KR20120048351A - Method for remote control of mobile robot using fuzzy obstacle avoidance and system thereof - Google Patents

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KR20120048351A
KR20120048351A KR1020100109945A KR20100109945A KR20120048351A KR 20120048351 A KR20120048351 A KR 20120048351A KR 1020100109945 A KR1020100109945 A KR 1020100109945A KR 20100109945 A KR20100109945 A KR 20100109945A KR 20120048351 A KR20120048351 A KR 20120048351A
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Abstract

PURPOSE: A remote control method and system of a mobile robot using a fuzzy obstacle avoidance technology are provided to improve the reliability of a remote control because a self-regulated obstacle avoidance of a robot is proceed by using modus ponens and modus tollens of a fuzzy obstacle. CONSTITUTION: A remote control method of a mobile robot using a fuzzy obstacle avoidance technology is as follows. When a robot operates by a remote control, first output fuzzy sets are composed because input fuzzy sets according to an angle between the robot and a target and second input fuzzy sets according to a distance between the robot and target are applied for a modus ponens(S110). Third input fuzzy sets are composed according to an angle between the robot and an obstacle obtained by an ultrasonic sensor of the robot and fourth input fuzzy sets are composed according to the distance between the robot and obstacle. The third and fourth input fuzzy sets are applied for a modus tollens so that second output fuzzy sets are composed(S120). A relevance with respect to the first output fuzzy sets is calculated by using the relevance with respect to the first to the forth input fuzzy sets(S130). A avoidance angle of the robot is calculated by using the relevance with respect to the first output fuzzy sets(S140).

Description

퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법 및 시스템{Method for remote control of mobile robot using fuzzy obstacle avoidance and system thereof}Method for remote control of mobile robot using fuzzy obstacle avoidance and system

본 발명은 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법 및 시스템에 관한 것으로서 보다 상세하게는 로봇의 원격 조종 주행에서 원격 조종의 신뢰성을 향상시키기 위한 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for remotely controlling a mobile robot using fuzzy obstacle avoidance technology, and more particularly, to a method for remotely controlling a mobile robot using fuzzy obstacle avoidance technology for improving the reliability of remote control in a robot's remote control driving. And to the system.

종래의 로봇 원격 조종기는 사용자의 명령에 의해서만 구동이 된다. 그런데, 이러한 경우 사용자가 인지하지 못한 장애물이 나타나게 되면 사용자의 추가적인 지시 없이는 로봇의 자율적인 장애물 회피가 불가능하며, 그에 따른 각종 사고의 위험이 따르는 단점이 있다. The conventional robot remote controller is driven only by a user's command. However, in this case, when an obstacle not recognized by the user appears, autonomous obstacle avoidance of the robot is impossible without additional instructions of the user, and there is a disadvantage in that various risks of accidents occur.

따라서, 원격 조종의 신뢰성 향상을 위해서는 원격 조종 중에 로봇이 자율적으로 장애물을 회피할 수 있도록 하는 회피 제어 기술이 필요하다.Therefore, in order to improve the reliability of the remote control, an avoidance control technique that enables the robot to avoid obstacles autonomously during the remote control is required.

본 발명은, 긍정 및 부정 법칙을 이용한 퍼지 제어 기술을 이용하여 원격 조종 주행 중 로봇의 자율적인 장애물 회피가 가능하도록 제어할 수 있는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법 및 시스템을 제공하는데 목적이 있다.The present invention provides a method and system for remotely controlling a mobile robot using fuzzy obstacle avoidance technology that can control the robot to avoid autonomous obstacles during remote control using fuzzy control technology using a positive and negative law. There is a purpose.

본 발명은, 로봇의 원격 조종 주행 시, 상기 로봇과 목표점 사이의 각도에 따른 제1입력퍼지집합들, 그리고 상기 로봇과 목표점 사이의 거리에 따른 제2입력퍼지집합들을 각각 긍정 법칙에 적용한 제1출력퍼지집합들을 구성하는 단계와, 상기 로봇에 설치된 초음파 센서를 이용하여 획득되는 상기 로봇과 장애물 사이의 각도에 따른 제3입력퍼지집합들, 그리고 상기 로봇과 장애물 사이의 거리에 따른 제4입력퍼지집합들을 부정 법칙에 적용한 제2출력퍼지집합들을 구성하는 단계와, 상기 제1 내지 제4입력퍼지집합들에 대한 적합도를 이용하여, 상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도를 계산하는 단계, 및 상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도를 이용하여 상기 로봇의 회피 각도를 산출하는 단계를 포함하는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법을 제공한다.According to the present invention, a first input purge set according to an angle between the robot and a target point, and a second input purge set according to a distance between the robot and a target point, respectively, are applied to a positive law during a remotely controlled driving of the robot. Configuring output purge sets, third input purge sets according to an angle between the robot and the obstacle, and a fourth input purge according to the distance between the robot and the obstacle, which are obtained by using an ultrasonic sensor installed in the robot. Constructing second output purge sets applying sets to a negation law, calculating a goodness of fit for the first output purge sets using the goodness of fit of the first to fourth input purge sets, and A mobile robot using a fuzzy obstacle avoidance technique comprising calculating an evasion angle of the robot using a goodness of fit for the first output purge sets. Provides a remote control method.

