모바일 로봇

Mobile robot
"Mobot"은 여기서 리다이렉트 됩니다.장거리 주자 모파라(Mo Farah)의 승리 포즈는 모파라(Mo Farah) ▷모봇(Mobot)을 참조한다.
로봇 청소기

이동식 로봇은 [1]이동이 가능한 자동 기계이다.모바일 로봇 공학은 보통 로봇 공학 및 정보 [2]공학의 하위 분야로 간주됩니다.

모바일 로봇은 그들의 환경에서 움직일 수 있는 능력을 가지고 있고 하나의 물리적 장소에 고정되지 않는다.모바일 로봇은 "자율형"(AMR - 자율형 모바일 로봇)일 수 있으며, 이는 물리적 또는 전자 기계식 유도 [3]장치 없이도 제어되지 않은 환경을 탐색할 수 있음을 의미합니다.대안으로, 이동식 로봇은 비교적 [4]통제된 공간에서 미리 정의된 항법 경로를 이동할 수 있는 유도 장치에 의존할 수 있다.이와는 대조적으로 산업용 로봇은 일반적으로 고정된 표면에 부착된 접합 암(다중 연결 조작기)과 그리퍼 어셈블리(또는 엔드 이펙터)로 구성된 다소 정지된 상태입니다.이음새.

모바일 로봇은 상업 및 산업 환경에서 더 흔해졌다.병원들은 수년 동안 자재를 이동시키기 위해 자율 이동 로봇을 사용해 왔다.창고들은 자재들을 재고 선반에서 주문 처리 구역으로 효율적으로 이동시키기 위해 이동식 로봇 시스템을 설치했습니다.모바일 로봇은 또한 현재 연구의 주요 초점이며 거의 모든 주요 대학에는 모바일 로봇 [5]연구에 초점을 맞춘 하나 이상의 연구실이 있습니다.모바일 로봇은 산업, 군사 및 보안 환경에서도 발견된다.

모바일 로봇의 구성 요소는 컨트롤러, 센서, 액추에이터 및 전원 [3]시스템입니다.컨트롤러는 일반적으로 마이크로프로세서, 내장 마이크로컨트롤러 또는 PC입니다.사용되는 센서는 로봇의 요구 사항에 따라 달라집니다.요건은 데드 어카운팅, 촉각 및 근접 감지, 삼각 측거, 충돌 회피, 위치 위치 및 기타 [6]특정 애플리케이션일 수 있다.액추에이터는 일반적으로 로봇을 움직이는 모터를 말합니다. 휠 또는 레깅이 가능합니다.모바일 로봇에 전원을 공급하려면 일반적으로 AC 대신 DC 전원(배터리)을 사용합니다.

분류

모바일 로봇은 다음과 [citation needed]같이 분류할 수 있습니다.

  • 이동 환경:
    • 육상 또는 가정용 로봇은 보통 무인 지상 차량(UGV)으로 불린다.바퀴가 달린 로봇이나 바퀴가 달린 로봇이나 두 개 이상의 다리가 달린 로봇(인간형 또는 동물이나 곤충과 비슷한 로봇)도 있습니다.
    • 배송 및 수송 로봇은 작업 환경을 통해 자재 및 소모품을 이동할 수 있습니다.
    • 항공로봇은 보통 무인항공기(UAV)라고 불린다.
    • 수중 로봇은 보통 자율 수중 차량(AUV)이라고 불린다.
    • 얼음과 균열이 가득한 환경을 탐색하도록 설계된 극지방 로봇
  • 이동에 사용하는 디바이스는 주로 다음과 같습니다.

모바일 로봇 내비게이션

모바일 로봇 내비게이션에는 여러 가지 유형이 있습니다.

수동 리모트 또는 원격 조작

수동 원격 조작 로봇은 조이스틱이나 다른 제어 장치를 통해 운전자의 완전한 제어를 받는다.장치는 로봇에 직접 연결되거나 무선 조이스틱이거나 무선 컴퓨터 또는 기타 컨트롤러의 부속품일 수 있습니다.원격 조작 로봇은 일반적으로 작업자가 위험하지 않도록 하기 위해 사용됩니다.수동 원격 로봇의 예로는 로보틱스 디자인의 아나트롤러 ARI-100과 ARI-50, 포스터 밀러의 탈론, 아이로봇의 팩봇, KumoTek의 MK-705 Rookerbot 등이 있다.

감시 텔레오퍼

보호받는 원격 조작 로봇은 장애물을 감지하고 피할 수 있는 능력이 있지만, 그렇지 않으면 수동 원격 조작을 하는 로봇처럼 구동된 상태로 탐색합니다.모바일 로봇이 보호되고 있는 원격 조작만 제공하는 경우는 거의 없습니다(아래 슬라이딩 자율성 참조).

