[논문]온톨로지에 기반한 자율주행 로봇의 운항

이인근; 서석태; 정혜천; 권순학

doi:10.5391/jkiis.2007.17.5.626

[국내논문] 온톨로지에 기반한 자율주행 로봇의 운항
Ontology-based Navigational Planning for Autonomous Robots 원문보기

퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, v.17 no.5, 2007년, pp.626 - 631

이인근 (영남대학교 전기공학과) , 서석태 (영남대학교 전기공학과) , 정혜천 (영남대학교 전기공학과) , 권순학 (영남대학교 전기공학과)

초록
AI-Helper

인간의 계속적인 도움 없이 거칠고 변화하며 구조화되지 않은 환경에서 원하는 작업을 수행하는 자율주행 로봇은 확실하거나 불확실한 주변 환경을 극복하는 능력을 지녀야 한다. 이를 위해서는 센서로부터 얻어진 불확실한 정보를 바탕으로 유용한 결론을 도출하는 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 지식의 표현 및 처리에 유용한 방법으로 주목을 받고 있는 온톨로지에 기반한 자율주행 로봇의 자율주행 알고리즘을 제안하고 이의 타당성을 컴퓨터 모의실험을 통해 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

Autonomous robots performing desired tasks in rough, changing, unstructured environments without continuous human assistance must have the ability to cope with its surroundings whether this be certain or not. The development of algorithms deriving useful conclusions from uncertain information obtained by various sensors may be the first for it. Recently ontology is taken great attention as a method useful for the representation and processing of knowledge. In this paper, we propose an ontology-based navigation algorithm for autonomous robots, and provide computer simulation results in order to show the validity of the proposed algorithm.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

즉, 온톨로지를 이용하여 로봇의 주행 환경 정보를 자유롭게 표현하고 로봇의 상황 변화에 따라 새로운 사실을 추론함으로써 지식 정보의 효용성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 로봇이 이동할 환경과 로봇이 감지한 장애물의 상황 정보를 온톨로지로 표현함으로써 정보의 표현 및 확장이 용이하도록 하고, 온톨로지 추론과 검색을 통해 로봇의 위치를 판단하는 온톨로지에 기반한 로봇의 자율주행 알고리즘을 제안한다. 그리고 컴퓨터 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.
본 논문에서는 애매성을 포함한 정보로부터 유용한 결론을 도출하기 위한 방법으로 지식과 정보를 온톨로지로 표현함으로써 로봇이 상황 변화에 유동적으로 대처할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘에 기반한 모의실험을 통해 로봇이 애매한 환경 속에서도 목표점을 찾아 이동하는 것을 확인하였다.

가설 설정

그림 11(a)에서 로봇이 최초로 'S1'을 감지하였을 때, 지도 온톨로지로부터 'S1'과 동일한 특징의 장애물을 검색하여 3개의 장애물 후보('ST, 'S9', £15')를 얻었다. 이동 로봇은 3개의 장애물 후보 중 'S15'를 감지한 장애물이라 가정하고 목표점을 찾아 이동하는 형태를 보인다. 즉, 로봇은 'S15'f'S13'iSll'— '$16'의 경로로 이동하려고 하였고, 지도 온톨로지에서 'S15' 와 'S1'—'S3'1S5'의 장애물 속성이 동일하여