여기서, 상기 제1입력퍼지집합들은 상기 각도의 정도에 따라 L(좌측을 향하는 각도), S(정면을 향하는 각도), R(우측을 향하는 각도)의 집합으로 구분되고, 상기 제2입력퍼지집합들은 상기 거리의 정도에 따라 Z(인접 거리), N(중간 거리), F(먼 거리)의 집합으로 구분되며, 상기 제1출력퍼지집합들은 상기 긍정 법칙에 따라 HL(먼 좌측), L(중간 좌측), SL(인접 좌측), S(정면), SR(인접 우측), R(중간 우측), HR(먼 우측)의 집합으로 구분될 수 있다.Here, the first input purge sets are divided into a set of L (angle to the left), S (angle to the front) and R (angle to the right) according to the degree of the angle, and the second input purge set Are divided into a set of Z (adjacent distance), N (middle distance), and F (far distance) according to the degree of the distance, and the first output purge sets are HL (far left) and L (according to the positive law. Middle (left), SL (adjacent left), S (front), SR (adjacent right), R (middle right), HR (far right).

그리고, 상기 제3입력퍼지집합들은 상기 각도의 정도에 따라 L(좌측을 향한 각도), S(정면을 향하는 각도), R(우측을 향하는 각도)의 집합으로 구분되고, 상기 제4입력퍼지집합들은 상기 거리의 정도에 따라 Z(인접 거리), N(중간 거리), F(먼 거리)로 구분되며, 상기 제2출력퍼지집합들은 상기 부정 법칙에 따라 상기 HL, L, SL, S, SR, R, HR을 제외한

Figure pat00001
의 집합으로 구분될 수 있다.The third input purge sets are divided into a set of L (angle toward the left), S (angle toward the front), and R (angle toward the right) according to the degree of the angle, and the fourth input purge set Are divided into Z (adjacent distance), N (middle distance), and F (distant distance) according to the degree of the distance, and the second output purge sets are the HL, L, SL, S, SR according to the negation law. , R, excluding HR
Figure pat00001
Can be divided into a set.

또한, 상기 제1 내지 제4입력퍼지집합들에 대한 적합도는, 아래의 수학식으로 계산할 수 있다.In addition, the goodness of fit of the first to fourth input purge sets may be calculated by the following equation.

Figure pat00002
Figure pat00002

여기서,

Figure pat00003
는 입력퍼지집합의 적합도,
Figure pat00004
는 상기 입력퍼지집합에 의한 멤버함수의 분산,
Figure pat00005
는 각각의 입력퍼지집합에 대응되는 각도 또는 거리,
Figure pat00006
는 상기 입력퍼지집합에 의한 멤버함수의 중간값,
Figure pat00007
=L,S,R,Z,N,F,
Figure pat00008
를 나타낸다.here,
Figure pat00003
Is the goodness of fit of the input purge set,
Figure pat00004
Variance of the member function by the input purge set,
Figure pat00005
Is the angle or distance corresponding to each input fuzzy set,
Figure pat00006
Is the median value of the member function by the input fuzzy set,
Figure pat00007
= L, S, R, Z, N, F,
Figure pat00008
Indicates.

또한, 상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도는 아래의 수학식으로 표현될 수 있다.In addition, the goodness of fit of the first output purge sets may be expressed by the following equation.

Figure pat00009
Figure pat00009

여기서,

Figure pat00010
는 상기 제1출력퍼지집합의 적합도이고,
Figure pat00011
= HL, L, SL, S, SR, R, HR이다.here,
Figure pat00010
Is the goodness of fit of the first output purge set,
Figure pat00011
= HL, L, SL, S, SR, R, HR.

또한, 상기 로봇의 회피 각도는 아래의 수학식으로 결정될 수 있다.In addition, the avoidance angle of the robot can be determined by the following equation.

Figure pat00012
Figure pat00012

여기서,

Figure pat00013
는 상기 회피 각도를 나타낸다.here,
Figure pat00013
Represents the avoidance angle.

그리고, 본 발명은, 로봇의 원격 조종 주행 시, 상기 로봇과 목표점 사이의 각도에 따른 제1입력퍼지집합들, 그리고 상기 로봇과 목표점 사이의 거리에 따른 제2입력퍼지집합들을 각각 긍정 법칙에 적용한 제1출력퍼지집합들을 구성하는 제1출력퍼지집합 구성부와, 상기 로봇에 설치된 초음파 센서를 이용하여 획득되는 상기 로봇과 장애물 사이의 각도에 따른 제3입력퍼지집합들, 그리고 상기 로봇과 장애물 사이의 거리에 따른 제4입력퍼지집합들을 부정 법칙에 적용한 제2출력퍼지집합들을 구성하는 제2출력퍼지집합 구성부와, 상기 제1 내지 제4입력퍼지집합들에 대한 적합도를 이용하여, 상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도를 계산하는 적합도 계산부, 및 상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도를 이용하여 상기 로봇의 회피 각도를 산출하는 회피 각도 산출부를 포함하는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 시스템을 제공한다.In addition, the present invention, the first input purge sets according to the angle between the robot and the target point, and the second input purge set according to the distance between the robot and the target point, respectively, in the remote control driving of the robot to each of the positive law A first output purge set constituting part of the first output purge sets, third input purge sets according to an angle between the robot and the obstacle obtained by using an ultrasonic sensor installed in the robot, and between the robot and the obstacle The second output purge set configuration unit constituting the second output purge sets applying the fourth input purge sets according to the distance to the negative law, and using the goodness of fit of the first to fourth input purge sets, A fitness calculation unit for calculating a fitness for 1 output purge sets, and a fitness for calculating the avoidance angle of the robot using the fitness for the first output purge sets Provided is a remote control system for a mobile robot using fuzzy obstacle avoidance technology including an angle calculator.

