인간 친화적인 가정용 지능형 서비스 로봇 구현

국문 초록 (Abstract)

로봇은 조립, 도장, 용접 등 단순 반복 작업이나 위험한 지역의 탐사 및 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 발전되어지고 있다. 최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다. 활용의 예 중에는 ‘가족 도우미’의 역할을 수행하는 로봇으로 가사, 방범, 오락, 교육 그리고 인공비서 등의 기능을 담당하는 형태로 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 가정용 로봇의 구현을 위해서 인공지능의 요소를 활용하는 것은 당연하다. 일차적으로 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 여러 개의 센서를 융합하고 융합된 여러 종류의 센서값을 이용하여 로봇이 주변환경에 맞게 행동을 할 수 있도록 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하였다. 또한 로봇의 행동모듈을 구성하여 인간에게 시각?청각적인 효과를 줄 수 있도록 인간 친화형 지능 로봇을 구현하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Robot systems have applied to manufacturing or industrial field for reducing the need for human presence in dangerous and/or repetitive tasks. However, robot applications are transformed from industrial field to human life in recent tendency. Nowadays, final goal of robot is to make a intelligent robot that can understand what human say and learn by itself and have internal emotion. For example Home service robots are able to provide functions such as security, housework, entertainment, education and secretary. To provide various functions, home robots need to recognize human's requirement and environment, and it is indispensable to use artificial intelligence technology for implementation of home robots. In this paper, implemented robot system takes data from several sensors and fuses the data to recognize environment information. Also, it can select a proper behavior for environment using soft computing method. Each behavior is composed with intuitive motion and sound in order to let human realize robot behavior well.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 가정용 서비스 로봇의 시스템 구성
• 3. 다중 센서 융합
• 4. 학습 알고리즘
• 5. 가정용 로봇의 구현 및 학습
• 6. 결론 및 향후과제
• 참고문헌
• 저자소개

참고문헌 (Reference)

1 "퍼지논리제어" 흥릉과학출판사 1997.

2 "http://www.car123tec.co.kr/carcare/sensor _main.html"

3 "Sensor Fusion for mobile robot navigation" 85 (85): 108-119, 1997.

4 "Robot kyoshitu" Kobunsha 2001.

5 "Neural Networks - A Comprehensive Foundation" Prentice-Hall Inc. 1999.

6 "Multisensor Fusion and Integration" 2 (2): apr.2002.

7 "Management of a Multi-robot System in a Public Environment" 246-252, 1995.

8 "Genetic Algorithm" 두양사 2003.

9 "Autonomous robot navigation based on fuzzy sensor fusion and reinforce-ment learning" 182-187, 2002.