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자율주행 로봇의 제어를 위한 온톨로지 설계
Design of Ontology for Control of Autonomous Robots 원문보기

한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집, 2008 Apr. 25, 2008년, pp.97 - 100  

이인근 (영남대학교 전기공학과) ,  권순학 (영남대학교 전기공학과)

초록
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본 논문에서는 자율주행 로봇의 제어를 위한 온톨로지 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 '감지', '획득', '인식', '(경로 ${\cdot}$ 행동)계획', '행동'의 다섯 단계로 구성된 '인지 사이클'에서 '감지', '행동계획', '행동' 단계를 온톨로지를 이용하여 구현함으로써 온토롤지에 의한 로봇의 제어가 가능하도록 한다. 즉, '감지' 단계에서는 자율주행 로봇이 센서를 통해 감지한 환경 정보를 온톨로지로 표현하고, '행동계획' 단계에서는 온톨로지를 이용하여 로봇 주변의 상황에 따른 국소 영역에서의 로봇의 행동을 계획하며, '행동' 단계에서는 온톨로지를 통해 로봇 구동부의 제어가 가능하도록 한다. 그리고 차동구동형 로봇을 제작하고, 실제 환경에서의 실험을 통해 그 타당성을 검증한다.

AI 본문요약
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제안 방법

  • 그리고 개념화한 각 센서에서 감지된 장애물의 정보를 개념화하여 온톨로지로 표현한다. 예를 들어, 동일한 각도에서 감지한 장애물의 정보를 나타내기 위해서는, 감지한 정보들 중 색상, 거리, 각도 등의 정보를 하나의 그룹으로 표현할 필요가 있다.
  • 또한 로봇의 이동에 관련된 '행동계획' 과정에서 상황 온톨로지에 표현된 장애물과의 관계정보가 로봇 구동부의 제어 값결정에 이용된다. 그리고 로봇의 좌· 우측 모터의 제어 값은 퍼지 제어의 개념을 적용한 온톨로지 추론을 통해 구한다.
  • 우측 바퀴에 의해 방향과 속도가 결정되는 차동구동형 로봇올 모델로 하였다. 그리고 바닥에서 2.5m 상단에 설치한 1대의 USB 카메라를 통해 로봇의 위치, 진행 방향, 장애물과의 거리, 장애물의 속성 등의 정보를 획득하는 방법을 이용하였다. 로봇의 지식 구성을 위한 온톨로지의 구축, 추론, 검색은 JENA[4]를 이용하였다.
  • 온톨로지를 이용하여 구현하였다. 그리고 실제 자율주행 로봇에 적용하여 실세계 환경에서의 실험을 통해 온톨로지를 이용한 제어방법을 검증하였다.
  • 즉, '감지' 단계에서는 자율주행 로봇이 센서를 통해 감지한 환경 정보를 온톨로지로 표현하고, '행동계획' 단계에서는 온톨로지를 이용하여 로봇 주변의 상황에 따른 국소 영역에서의 로봇의 행동을 계획하며, '행동' 단계에서는 온톨로지를 통해 로봇 구동부의 제어가 가능하도록 한다. 그리고 제안한 방법을 실제 자율주행 로봇에 적용하여 실세계 환경에서의 실험을 통해 그 효용성을 확인한다.
  • 본 논문에서는 감지정보의 온톨로지 표현과 온톨로지 추론에 의한 로봇의 제어에 중점을 두었기에, 단지 하나의 카메라만올 이용하여 로봇의 주변 정보를 획득하였다. 따라서 참고문헌[1]에서 제시한 거리센서와 영상 센서를 장착한 자율주행 로봇이 실제 환경에서의 주행 중 발생 가능한 문제를 극복하면서 목표점까지 이동할 수 있도록 하기 위한 자율주행 로봇의 구현에 관한 연구가 필요하다.
  • 본 논문에서는 자율주행 로봇이 센서를 통해 감지한 환경 정보를 온 톨로지로 표현하고, 로봇 주변의 상황에 따른 국소영역에서의 행동계획과, 그에 따른 구동부의 제어를 온톨로지를 이용하여 구현하였다. 그리고 실제 자율주행 로봇에 적용하여 실세계 환경에서의 실험을 통해 온톨로지를 이용한 제어방법을 검증하였다.
  • 본 논문에서는 참고문헌 [1] 의 연구를 확장하여 '감지', '행동계획', '행동' 단계에서 온톨로지를 적용할 수 있는 온톨로지 설계 방법을 제안한다. 즉, '감지' 단계에서는 자율주행 로봇이 센서를 통해 감지한 환경 정보를 온톨로지로 표현하고, '행동계획' 단계에서는 온톨로지를 이용하여 로봇 주변의 상황에 따른 국소 영역에서의 로봇의 행동을 계획하며, '행동' 단계에서는 온톨로지를 통해 로봇 구동부의 제어가 가능하도록 한다.
  • 본 실험에서는 로봇의 제어에 중점을 두었기에 복잡한 테스트 환경을 사용하지 않고, 단지 5개의 장애물로 로봇의 주행 환경을 구성하여 실험을 수행하였다. 그림 10 은 그림 8②에서의 장애물 배치에서 우측 상단의 녹색 장애물을 목표로 로봇이 이동한 경로를 보인다.
  • 자율주행 로봇의 위치 인식을 통한 '경로계획'에 관한 연구로써, 참고문헌 [1] 에서는 자율주행 로봇이 온톨로지로 구성한 지도에 기반하여 목표점까지 이동하기 위한알고리즘을 제안하였다, 참고문헌 [1] 에서 제안하는 알고리즘은 Konar[2]7} 제안한 '인지 사이클'에서 '지식베이스를 기반으로 '감지', '획득', '인식', '(경로 . 행동)계획', '행동'의 다섯 단계의 과정 중에서 '획득', '인식', '경로계획' 단계에 온톨로지를 적용함으로써 수치로 표현된 좌표 기반의 지도가 아닌 장애물 사이의 관계정보만을 표현한 '지도 온톨로지'를 이용하여 목표를 찾아 이동하는 것을 컴퓨터 모의실험을 통해 확인하였다, 그러나 이 연구에서는 '인지 사이클'에서 '감지', '행동계획', '행동' 단계에서의 온톨로지 활용에 대한 구체적인 연구가 부족하다.

대상 데이터

  • 없이 좌. 우측 바퀴에 의해 방향과 속도가 결정되는 차동구동형 로봇올 모델로 하였다. 그리고 바닥에서 2.

이론/모형

  • 5m 상단에 설치한 1대의 USB 카메라를 통해 로봇의 위치, 진행 방향, 장애물과의 거리, 장애물의 속성 등의 정보를 획득하는 방법을 이용하였다. 로봇의 지식 구성을 위한 온톨로지의 구축, 추론, 검색은 JENA[4]를 이용하였다.
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