본 발명에 따른 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법 및 시스템에 따르면, 퍼지 장애물의 긍정 및 부정 법칙을 이용하여 로봇의 원격 조종 주행 시 로봇의 자율적인 장애물 회피가 가능하도록 제어함에 따라 원격 조종의 신뢰성을 향상시키는 이점이 있다.According to the method and system for remote control of a mobile robot using the fuzzy obstacle avoidance technology according to the present invention, by using the law of affirmation and negation of the fuzzy obstacle, the robot can control the obstacle autonomously when driving the remote control There is an advantage to improve the reliability of the steering.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법의 흐름도이다.
도 2는 도 1을 위한 시스템 구성도이다.
도 3은 도 1의 방법에 사용되는 긍정 및 부정 법칙에 대한 입력 멤버함수의 예를 나타낸다.
도 4는 본 발명에서 로봇에 대한 목표점 또는 장애물의 방향 좌표를 나타낸다.1 is a flowchart of a method for remotely controlling a mobile robot using a fuzzy obstacle avoidance technique according to an exemplary embodiment of the present invention.
2 is a system configuration diagram for FIG. 1.
3 shows an example of an input member function for the positive and negative laws used in the method of FIG.
Figure 4 shows the direction coordinates of the target point or obstacle for the robot in the present invention.

이하에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법의 흐름도이다. 도 2는 도 1을 위한 시스템 구성도이다.1 is a flowchart of a method for remotely controlling a mobile robot using a fuzzy obstacle avoidance technique according to an exemplary embodiment of the present invention. 2 is a system configuration diagram for FIG. 1.

상기 시스템(100)은 제1구성부(110), 제2구성부(120), 적합도 계산부(130), 회피 각도 산출부(140)를 포함한다. 이러한 시스템(100)은 로봇의 원격 조종 주행 시 로봇의 자율적인 장애물 회피가 가능하도록 제어하여, 원격 조종의 신뢰성을 향상시킨다. The system 100 includes a first component 110, a second component 120, a fitness calculator 130, and an evasion angle calculator 140. The system 100 controls the robot to autonomously avoid obstacles when the robot remotely drives, thereby improving reliability of the remote control.

또한, 상기 시스템(100)은 퍼지 장애물 회피 기술로서 긍정 및 부정 법칙을 사용하며, 이를 위해 퍼지 컨트롤러의 기능을 포함한다. 여기서, 상기 로봇은 일반적인 로봇을 포함한 이동체를 포괄하는 개념임은 자명하다.In addition, the system 100 uses the positive and negative laws as the fuzzy obstacle avoidance technique, and includes the function of a fuzzy controller for this purpose. Here, it is apparent that the robot is a concept encompassing a moving body including a general robot.

도 3은 도 1의 방법에 사용되는 긍정 및 부정 법칙에 대한 입력 멤버함수(Membership function)의 예를 나타낸다. 도 3을 참조하면, 로봇에 대한 목표점의 방향 및 거리, 그리고 로봇에 대한 장애물의 방향 및 거리에 대한 각각의 멤버함수가 모두 가우시안 분포를 따르는 것을 알 수 있다.3 shows an example of an input membership function for the positive and negative laws used in the method of FIG. Referring to FIG. 3, it can be seen that each member function for the direction and distance of the target point for the robot and the direction and distance of the obstacle for the robot all follow a Gaussian distribution.

표 1은 이러한 도 3의 멤버함수들의 특성을 나타낸다.Table 1 shows the characteristics of the member functions of FIG. 3.

Figure pat00014
Figure pat00014

상기 멤버함수의 단위 중 방향을 나타내는 각도의 단위는 0.5°이며, 전면(0°)을 기준으로 하여 왼쪽이 (+) 방향, 오른쪽이 (-) 방향을 나타낸다. 또한, 거리의 단위는 밀리미터(mm)이다. 도 4는 본 발명에서 로봇에 대한 목표점 또는 장애물의 방향 좌표를 나타낸다. 이때, 로봇은 도 4의 (0,0) 지점에 해당된다.The unit of the angle indicating the direction among the units of the member function is 0.5 °, and the left side represents the (+) direction and the right side represents the (-) direction with respect to the front surface (0 °). In addition, the unit of distance is millimeter (mm). Figure 4 shows the direction coordinates of the target point or obstacle for the robot in the present invention. At this time, the robot corresponds to the point (0,0) of FIG.

표 1의 방향 정보 중, HL(Hard left)은 먼 좌측, S(Straight)는 정면, HR(Hard Right)은 먼 우측 방향을 나타낸다. 또한, 거리 정보 중, Z는 인접 거리, N은 중간 거리, F는 먼 거리를 나타낸다.Of the direction information in Table 1, HL (Hard left) represents the far left, S (Straight) the front, and HR (Hard Right) the far right. In the distance information, Z represents an adjacent distance, N represents an intermediate distance, and F represents a far distance.

상기 로봇은 원격 조종을 통해 이동하므로 로봇과 목표점과의 거리 및 각도의 정보는 원격 조종기의 지시를 통해 획득된다. 예를 들면, 원격 조종막대의 조작 기울기 정도 및 방향에 의해 상기의 정보들이 획득될 수 있는데, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 원격 조종기는 로봇에 대한 이동 목표점을 가상으로 설정해 주는 역할을 한다.Since the robot moves through the remote control, information on the distance and angle between the robot and the target point is obtained through the command of the remote controller. For example, the above information may be obtained by the degree and direction of the operation tilt of the remote control bar, but the present invention is not limited thereto. Such a remote controller serves to virtually set a moving target point for the robot.

