的工作空间节点注册在配置树中,并且分别将与新的工作空间节点相对应的最小成本父状态节点和新状态节点注册为父节点和子节点。 因此,配置树和状态树彼此相互连接以创建轨迹,使得可以以低计算成本搜索最优轨迹。 【参数】(AA)START;(BB)END;(S10)新点采样;(S20)Q_nev,Q_near提取;(S30)候选状态节点注册;(S40)最小成本父状态节点提取;(S60) 重新连接
    • 5. 发明授权
    • 이동 로봇의 위치 추정 방법
    • 移动机器人的本地化方法
    • KR101202108B1
    • 2012-11-15
    • KR1020100052108
    • 2010-06-03
    • 고려대학교 산학협력단
    • 정우진문창배
    • B25J13/08G05D1/02
    • 본 발명은 이동 로봇의 위치 추정 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 이동 로봇의 위치 추정 방법은 (a) 레인지 센서의 스캔에 따라 스캔 데이터가 획득되는 단계와; (b) 상기 스캔 데이터에 기초한 스캔 범위 영역과, 기 등록된 환경 지도로부터 예측되는 예측 데이터에 기초한 예측 범위 영역 간의 편차에 기초하여 매칭 에러를 산출하는 단계와; (c) 상기 (b) 단계에서 산출된 상기 매칭 에러가 에러 문턱치를 초과하는지 여부에 따라 위치 추정 실패 여부를 판단하는 단계와; (d) 상기 (c) 단계에서 위치 추정 실패로 판단된 경우, 상기 환경 지도 상의 적어도 일 영역으로부터 추출된 복수의 위치 샘플 각각에 대해 매칭 에러를 산출하는 단계와; (e) 상기 (d) 단계에서 산출된 상기 매칭 에러를 기 설정된 확률 밀도 함수에 적용하여 상기 이동 로봇의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 매칭 에러를 스캔 데이터와 예측 데이터에 기초한 면적 단위로 산출하여, 맵핑되지 않은 장애물 등에 의해 야기되는 센서 데이터의 부분적인 손상에 강인하고, 정확한 위치 추정 실패의 판단이 가능하게 된다.
    • 7. 发明公开
    • GSPN을 이용한 이동 로봇의 주행 제어 방법 및 이를 이용한 이동 로봇
    • 使用GSPN和移动机器人的移动机器人的导航控制方法
    • KR1020120015771A
    • 2012-02-22
    • KR1020100078181
    • 2010-08-13
    • 고려대학교 산학협력단
    • 정우진문창배
    • B25J9/16G05D1/02B25J9/22
    • PURPOSE: A navigation control method for a mobile robot using GSPN(Generalized Stochastic Petri Net) and a mobile robot using the same are provided to enable a navigation control method to be selected depending on environment since a plurality of navigation control methods are store in a mobile robot. CONSTITUTION: A navigation control method for a mobile robot is as follows. Different first and second navigation control methods are stored in the mobile robot. The GSPN technology is applied to the first and second navigation control methods, and a navigation control GSPN model is stored in the mobile robot. The navigation control GSPN model is played, and one of the first and second navigation control methods is selected. The navigation of the mobile robot is controlled according to the navigation control method selected.
    • 目的:提供使用GSPN(广义随机Petri网)的移动机器人的导航控制方法和使用其的移动机器人,以便能够根据环境选择导航控制方法,因为多个导航控制方法存储在 移动机器人 构成:移动机器人的导航控制方法如下。 不同的第一和第二导航控制方法被存储在移动机器人中。 GSPN技术应用于第一和第二导航控制方法,导航控制GSPN模型存储在移动机器人中。 播放导航控制GSPN模型,并选择第一和第二导航控制方法之一。 根据所选择的导航控制方式控制移动机器人的导航。
    • 8. 发明公开
    • 이동 로봇의 위치 추정 방법
    • 移动机器人的本地化方法
    • KR1020110132659A
    • 2011-12-09
    • KR1020100052108
    • 2010-06-03
    • 고려대학교 산학협력단
    • 정우진문창배
    • B25J13/08G05D1/02
    • PURPOSE: A location estimating method of a mobile robot is provided to improve the accuracy and speed of the location estimating of a mobile robot by extracting a location sample within a maximum motion boundary not the entire section of an environmental map. CONSTITUTION: A location estimating method of a mobile robot comprises the following steps. The scan data is acquired according to the scan of a range sensor(S10). The matching error is generated based on the deviation between the scan range section based on the estimated data and estimating range section based on the estimated data(S11). The failure of location estimating is determined according to the exceeding of the calculated matching error to the error threshold. If the failure of location estimating is determined, the matching error is generated about each location sample extracted from at least one section of an environment map(S16). The matching error is applied to the probability density function and the location of the mobile robot is estimated.
    • 目的:提供移动机器人的位置估计方法,通过提取最大运动边界内的位置样本而不是环境地图的整个部分来提高移动机器人的位置估计的准确性和速度。 构成:移动机器人的位置估计方法包括以下步骤。 根据范围传感器的扫描获取扫描数据(S10)。 基于估计数据的扫描范围部分和基于估计数据的估计范围部分之间的偏差来生成匹配误差(S11)。 根据计算的匹配误差超过误差阈值确定位置估计的失败。 如果确定了位置估计的失败,则生成关于从环境地图的至少一个部分提取的每个位置样本的匹配误差(S16)。 将匹配误差应用于概率密度函数,并估计移动机器人的位置。