목차
1. 서론
1.1 개념정리
1.2 연구목적
1.2.1 시중 판매되는 저가형 청소로봇의 비효율성 개선
1.2.2 고가격의 고성능 청소로봇의 대체
2. 시중 판매되는 제품들의 가격대에 따른 특징과 한계
2.1 고가형 청소로봇의 특징 및 한계
2.1.1 특징
2.1.2 한계
2.2 저가형 청소로봇의 특징 및 한계
2.2.1 특징
2.2.2 한계
3. 기존 청소 로봇의 한계 극복을 위한 지도 작성 능력 도입
3.1 지도 작성의 필요성
3.2 지도 작성 방법의 분류
3.2.1 비디오 이미지 분석을 통한 측정 방식
3.2.2 거리 정보 기반의 분석 방식
3.3 기존 지도 작성 방식을 청소로봇에 적용할 때 나타나는 문제점
3.3.1 비디오 이미지 분석을 통한 측정 방식
3.3.2 거리 정보 기반의 분석 방식
4. 새로운 거리 정보 기반의 지도 작성 방식을 통한 지역 청소 알고리즘의 제안
4.1 알고리즘의 수행환경 및 필요 장치의 설정
4.2 지도작성에 사용되는 표시방식과 사용 저장장치의 필요량
4.3 전체 영역과 부분 영역의 정의
4.4 부분 영역의 지도 작성 방식 및 이동 방식
4.5 전체 영역의 지도 작성 방식 및 이동 방식
5. 시뮬레이터를 통한 무작위 방식과 제안된 청소 알고리즘의 성능 평가
5.1 실험 환경 정의
5.2 실험 결과 비교 및 평가
6. 결론
6.1 내용 요약
6.2 부가적으로 얻어지는 성능
6.3 향후 과제
*참고문헌
1.1 개념정리
1.2 연구목적
1.2.1 시중 판매되는 저가형 청소로봇의 비효율성 개선
1.2.2 고가격의 고성능 청소로봇의 대체
2. 시중 판매되는 제품들의 가격대에 따른 특징과 한계
2.1 고가형 청소로봇의 특징 및 한계
2.1.1 특징
2.1.2 한계
2.2 저가형 청소로봇의 특징 및 한계
2.2.1 특징
2.2.2 한계
3. 기존 청소 로봇의 한계 극복을 위한 지도 작성 능력 도입
3.1 지도 작성의 필요성
3.2 지도 작성 방법의 분류
3.2.1 비디오 이미지 분석을 통한 측정 방식
3.2.2 거리 정보 기반의 분석 방식
3.3 기존 지도 작성 방식을 청소로봇에 적용할 때 나타나는 문제점
3.3.1 비디오 이미지 분석을 통한 측정 방식
3.3.2 거리 정보 기반의 분석 방식
4. 새로운 거리 정보 기반의 지도 작성 방식을 통한 지역 청소 알고리즘의 제안
4.1 알고리즘의 수행환경 및 필요 장치의 설정
4.2 지도작성에 사용되는 표시방식과 사용 저장장치의 필요량
4.3 전체 영역과 부분 영역의 정의
4.4 부분 영역의 지도 작성 방식 및 이동 방식
4.5 전체 영역의 지도 작성 방식 및 이동 방식
5. 시뮬레이터를 통한 무작위 방식과 제안된 청소 알고리즘의 성능 평가
5.1 실험 환경 정의
5.2 실험 결과 비교 및 평가
6. 결론
6.1 내용 요약
6.2 부가적으로 얻어지는 성능
6.3 향후 과제
*참고문헌
본문내용
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결론
내용 요약
저가형 청소 로봇의 비효율성으로 인해, 고가형 청소 로봇을 사용해 보지 않은 사람들로 하여금 청소 로봇의 최고 성능에 대한 회의감이 들게 하고, 이는 로봇 제품 전반의 불신으로 나타나 로봇의 저변확대에 악영향을 미치게 될 것이다.