그리고, 상기 로봇과 장애물과의 거리 및 각도는 로봇에 설치된 적어도 하나의 초음파 센서를 이용하여 획득된다. 여기서, 상기 초음파 센서는 로봇의 둘레를 따라 일정 간격으로 여러 개로 구비되어 센싱 효율을 높이도록 한다. 이때, 상기 시스템(100)은 상기 초음파 센서를 통해 획득된 장애물 정보를 이용하여 상기 로봇이 장애물을 회피하면서 목표점을 향해 이동할 수 있도록 로봇을 제어한다.The distance and angle between the robot and the obstacle are acquired using at least one ultrasonic sensor installed in the robot. Here, the ultrasonic sensor is provided in a plurality at regular intervals along the circumference of the robot to increase the sensing efficiency. In this case, the system 100 controls the robot to move toward the target point while avoiding the obstacle by using the obstacle information obtained through the ultrasonic sensor.

이하에서는, 상기 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법에 관하여 상세히 설명한다. Hereinafter, a remote control method of the mobile robot using the fuzzy obstacle avoidance technology will be described in detail.

먼저, 로봇의 원격 조종 주행 시, 상기 로봇과 목표점 사이의 각도에 따른 제1입력퍼지집합들, 그리고 상기 로봇과 목표점 사이의 거리에 따른 제2입력퍼지집합들을 각각 긍정 법칙에 적용한 제1출력퍼지집합들을 구성한다(S110). 이러한 S110단계는 상기 제1구성부(110)를 통해 수행된다.First, a first output purge applying the first input purge set according to the angle between the robot and the target point and the second input purge set according to the distance between the robot and the target point, respectively, in the positive law when driving the robot remotely. Configure sets (S110). This step S110 is performed through the first component 110.

여기서, 상기 긍정 법칙은 상기 목표점에 대해 적용되는 것으로서, 아래의 표 2의 내용을 참조한다.Here, the affirmative law is applied to the target point, and the contents of Table 2 are referred to below.

Figure pat00015
Figure pat00015

표 2에서 상기 제1입력퍼지집합들은 상기 목표점과의 각도의 정도에 따라 L(좌측을 향하는 각도), S(정면을 향하는 각도), R(우측을 향하는 각도)의 집합으로 구분된다. 또한, 상기 제2입력퍼지집합들은 상기 목표점과의 거리의 정도에 따라 Z(인접 거리), N(중간 거리), F(먼 거리)의 집합으로 구분된다.In Table 2, the first input purge sets are divided into a set of L (angle to the left), S (angle to the front), and R (angle to the right) according to the degree of the angle with the target point. In addition, the second input purge sets are classified into a set of Z (adjacent distance), N (middle distance), and F (distant distance) according to the degree of distance from the target point.

그리고, 상기 제1출력퍼지집합들은 상기 제1입력퍼지집합과 제2입력퍼지집합에 대응되는 긍정 법칙에 따라, HL(Hard Letf; 먼 좌측), L(Left; 중간 좌측), SL(Soft Left; 인접 좌측), S(Straight; 정면), SR(Soft Right; 인접 우측), R(Right; 중간 우측), HR(Hard Right; 먼 우측)의 집합으로 구분된다.The first output purge sets may include HL (Hard Letf; far left), L (Left; middle left), and SL (Soft Left) according to a positive law corresponding to the first input purge set and the second input purge set. Adjacent left), S (Straight; front), SR (Soft Right; adjacent right), R (Right; middle right), and HR (Hard Right; far right).

다음, 상기 로봇에 설치된 초음파 센서를 이용하여 획득되는 상기 로봇과 장애물 사이의 각도에 따른 제3입력퍼지집합들, 그리고 상기 로봇과 장애물 사이의 거리에 따른 제4입력퍼지집합들을 부정 법칙에 적용한 제2출력퍼지집합들을 구성한다(S120). 이러한 S120단계는 상기 제2구성부(120)를 통해 수행된다.Next, the third input purge sets according to the angle between the robot and the obstacle and the fourth input purge set according to the distance between the robot and the obstacle are obtained by using the ultrasonic sensor installed in the robot. Configure two output purge sets (S120). This step S120 is performed through the second component unit 120.

상기 부정 법칙은 상기 장애물에 대해 적용되는 것으로서 아래의 표 3을 참조한다.See the Table 3 below as the law of negation applies to the obstacle.

Figure pat00016
Figure pat00016

상기 제3입력퍼지집합들은 상기 장애물과의 각도의 정도에 따라 L(좌측을 향한 각도), S(정면을 향하는 각도), R(우측을 향하는 각도)의 집합으로 구분된다. 여기서, 장애물이 로봇과 더욱 인접한 경우에 대한 회피 동작이 중요하므로, 상기 제3입력퍼지집합들은 표 3과 같이 SL(인접 좌측을 향한 각도), S(정면), SR(인접 우측을 향한 각도)의 집합으로도 구분할 수 있다. 물론, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The third input purge sets are classified into a set of L (angle toward the left), S (angle toward the front), and R (angle toward the right) according to the degree of the angle with the obstacle. In this case, since the avoidance operation for the case where the obstacle is closer to the robot is important, the third input purge sets are SL (angle facing left), S (front facing) and SR (angle facing right) as shown in Table 3. It can also be divided into a set. Of course, the present invention is not necessarily limited thereto.

상기 제4입력퍼지집합들은 상기 장애물과의 거리의 정도에 따라 Z(인접 거리), N(중간 거리), F(먼 거리)로 구분된다.The fourth input purge sets are classified into Z (adjacent distance), N (middle distance), and F (far distance) according to the degree of distance from the obstacle.