후속 차량

최초의 자동 유도 차량(AGV) 중 일부는 모바일 로봇을 따르는 라인이었다.그들은 바닥이나 천장에 도색되거나 내장된 시각 선이나 바닥의 전선을 따라갈 수 있다.대부분의 로봇들은 간단한 "중앙 센서에 라인을 유지" 알고리즘을 작동시켰다.그들은 장애물을 우회할 수 없었다; 그들은 단지 멈춰 서서 무언가가 그들의 길을 막으면 기다렸다.Transbotics, FMC, Egemin, HK Systems 및 기타 많은 회사에서 이러한 차량의 많은 예가 여전히 판매되고 있습니다.이러한 종류의 로봇들은 로봇의 구석구석을 배우기 위한 첫 단계로 잘 알려진 로봇 사회에서 여전히 널리 인기가 있다.저가형 고속선로 후속 로봇 설계 등이 검토되고 있다.[9]

자율 랜덤화 로봇

랜덤 모션을 가진 자율로봇은 기본적으로 벽을 튕겨나갑니다벽이 감지되든 말든지요.

자율 유도 로봇

로봇 개발자들은 로봇 애플리케이션을 빠르게 설계하기 위해 이미 만들어진 자율 기반과 소프트웨어를 사용한다.사람 또는 만화 캐릭터처럼 생긴 조개껍데기가 [10]그것을 위장하기 위해 바닥을 덮을 수 있다.Mobile Robots Inc. 제공

자율적으로 유도되는 로봇은 그것이 어디에 있는지, 그리고 어떻게 다양한 목표나 중간 지점에 도달하는지에 대한 적어도 몇 가지 정보를 알고 있다."로컬라이제이션" 또는 현재 위치에 대한 지식은 모터 인코더, 비전, 스테레오시스, 레이저 및 글로벌 포지셔닝 시스템과 같은 센서를 사용하여 하나 이상의 방법으로 계산됩니다.포지셔닝 시스템은 종종 삼각 측량, 상대 위치 및/또는 몬테카를로/마코프 국지화를 사용하여 플랫폼의 위치와 방향을 결정하고, 여기서 다음 경유지 또는 목표에 대한 경로를 계획할 수 있다.시간 및 위치에 찍힌 센서 판독값을 수집할 수 있습니다.이러한 로봇은 종종 무선 엔터프라이즈 네트워크의 일부이며 건물 내 다른 감지 및 제어 시스템과 인터페이스합니다.예를 들어, PatrolBot 보안 로봇은 경보에 대응하고, 엘리베이터를 작동하며, 사고가 발생하면 지휘 센터에 알립니다.다른 자율 유도 로봇으로는 SpeciMinder와 [citation needed]병원용 TUG 배달 로봇이 있다.

슬라이딩 자율성

주요 기사: 로보틱 맵핑
다음 항목도 참조하십시오.자율 로봇

보다 성능이 뛰어난 로봇들은 슬라이딩 자율이라고 불리는 시스템 하에서 여러 단계의 내비게이션을 결합합니다.HelpMate 병원 로봇과 같은 대부분의 자율 유도 로봇도 사람이 로봇을 제어할 수 있는 수동 모드를 제공합니다.ADAM, PatrolBot, SpeciMinder, MapperBot 및 기타 많은 로봇에 사용되는 Motivity 자율 로봇 운영 체제는 수동에서 가드, 자율 모드에 이르기까지 완전한 슬라이딩 자율성을 제공합니다.