이러한 문제의 근본 원인인 저가형 청소 로봇의 기능을 최소 비용으로 개선할 수 있는 지역청소 알고리즘을 통해 증진함으로써, 고가형 청소 로봇의 대체와 로봇 시장의 확대를 가져올 수 있을 것이다.
저가형 청소 로봇의 저성능의 근본원인은 로봇 주변 환경을 파악하는 능력의 결여에 있다. 저가형 초음파 센서와 저가형 연산장치의 사용을 통해 주변 환경 인식능력, 즉 환경에 대한 지도를 작성하고, 그 환경에 따른 청소를 하는 능력을 부여하면 저가의 청소 로봇도 만족할만한 성능을 보일 수 있을 것이다.
이를 위해 저성능의 연산장치에서 동작 가능하도록 전체 청소 공간을 2단계로 나누어 청소가 끝난 지역에 대해서는 최소한의 정보만 유지하고 새로운 구역에 대한 청소를 실시하여 청소 효율성과 저연산 요구량을 실현할 수 있는 지역 청소 알고리즘을 제안하였다.
이 초음파 센서를 사용한 지역 청소 알고리즘의 성능평가를 위해, 컴퓨터 실험을 통해 무작위 방식과 가정환경에서의 시간대별 청소량을 비교 하였는데, 약 100%의 성능 향상이 이루진 것을 확인할 수 있었다.
부가적으로 얻어지는 성능
저가형 청소 로봇에 성능을 개선함으로써 청소 능력 확대 이외 얻어지는 성능이 몇 가지 있다. 저가형 청소 로봇에 주로 사용되었던 접촉식 충돌 센서를 비접촉식 센서로 전환함으로써, 충돌로 인한 청소 환경의 피해를 예방할 수 있다. 또한 무작위 방식의 비효율적인 진행은 전지의 무의미하게 소모하게 되는데, 이를 개선함으로써, 같은 전지량으로 더 넓은 구역을 청소 할 수 있게 되었다.
향후 과제
지역 청소 알고리즘은 동적인 장애물, 즉 움직이는 사람이나 동물, 옮겨진 장애물은 고려하지 않고 일단 장애물의 유무가 판단되면, 이에 대한 수정은 이루어지지 않는 방식으로 설계되었다. 지역 청소 알고리즘에 장애물 발견관련 정보에 일정한 수치를 부여하여, 로봇이 청소를 진행하면서 장애물이 있던 공간이 비어 있는 것을 연속적으로 발견할 경우, 장애물 정보를 수정하는 방식을 도입한다면, 조금 더 지능적인 청소 로봇으로 발전 가능할 것이다.
*참고문헌
[1]윤덕용, AVR ATmega128 마스터 (OK-128키트), Ohm사, 2004
[2]Montemero et al., "FastSLAM-A Factored Solution to the Simulataneous Localization and Mapping Problem", AAAI, 2002.
[3]Roland Siegwart, Illah Nourbakhsh, Introduction to Autonomous Mobile Robots, The MIT Press(London), 2004
[4]S. Ahn, M. Choi, and W. K. Chung, "Data Association Using Visual Object Recognition for EKF-SLAM in Home Environment." in Proc. of IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, 2006.
[5] http://ottoro.co.kr/ : 청소로봇 오토로의 제품 소개 사이트
[6] http://listings.auction.co.kr/category/list.aspx?category=03040104 : 청소 로봇 가격 정보
[7]http://blog.naver.com/doowon10?Redirect=Log&logNo=20030275049 : 비디오 이미지 처리 관련 정보
[8]http://www.ezlab.com/online/ezrm/sensor/srf04.pdf : 초음파 센서 관련 정보
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결론
내용 요약
저가형 청소 로봇의 비효율성으로 인해, 고가형 청소 로봇을 사용해 보지 않은 사람들로 하여금 청소 로봇의 최고 성능에 대한 회의감이 들게 하고, 이는 로봇 제품 전반의 불신으로 나타나 로봇의 저변확대에 악영향을 미치게 될 것이다.