그리고, 상기 제2출력퍼지집합들은 상기 제3입력퍼지집합과 제4입력퍼지집합에 대응되는 부정 법칙에 따라 상기 HL, L, SL, S, SR, R, HR을 제외한 각도인

Figure pat00017
의 집합으로 구분된다. 즉, 상기 부정 법칙은 장애물의 회피 동작과 대응된다.The second output purge sets may be angles excluding the HL, L, SL, S, SR, R, and HR according to a negative law corresponding to the third and fourth input purge sets.
Figure pat00017
Are divided into sets. In other words, the negation law corresponds to the obstacle avoidance operation.

상기 S120단계 이후에는, 상기 제1 내지 제4입력퍼지집합들에 대한 적합도를 이용하여, 상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도를 상기 적합도 계산부(130)에서 계산한다(S130). After the step S120, the fitness for the first output purge sets is calculated by the fitness calculator 130 using the fitness for the first to fourth input purge sets (S130).

이를 위해, 우선 상기 제1 내지 제4입력퍼지집합들에 대한 적합도를 수학식 1을 통해 계산한다.To this end, first, a goodness of fit of the first to fourth input purge sets is calculated through Equation 1.

Figure pat00018
Figure pat00018

여기서,

Figure pat00019
는 입력퍼지집합의 적합도이다. 그리고,
Figure pat00020
는 상기 입력퍼지집합에 의한 멤버함수의 분산이고,
Figure pat00021
는 각각의 입력퍼지집합에 대응되는 각도 또는 거리이다. 또한,
Figure pat00022
는 상기 입력퍼지집합에 의한 멤버함수의 중간값이며,
Figure pat00023
=L,S,R,Z,N,F,
Figure pat00024
를 나타낸다.here,
Figure pat00019
Is the goodness of fit of the input purge set. And,
Figure pat00020
Is the variance of the member function by the input fuzzy set,
Figure pat00021
Is an angle or distance corresponding to each input purge set. Also,
Figure pat00022
Is the median of the member functions by the input fuzzy set,
Figure pat00023
= L, S, R, Z, N, F,
Figure pat00024
Indicates.

상기 입력퍼지집합들에 대한 적합도 표기는 표 4를 참조한다. Refer to Table 4 for the suitability notation for the input purge sets.

Figure pat00025
Figure pat00025

예를 들어, 제1입력퍼지집합의 적합도는

Figure pat00026
이고, 제3입력퍼지집합의 적합도는
Figure pat00027
에 해당된다. For example, the goodness of fit of the first input purge set
Figure pat00026
The suitability of the third input purge set is
Figure pat00027
Corresponds to

또한, 상기 긍정 법칙에 대한 계산 예로서,

Figure pat00028
의 값을 수학식 1을 통해 구할 경우,
Figure pat00029
값은 목표점의 각도이고,
Figure pat00030
값은
Figure pat00031
의 각각에 대해 -120, 0, 120이며,
Figure pat00032
값은 공통으로 72이다(표 1의 멤버함수의 특성 참조). In addition, as an example of calculation for the positive law,
Figure pat00028
When the value of is obtained through Equation 1,
Figure pat00029
The value is the angle of the target point,
Figure pat00030
The value is
Figure pat00031
For each of -120, 0, 120,
Figure pat00032
The value is commonly 72 (see the properties of member functions in Table 1).

또한, 상기 부정 법칙의 계산 예로서,

Figure pat00033
의 값을 상기 수학식 1을 통해 구할 경우,
Figure pat00034
값은 감지된 장애물의 각도가 되고,
Figure pat00035
값은
Figure pat00036
의 각각에 대해 -120, 0, 120이며,
Figure pat00037
값은 공통으로 72이다(표 1의 멤버함수의 특성 참조). Further, as an example of calculating the law of negation,
Figure pat00033
When the value of is obtained through Equation 1,
Figure pat00034
Value is the angle of the detected obstacle,
Figure pat00035
The value is
Figure pat00036
For each of -120, 0, 120,
Figure pat00037
The value is commonly 72 (see the properties of member functions in Table 1).

이렇게 제1 내지 제4입력퍼지집합들에 대한 적합도가 구하여지면, 이를 이용하여 상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도를 수학식 2를 통해 계산한다.When the goodness-of-fit for the first to fourth input purge sets is obtained as described above, the goodness-of-fit for the first output purge sets is calculated using Equation 2 using the same.

Figure pat00038
Figure pat00038

여기서,

Figure pat00039
는 상기 제1출력퍼지집합의 적합도이고,
Figure pat00040
= HL, L, SL, S, SR, R, HR이다. here,
Figure pat00039
Is the goodness of fit of the first output purge set,
Figure pat00040
= HL, L, SL, S, SR, R, HR.

이러한 수학식 2에 따른 제1출력퍼지집합에 대한 적합도 표기는 표 5와 같이 요약된다.The suitability notation for the first output purge set according to Equation 2 is summarized as shown in Table 5.

Figure pat00041
Figure pat00041

수학식 2에서 긍정 법칙의 적합도에 대해 가산한 오프셋(Offset) 값은 긍정 법칙에 관련된 퍼지집합의 적합도에 어느 정도의 기본값을 주는 것으로서, 이는 장애물 밀집지역에서 부정 법칙에 관련된 퍼지집합의 적합도가 지배적으로 작용하도록 한다.In Equation 2, the offset value added to the goodness-of-fit of the positive law gives a certain default value to the goodness of fit of the fuzzy set related to the positive law, which means that the fitness of the fuzzy sets related to the negative law in the obstacle dense area dominates. To act.