제안 방법

이용한 방법이 제안되었다[1, 2]. 이 연구에서는 '인지 (cognition)'와 '지각(perception)'에 기반한 지능형 자율주행 로봇의 구현에 중점을 두었으며, 불확실한 환경정보와 상황 정보에서도 효율적으로 로봇의 위치를 판단하고 목표점까지 이동하는 방법이 제안되었다. 그러나 정형화 되어 있는 '언어 지도는 확장성이 낮고, 로봇의 위치 판단을 위한 '퍼지 추론은 추론 규칙의 개수에 따라 연산량이 매우 커지는 단점이 있다.
그림 1과 같다. 제안하는 알고리즘은 로봇이 주행할 환경의 지도를 온톨로지로 구성하고, 로봇이 감지한 장애물 정보를 온톨로지로 표현한다. 그리고 온톨로지 추론과 온톨로지 검색을 통해 로봇의 위치를 판단하고, 목표점까지의 경로를 찾아 이동한다.
이용한다. SV玉Le 기존 정보를 바탕으로 새로운 정보를 도출하기 위한 지식의 표현 방법으로 W3C에서 제안하였다. 다음은 SVRL을 이용한 온톨로지 추론의 예를 보인다.
본 논문에서는 레이저 변위센서와 카메라를 이용하여 로봇과 장애물 사이의 거리를 측정하고 로봇 주변 장애물의 색상을 감지한다. 로봇과 장애물의 배치가 그림 5(a)와 같을 때 로봇 주변 장애물의 카메라 영상은 그림 5(b)와 같다.
검색하여 이동 로봇의 현재 위치를 판단한다. 이를 위해 로봇이 감지한 장애물들과 동일한 형태의 장애물의 특징과 관계정보를 지도 온톨로지로부터 검색하여 로봇의 현재 위치 후보를 생성한다. 온톨로지 검색에는 SPARQL (Simple Protocol and RDF Query Language)⑸을 이용한다.
즉, 그림 9(a)의 위치에서 획득한 장애물의 정보에 의하면 로봇이 그림 9(a)의 위치뿐만 아니라 그림 9(b)의 위치에도 존재한다고 판단할 수 있다., 그러므로 지도 온톨로지에서 동일한 형태의 장애물 특징과'관계정보를 검색하여 위치 후보를 선택한다.
시뮬레이터의 가상 환경에 16개의 장애물을 그림 10(①) 과 같이 배치하고, 로봇이 .Start' 지점에서 출발하여 Finish' 지점(장애물 'S16')으로 자율주행 하도록 하였다. 그리고 특징이 동일한 장애물들을 'S8'의 장애물을 기준으로 대칭되도록 배치함으로써 로봇이 지도 온톨로지를 참조하더라도 현재 위치를 정확하게 판단하지 못하도록 하였다.
Start' 지점에서 출발하여 Finish' 지점(장애물 'S16')으로 자율주행 하도록 하였다. 그리고 특징이 동일한 장애물들을 'S8'의 장애물을 기준으로 대칭되도록 배치함으로써 로봇이 지도 온톨로지를 참조하더라도 현재 위치를 정확하게 판단하지 못하도록 하였다. 즉, 정확한 위치 판단을 위해 더 많은 장애물을 탐색하게 될 것이고, 그 과정에서 누적된 장애물 정보를 통해 로봇의 현재 위치를 추론할 것이다.

대상 데이터

모의실험을 위해 그림 10 의 로봇의 자율주행 시뮬레이터를 구현하였다. 시뮬레이터는 ①장애물이 배치되어 있는 가상의 환경, ②로봇이 감지한 주변 장애물의 카메라 화면, ③감지한 장애물과 로봇과의 관계정보 표현, ④지도 온톨로지로부터 추론을 통해 로봇이 감지한 장애물의 후보, 그리고 ⑤로봇의 현재 위치로부터 목표점까지 이동하기 위한 경로 탐색 결과 화면으로 구성된다. 시뮬레이터의 가상 환경에 16개의 장애물을 그림 10(①) 과 같이 배치하고, 로봇이 .

데이터처리

제안한 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 컴퓨터 모의실험을 실시하고 그 결과를 보인다. 모의실험을 위해 그림 10 의 로봇의 자율주행 시뮬레이터를 구현하였다.

이론/모형

온톨로지 추론은 SWRL( Semantic Web Rule Language)[4]을 이용한다. SV玉Le 기존 정보를 바탕으로 새로운 정보를 도출하기 위한 지식의 표현 방법으로 W3C에서 제안하였다.
이를 위해 로봇이 감지한 장애물들과 동일한 형태의 장애물의 특징과 관계정보를 지도 온톨로지로부터 검색하여 로봇의 현재 위치 후보를 생성한다. 온톨로지 검색에는 SPARQL (Simple Protocol and RDF Query Language)⑸을 이용한다.