이러한 문제의 근본 원인인 저가형 청소 로봇의 기능을 최소 비용으로 개선할 수 있는 지역청소 알고리즘을 통해 증진함으로써, 고가형 청소 로봇의 대체와 로봇 시장의 확대를 가져올 수 있을 것이다.
저가형 청소 로봇의 저성능의 근본원인은 로봇 주변 환경을 파악하는 능력의 결여에 있다. 저가형 초음파 센서와 저가형 연산장치의 사용을 통해 주변 환경 인식능력, 즉 환경에 대한 지도를 작성하고, 그 환경에 따른 청소를 하는 능력을 부여하면 저가의 청소 로봇도 만족할만한 성능을 보일 수 있을 것이다.
이를 위해 저성능의 연산장치에서 동작 가능하도록 전체 청소 공간을 2단계로 나누어 청소가 끝난 지역에 대해서는 최소한의 정보만 유지하고 새로운 구역에 대한 청소를 실시하여 청소 효율성과 저연산 요구량을 실현할 수 있는 지역 청소 알고리즘을 제안하였다.
이 초음파 센서를 사용한 지역 청소 알고리즘의 성능평가를 위해, 컴퓨터 실험을 통해 무작위 방식과 가정환경에서의 시간대별 청소량을 비교 하였는데, 약 100%의 성능 향상이 이루진 것을 확인할 수 있었다.
부가적으로 얻어지는 성능
저가형 청소 로봇에 성능을 개선함으로써 청소 능력 확대 이외 얻어지는 성능이 몇 가지 있다. 저가형 청소 로봇에 주로 사용되었던 접촉식 충돌 센서를 비접촉식 센서로 전환함으로써, 충돌로 인한 청소 환경의 피해를 예방할 수 있다. 또한 무작위 방식의 비효율적인 진행은 전지의 무의미하게 소모하게 되는데, 이를 개선함으로써, 같은 전지량으로 더 넓은 구역을 청소 할 수 있게 되었다.
향후 과제
지역 청소 알고리즘은 동적인 장애물, 즉 움직이는 사람이나 동물, 옮겨진 장애물은 고려하지 않고 일단 장애물의 유무가 판단되면, 이에 대한 수정은 이루어지지 않는 방식으로 설계되었다. 지역 청소 알고리즘에 장애물 발견관련 정보에 일정한 수치를 부여하여, 로봇이 청소를 진행하면서 장애물이 있던 공간이 비어 있는 것을 연속적으로 발견할 경우, 장애물 정보를 수정하는 방식을 도입한다면, 조금 더 지능적인 청소 로봇으로 발전 가능할 것이다.
*참고문헌
[1]윤덕용, AVR ATmega128 마스터 (OK-128키트), Ohm사, 2004
[2]Montemero et al., "FastSLAM-A Factored Solution to the Simulataneous Localization and Mapping Problem", AAAI, 2002.
[3]Roland Siegwart, Illah Nourbakhsh, Introduction to Autonomous Mobile Robots, The MIT Press(London), 2004
[4]S. Ahn, M. Choi, and W. K. Chung, "Data Association Using Visual Object Recognition for EKF-SLAM in Home Environment." in Proc. of IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, 2006.
[5] http://ottoro.co.kr/ : 청소로봇 오토로의 제품 소개 사이트
[6] http://listings.auction.co.kr/category/list.aspx?category=03040104 : 청소 로봇 가격 정보
[7]http://blog.naver.com/doowon10?Redirect=Log&logNo=20030275049 : 비디오 이미지 처리 관련 정보
[8]http://www.ezlab.com/online/ezrm/sensor/srf04.pdf : 초음파 센서 관련 정보
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