만약 오프셋 값이 없는 경우에는, 장애물 밀집 지역에서도 긍정 법칙의 적합도가 시스템에 미치는 영향이 크게 되므로 퍼지 컨트롤러가 적절하지 못한 출력을 나타내게 된다. 본 발명에서는 퍼지 컨트롤러에서의 오프셋 값을 실험적 결과를 토대로 0.3 ~ 0.4로 설정하였다.If there is no offset value, the fuzzy controller will show an inappropriate output because the goodness-of-fit of the positive law has a great effect on the system even in an obstacle-dense area. In the present invention, the offset value in the fuzzy controller is set to 0.3 ~ 0.4 based on the experimental results.

상기 수학식 2를 통해 상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도를 계산한 이후, 상기 회피 각도 산출부(140)에서는 수학식 2의 결과인 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도를 이용하여 상기 로봇의 회피 각도를 산출한다(S140).After calculating the goodness of fit of the first output purge sets through Equation 2, the avoidance angle calculator 140 uses the goodness of fit of the first output purge sets, which is a result of Equation 2, in the robot. Calculate the avoidance angle of (S140).

이러한 로봇의 회피 각도는 상기 퍼지 컨트롤러의 출력에 해당되는 것으로서 아래의 수학식 3으로 계산된다.The avoidance angle of the robot corresponds to the output of the fuzzy controller and is calculated by Equation 3 below.

Figure pat00042
Figure pat00042

여기서,

Figure pat00043
는 상기 회피 각도를 나타낸다.here,
Figure pat00043
Represents the avoidance angle.

이상과 같은 본 발명에 따르면, 로봇을 포함한 이동체의 원격 조종 주행에서 긍정 및 부정 법칙의 퍼지 컨트롤러 기능을 이용하여 로봇의 자율적인 장애물 회피를 유도함에 따라 원격 조종의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 이점이 있다.According to the present invention as described above, by using the fuzzy controller function of the positive and negative law in the remote control operation of the moving object including the robot, there is an advantage that can improve the reliability of the remote control by inducing autonomous obstacle avoidance of the robot. .

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능한 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, these are merely exemplary and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.

100: 모바일 로봇의 원격조정 시스템
110: 제1구성부 120: 제2구성부
130: 적합도 계산부 140: 회피 각도 산출부100: mobile robot remote control system
110: first component 120: second component
130: goodness-of-fit calculation unit 140: avoidance angle calculation unit

Claims (12)

로봇의 원격 조종 주행 시, 상기 로봇과 목표점 사이의 각도에 따른 제1입력퍼지집합들, 그리고 상기 로봇과 목표점 사이의 거리에 따른 제2입력퍼지집합들을 각각 긍정 법칙에 적용한 제1출력퍼지집합들을 구성하는 단계;
상기 로봇에 설치된 초음파 센서를 이용하여 획득되는 상기 로봇과 장애물 사이의 각도에 따른 제3입력퍼지집합들, 그리고 상기 로봇과 장애물 사이의 거리에 따른 제4입력퍼지집합들을 부정 법칙에 적용한 제2출력퍼지집합들을 구성하는 단계;
상기 제1 내지 제4입력퍼지집합들에 대한 적합도를 이용하여, 상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도를 계산하는 단계; 및
상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도를 이용하여 상기 로봇의 회피 각도를 산출하는 단계를 포함하는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법.When the robot is remotely controlled, the first input purge sets according to the angle between the robot and the target point and the second input purge sets according to the distance between the robot and the target point are respectively applied to the positive law. Constructing;
A second output of applying third input purge sets according to an angle between the robot and the obstacle and a fourth input purge set according to the distance between the robot and the obstacle, which are obtained by using an ultrasonic sensor installed in the robot, to a law of negation Constructing fuzzy sets;
Calculating a goodness of fit for the first output purge sets using the goodness of fit for the first to fourth input purge sets; And
Computing the avoidance angle of the robot using the goodness of fit for the first output purge set remote control method of a mobile robot using a fuzzy obstacle avoidance technique. 청구항 1에 있어서,
상기 제1입력퍼지집합들은 상기 각도의 정도에 따라 L(좌측을 향하는 각도), S(정면을 향하는 각도), R(우측을 향하는 각도)의 집합으로 구분되고,
상기 제2입력퍼지집합들은 상기 거리의 정도에 따라 Z(인접 거리), N(중간 거리), F(먼 거리)의 집합으로 구분되며,
상기 제1출력퍼지집합들은 상기 긍정 법칙에 따라 HL(먼 좌측), L(중간 좌측), SL(인접 좌측), S(정면), SR(인접 우측), R(중간 우측), HR(먼 우측)의 집합으로 구분되는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법.The method according to claim 1,
The first input purge sets are classified into a set of L (angle toward the left), S (angle toward the front), and R (angle toward the right) according to the degree of the angle,
The second input purge sets are classified into a set of Z (adjacent distance), N (middle distance), and F (far distance) according to the degree of the distance,
The first output purge sets are HL (far left), L (middle left), SL (adjacent left), S (front), SR (adjacent right), R (middle right), and HR (far) according to the positive law. Remote control method of mobile robot using fuzzy obstacle avoidance technology divided into right side). 청구항 2에 있어서,
상기 제3입력퍼지집합들은 상기 각도의 정도에 따라 L(좌측을 향한 각도), S(정면을 향하는 각도), R(우측을 향하는 각도)의 집합으로 구분되고,
상기 제4입력퍼지집합들은 상기 거리의 정도에 따라 Z(인접 거리), N(중간 거리), F(먼 거리)로 구분되며,
상기 제2출력퍼지집합들은 상기 부정 법칙에 따라 상기 HL, L, SL, S, SR, R, HR을 제외한
Figure pat00044
의 집합으로 구분되는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법.The method according to claim 2,
The third input purge sets are divided into a set of L (angle to the left), S (angle to the front), and R (angle to the right) according to the degree of the angle,
The fourth input purge sets are divided into Z (adjacent distance), N (middle distance), and F (far distance) according to the degree of the distance.
The second output purge sets excluding the HL, L, SL, S, SR, R, and HR according to the negation rule
Figure pat00044
Remote control method of mobile robot using fuzzy obstacle avoidance technology which is divided into sets. 청구항 3에 있어서,
상기 제1 내지 제4입력퍼지집합들에 대한 적합도는,
아래의 수학식으로 계산하는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법:
Figure pat00045