성능/효과

또한 온톨로지 추론을 통해 온톨로지에서 표현되지 않은 새로운 관계를 생성할 수 있는 장점이 있다[3]. 즉, 온톨로지를 이용하여 로봇의 주행 환경 정보를 자유롭게 표현하고 로봇의 상황 변화에 따라 새로운 사실을 추론함으로써 지식 정보의 효용성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 로봇이 이동할 환경과 로봇이 감지한 장애물의 상황 정보를 온톨로지로 표현함으로써 정보의 표현 및 확장이 용이하도록 하고, 온톨로지 추론과 검색을 통해 로봇의 위치를 판단하는 온톨로지에 기반한 로봇의 자율주행 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 로봇이 이동할 환경과 로봇이 감지한 장애물의 상황 정보를 온톨로지로 표현함으로써 정보의 표현 및 확장이 용이하도록 하고, 온톨로지 추론과 검색을 통해 로봇의 위치를 판단하는 온톨로지에 기반한 로봇의 자율주행 알고리즘을 제안한다. 그리고 컴퓨터 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 타당성을 보인다.
것을 보인다. 수치적 좌표로 표현된 지도에서 목표점까지 최단 거리의 경로를 따라 로봇이 이동한 것과 같이, 단순히 장애물의 속성 정보와 장애물 사이의 관계 정보만으로 표현된 지도 온톨로지를 이용하였을 경우에도 로봇이 적절한 경로를 찾아 이동하는 것을 확인할 수 있었다.
제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘에 기반한 모의실험을 통해 로봇이 애매한 환경 속에서도 목표점을 찾아 이동하는 것을 확인하였다.

후속연구

그리고 특징이 동일한 장애물들을 'S8'의 장애물을 기준으로 대칭되도록 배치함으로써 로봇이 지도 온톨로지를 참조하더라도 현재 위치를 정확하게 판단하지 못하도록 하였다. 즉, 정확한 위치 판단을 위해 더 많은 장애물을 탐색하게 될 것이고, 그 과정에서 누적된 장애물 정보를 통해 로봇의 현재 위치를 추론할 것이다.
차후 연구로는 예측하지 못한 상황에 대해서도 로봇이 적절한 행동 제어를 가능하게 하기 위한 온톨로지 제어에 관한 연구가 필요하다

참고문헌 (9)

이인근, 이동주, 이석규, 권순학, '인지에 기반한 이동 로봇의 운항계획,' 한국퍼지 및 지능시스템학회 논문지, 제14권, 2호, pp 171-177, 2004

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서석태, 이인근, 권순학, '동적 환경하에서의 이동로봇을 위한 언어지도 기반 운항계획,' 한국퍼지 및 지능시스템학회 논문지, 제14권, 4호, pp. 396-401, 2004

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A. G. Perez, M. F. Lopez, O. Corella, Ontological Engineering, Springer, 2005
SWRL: A Semantic Web Rule Language Combining OWL and RuleML, http://www.w3.org/Submission/5WRL/, May 2004
SPARQL Query Language for http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/, 2007
W. L. Su and S. K. Tso, 'Sensor-based Fuzzy Reactive Navigation of a Mobile Robot Through Local Target Switching,' IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 29, No.3, pp, 451-459, 1999

상세보기
P. K Pal and A. Kar, 'Mobile Robot Navigation Using a Neural Net,' In Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, pp. 1503-1508, 1995
주영훈, 조상균, '유전알고리즘을 이용한 지능형 로봇의 주행 제어,' 한국퍼지 및 지능시스템학회 논문지, 제 15호, 4호, pp. 451-456, 2005

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이현재, 최영규, '미지 환경에서 이동로봇의 주행 알고리즘,' 한국퍼지 및 지능시스템학회 논문지, 제 16권, 3호, pp. 275-284, 2006

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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