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NTIS 바로가기照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, v.24 no.8, 2010년, pp.119 - 125
심준홍 (한국생산기술연구원) , 최정원 (영남이공대학 전기자동화과)
This paper proposes a new solution about physical problem of autonomous mobile robots system using ultrasonic sensors. An mobile robot uses several sensors for recognition of its circumstance. However, such sensor data are not accurate all the time. A means of removing the noise that sensor data con...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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기존의 초음파센서를 이용한 환경인식 방법은 어떠한 문제점이 존재하는가? | 기존의 초음파센서를 이용한 환경인식 방법은 여러 가지 문제점을 가진다. 그 예로 로봇이 코너를 인식할 때 초음파센서의 물리적인 방향성 문제와 초음파센서 빔의 반사현상으로 인하여 로봇이 주위의 환경을 제대로 인식하지 못하는 문제가 있었다. 이러한 문제를 해결하는 방법으로 물리적으로 추가적인 센서를 부착하는 방법으로 문제를 해결하였다[1-2]. | |
SVR이란? | SVR은 SVM(Support Vector Machine)이 가지는 특성중 회귀특성(Regression)을 특화시킨 이론으로 학습 알고리즘을 구현함에 있어서 Regression을 활용한다. | |
초음파센서를 이용하여 거리를 측정하는 방법에는 일반적으로 어떠한 방법이 사용되는가? | 하지만 센서가 가지는 물리적인 특성으로 인하여 정밀제어에 사용되지 않거나 정확성을 높이기 위하여 추가적인 센서와 함께 사용된다[3-4]. 초음파센서를 이용하여 거리를 측정하는 방법으로는 일반적으로 TOF(Time Of Flight)방법이 사용된다. 초음파센서의 장점으로는 다른 센서에 비하여 다루기가 쉽다는 것이다. |
Sebastian Thrun, “A Probabilisitic Approach to Concurrent Mapping and Localization for Mobile Robots,” Machine Learning and Autonomous Robots, 31/5, 1-.25, 1998.
Stephen Se, David Lowe and Jim Little, “Mobile Robot Localization and Mapping with Uncertainty using Scale-.Invariant Visual Landmarks,” International Journal of Robotics Research, vol.21, No.8, pp.735-.758, Aug. 2002.
Roman Kuc and M. W. Siegel, “Physically Cased Sumulation Model for Acoustic Sensor Robot Navigation,” IEEE Trans. on PAMI vol.PAMI-.9, no.6, pp.776-.778, Nov. 1987.
Philip John McKerrow, “Simulation of Sonar Echolocation,” Proceedings First Workshop in Demestic Robots and Second WorkShop on Medical and Healthcare Robotics, IARP, pp.127-.136, Sep. 1989, UK.
Jorg, K.-.W. Berg, M., “First Result in Eliminating Crosstalk & Noise by Applying Pseudo-.Random Sequences to Mobile Robot Sonar Sensing,” Proceedings of the First Euromicro Workshop, pp.40-.45, Oct. 1996.
R. J. Vanderbei. Linear Programming: Foundations and Extensions., Kluwer Academic Publishers, Hingham, MA, 1997.
G. W. Flake and S. Lawrence, “Efficient SVM Regression Training with SMO,” Machine Learning, NEC Research Institute, 2001.
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