여기서,
Figure pat00046
는 입력퍼지집합의 적합도,
Figure pat00047
는 상기 입력퍼지집합에 의한 멤버함수의 분산,
Figure pat00048
는 각각의 입력퍼지집합에 대응되는 각도 또는 거리,
Figure pat00049
는 상기 입력퍼지집합에 의한 멤버함수의 중간값,
Figure pat00050
=L,S,R,Z,N,F,
Figure pat00051
를 나타낸다.The method according to claim 3,
The goodness of fit of the first to fourth input purge sets is
Remote control method of mobile robot using fuzzy obstacle avoidance technology calculated by the following equation:
Figure pat00045

here,
Figure pat00046
Is the goodness of fit of the input purge set,
Figure pat00047
Variance of the member function by the input purge set,
Figure pat00048
Is the angle or distance corresponding to each input fuzzy set,
Figure pat00049
Is the median value of the member function by the input fuzzy set,
Figure pat00050
= L, S, R, Z, N, F,
Figure pat00051
Indicates. 청구항 4에 있어서,
상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도는 아래의 수학식으로 표현되는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법:
Figure pat00052

여기서,
Figure pat00053
는 상기 제1출력퍼지집합의 적합도이고,
Figure pat00054
= HL, L, SL, S, SR, R, HR이다.The method of claim 4,
A suitability for the first output purge sets is a remote control method of a mobile robot using a fuzzy obstacle avoidance technique represented by the following equation:
Figure pat00052

here,
Figure pat00053
Is the goodness of fit of the first output purge set,
Figure pat00054
= HL, L, SL, S, SR, R, HR. 청구항 5에 있어서,
상기 로봇의 회피 각도는 아래의 수학식으로 결정되는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 방법:
Figure pat00055

여기서,
Figure pat00056
는 상기 회피 각도를 나타낸다.The method according to claim 5,
Remote control method of the mobile robot using the fuzzy obstacle avoidance technique is determined by the following equation:
Figure pat00055

here,
Figure pat00056
Represents the avoidance angle. 로봇의 원격 조종 주행 시, 상기 로봇과 목표점 사이의 각도에 따른 제1입력퍼지집합들, 그리고 상기 로봇과 목표점 사이의 거리에 따른 제2입력퍼지집합들을 각각 긍정 법칙에 적용한 제1출력퍼지집합들을 구성하는 제1출력퍼지집합 구성부;
상기 로봇에 설치된 초음파 센서를 이용하여 획득되는 상기 로봇과 장애물 사이의 각도에 따른 제3입력퍼지집합들, 그리고 상기 로봇과 장애물 사이의 거리에 따른 제4입력퍼지집합들을 부정 법칙에 적용한 제2출력퍼지집합들을 구성하는 제2출력퍼지집합 구성부;
상기 제1 내지 제4입력퍼지집합들에 대한 적합도를 이용하여, 상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도를 계산하는 적합도 계산부; 및
상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도를 이용하여 상기 로봇의 회피 각도를 산출하는 회피 각도 산출부를 포함하는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 시스템.When the robot is remotely controlled, the first input purge sets according to the angle between the robot and the target point and the second input purge sets according to the distance between the robot and the target point are respectively applied to the positive law. A first output purge set configuration unit configured to constitute;
A second output of applying third input purge sets according to an angle between the robot and the obstacle and a fourth input purge set according to the distance between the robot and the obstacle, which are obtained by using an ultrasonic sensor installed in the robot, to a law of negation A second output purge set configuration unit constituting the fuzzy sets;
A fitness calculation unit for calculating a fitness for the first output purge sets using the fitness for the first to fourth input purge sets; And
A remote control system for a mobile robot using a fuzzy obstacle avoidance technique comprising an avoidance angle calculator for calculating an avoidance angle of the robot using a goodness of fit of the first output purge sets. 청구항 7에 있어서,
상기 제1입력퍼지집합들은 상기 각도의 정도에 따라 L(좌측을 향하는 각도), S(정면을 향하는 각도), R(우측을 향하는 각도)의 집합으로 구분되고,
상기 제2입력퍼지집합들은 상기 거리의 정도에 따라 Z(인접 거리), N(중간 거리), F(먼 거리)의 집합으로 구분되며,
상기 제1출력퍼지집합들은 상기 긍정 법칙에 따라 HL(먼 좌측), L(중간 좌측), SL(인접 좌측), S(정면), SR(인접 우측), R(중간 우측), HR(먼 우측)의 집합으로 구분되는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 시스템.The method according to claim 7,
The first input purge sets are classified into a set of L (angle toward the left), S (angle toward the front), and R (angle toward the right) according to the degree of the angle,
The second input purge sets are classified into a set of Z (adjacent distance), N (middle distance), and F (far distance) according to the degree of the distance,
The first output purge sets are HL (far left), L (middle left), SL (adjacent left), S (front), SR (adjacent right), R (middle right), and HR (far) according to the positive law. Remote control system of mobile robot using fuzzy obstacle avoidance technology divided into right side). 청구항 8에 있어서,
상기 제3입력퍼지집합들은 상기 각도의 정도에 따라 L(좌측을 향한 각도), S(정면을 향하는 각도), R(우측을 향하는 각도)의 집합으로 구분되고,
상기 제4입력퍼지집합들은 상기 거리의 정도에 따라 Z(인접 거리), N(중간 거리), F(먼 거리)로 구분되며,
상기 제2출력퍼지집합들은 상기 부정 법칙에 따라 상기 HL, L, SL, S, SR, R, HR을 제외한
Figure pat00057
의 집합으로 구분되는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 시스템.The method according to claim 8,
The third input purge sets are divided into a set of L (angle to the left), S (angle to the front), and R (angle to the right) according to the degree of the angle,
The fourth input purge sets are divided into Z (adjacent distance), N (middle distance), and F (far distance) according to the degree of the distance.
The second output purge sets excluding the HL, L, SL, S, SR, R, and HR according to the negation rule
Figure pat00057
Remote control system for mobile robots using fuzzy obstacle avoidance technology. 청구항 9에 있어서,
상기 제1 내지 제4입력퍼지집합들에 대한 적합도는,
아래의 수학식으로 계산하는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 시스템:
Figure pat00058

여기서,
Figure pat00059
는 입력퍼지집합의 적합도,
Figure pat00060
는 상기 입력퍼지집합에 의한 멤버함수의 분산,
Figure pat00061
는 각각의 입력퍼지집합에 대응되는 각도 또는 거리,
Figure pat00062
는 상기 입력퍼지집합에 의한 멤버함수의 중간값,
Figure pat00063
=L,S,R,Z,N,F,
Figure pat00064
를 나타낸다.The method according to claim 9,
The goodness of fit of the first to fourth input purge sets is
Remote control system of mobile robot using fuzzy obstacle avoidance technology calculated by the following equation:
Figure pat00058

here,
Figure pat00059
Is the goodness of fit of the input purge set,
Figure pat00060
Variance of the member function by the input purge set,
Figure pat00061
Is the angle or distance corresponding to each input fuzzy set,
Figure pat00062
Is the median value of the member function by the input fuzzy set,
Figure pat00063
= L, S, R, Z, N, F,
Figure pat00064
Indicates. 청구항 10에 있어서,
상기 제1출력퍼지집합들에 대한 적합도는 아래의 수학식으로 표현되는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 시스템:
Figure pat00065

여기서,
Figure pat00066
는 상기 제1출력퍼지집합의 적합도이고,
Figure pat00067
= HL, L, SL, S, SR, R, HR이다.The method according to claim 10,
The suitability for the first output purge sets is a remote control system for a mobile robot using a fuzzy obstacle avoidance technique represented by the following equation:
Figure pat00065

here,
Figure pat00066
Is the goodness of fit of the first output purge set,
Figure pat00067
= HL, L, SL, S, SR, R, HR. 청구항 11에 있어서,
상기 로봇의 회피 각도는 아래의 수학식으로 결정되는 퍼지 장애물 회피기술을 이용한 모바일 로봇의 원격조정 시스템:
Figure pat00068

여기서,
Figure pat00069
는 상기 회피 각도를 나타낸다.The method of claim 11,
The remote control system of the mobile robot using the fuzzy obstacle avoidance technology is determined by the following equation:
Figure pat00068

here,
Figure pat00069
Represents the avoidance angle.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104842355A (en) * 2015-01-20 2015-08-19 西北工业大学 Mixed-integer prediction control method for redundant space robot under obstacle avoidance restraint
CN110032177A (en) * 2018-01-12 2019-07-19 北京京东尚科信息技术有限公司 A kind of method and system of unmanned machine avoidance
CN110196596A (en) * 2019-06-04 2019-09-03 南阳理工学院 A kind of fuzzy barrier-avoiding method of four wheel mobile robots based on collision risk analysis

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101465706B1 (en) * 2013-05-22 2014-11-27 삼성중공업 주식회사 Method and system for remote control of mobile robot
KR101489298B1 (en) 2013-11-08 2015-02-04 충북대학교 산학협력단 Force feedback system and method for remote control of mobile robot
CN109343346A (en) * 2018-10-09 2019-02-15 浙江工业大学 A kind of balance car automatic obstacle-avoiding method based on fuzzy control

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR0161028B1 (en) * 1993-07-06 1999-01-15 김광호 Automatic moving control device and method for robot
KR100520049B1 (en) 2003-09-05 2005-10-10 학교법인 인하학원 Path planning method for the autonomous mobile robot
KR101048619B1 (en) * 2008-12-19 2011-07-13 재단법인대구경북과학기술원 Fuzzy Controller and Control Method for Obstacle Avoidance with Table-based Fuzzy Single Positive and Double Negative Rules

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104842355A (en) * 2015-01-20 2015-08-19 西北工业大学 Mixed-integer prediction control method for redundant space robot under obstacle avoidance restraint
CN110032177A (en) * 2018-01-12 2019-07-19 北京京东尚科信息技术有限公司 A kind of method and system of unmanned machine avoidance
CN110196596A (en) * 2019-06-04 2019-09-03 南阳理工学院 A kind of fuzzy barrier-avoiding method of four wheel mobile robots based on collision risk analysis

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