역사

날짜. 개발
1939–1945 제2차 세계대전 동안 최초의 모바일 로봇은 컴퓨터 과학이나 사이버네틱스와 같은 비교적 새로운 연구 분야의 기술적 진보의 결과로 등장했다.그것들은 대부분 날아다니는 폭탄이었다.예를 들어 목표물의 특정 범위 내에서만 폭발하는 스마트 폭탄, 유도 시스템 사용 및 레이더 제어 등이 있습니다.V1과 V2 로켓은 조악한 '오토파일럿'과 자동 폭발 시스템을 가지고 있었다.그들은 현대 순항 미사일의 전신이었다.
1948–1949 W. 그레이 월터는 마치나 스펙툴라트릭스라고 불리는 두 자율 로봇인 엘머와 엘시를 만들었는데, 이 로봇들이 그들의 환경을 탐험하는 것을 좋아했기 때문이다.엘머와 엘시는 각각 광센서를 갖추고 있었다.만약 그들이 광원을 발견한다면, 그들은 그것을 향해 이동하면서 장애물을 피하거나 이동시킬 것이다.이러한 로봇들은 단순한 설계에서 복잡한 동작이 발생할 수 있음을 입증했다.엘머와 엘시는 두 [11]개의 신경세포에 해당하는 세포만 가지고 있었다.
1961–1963 존스 홉킨스 대학은 '비스트'를 개발한다.비스트는 음파탐지기를 이용해서 돌아다녔어요배터리가 다 되면 전원 소켓을 찾아 전원을 꽂습니다.
1969 모봇은 자동으로 잔디를 [12]깎는 최초의 로봇이었다.
1970 스탠포드 카트 라인 팔로어는 카메라를 사용하여 흰색 선을 따라 볼 수 있는 모바일 로봇이었다.이 [13]계산은 대형 메인프레임에 무선으로 연결되어 있었습니다.
거의 같은 시기에 스탠포드 연구소는 덜컹거리는 움직임의 이름을 딴 로봇 쉐이키 더 로봇에 대한 연구를 진행하고 있다.셰이키는 카메라, 거리 측정기, 범프 센서, 무선 링크를 가지고 있었다.쉐이키는 자신의 행동에 대해 추론할 수 있는 최초의 로봇이었다.이것은 Shakey가 매우 일반적인 명령을 받을 수 있고 로봇이 주어진 임무를 완수하기 위해 필요한 단계를 알아낼 수 있다는 것을 의미한다.
소련은 달 탐사선인 루노호드 1호와 함께 달 표면을 탐사한다.
1976 나사는 바이킹 프로그램에서 두 대의 무인 우주선을 화성에 보낸다.
1980 로봇에 대한 대중의 관심이 높아지면서 가정용 로봇을 구입할 수 있게 되었다.이 로봇들은 오락이나 교육적인 목적으로 사용되었다.예를 들어 RB5X와 HERO 시리즈가 있습니다.
스탠포드 카트는 이제 장애물 코스를 항해하고 환경 지도를 만들 수 있습니다.
1980년대 초반 독일 뮌헨 대학의 Ernst Dickmanns 팀은 텅 빈 거리에서 시속 55마일로 달리는 최초의 로봇 자동차를 만들었습니다.
1983 Stevo Bozinovski와 Mihail Sestakov는 IBM Series/1 컴퓨터의 [14]멀티태스킹 시스템을 사용하여 병렬 프로그래밍으로 모바일 로봇을 제어합니다.
1986 스테보 보지노브스키와 지르기 그루브스키가 음성 명령을 사용하여 바퀴 달린 로봇을 조종합니다.이 프로젝트는 마케도니아 과학 활동 [15]협회의 지원을 받았다.
1987 Hughes Research Laboratories는 최초의 [16]크로스컨트리 지도와 센서 기반의 자율 작동을 시연합니다.
1988 스테보 보지노프스키, 미하일 세스타코프, 릴자나 보지노프스카는 EEG [17][18]신호를 사용하여 모바일 로봇을 제어합니다.
1989 Stevo Bozinovski와 [18]그의 팀은 EOG 신호를 사용하여 모바일 로봇을 제어합니다.
1989 마크 틸든은 BEAM 로보틱스를 발명했다.
1990년대 산업용 로봇 팔의 아버지인 조셉 엥겔버거는 동료들과 협력하여 헬프메이트가 판매하는 최초의 상업용 자율 이동식 병원 로봇을 설계합니다.미 국방부는 사이버모션 실내 보안 로봇에 기반한 MDARS-I 프로젝트에 자금을 지원하고 있습니다.
1991 에도. 프란지, 앙드레 기냐르, 프란체스코 몬다드는 연구 활동을 목적으로 하는 자율적인 소형 이동 로봇인 케페라를 개발했습니다.이 프로젝트는 LAMI-EPFL 연구소에서 지원되었습니다.
1993–1994 단테[19] 1세와 단테[20] 2세는 카네기 멜론 대학에 의해 개발되었다.둘 다 활화산을 탐사하는 데 사용되는 걷는 로봇이었다.
1994 다임러-벤츠의 VaMP와 VITA-2, UniBwM의 에른스트 딕만스라는 쌍둥이 로봇 차량이 표준 정체 상태에서 시속 130km의 속도로 파리의 3차선 고속도로를 주행한다.자유차로 자율주행, 호송주행, 좌우 차선변경 등을 다른 차의 자율통행으로 시연한다.
1995 반자율 AlVINN은 2850마일 중 50마일을 제외한 모든 지역에서 컴퓨터 제어 하에 차량을 해안에서 해안으로 운전했다.하지만 스로틀과 브레이크는 운전자에 의해 제어되었다.
1995 같은 해, Ernst Dickmanns의 로봇 자동차 중 한 대(로봇 제어 스로틀과 브레이크 포함)는 뮌헨에서 코펜하겐까지 1000마일 이상 주행하여 최대 120mph의 속도로 왕복했으며, 때때로 다른 차를 추월하기 위한 기동을 수행하기도 했다(안전 운전자가 인계받은 몇 가지 위험한 상황에서만).빠르게 변화하는 거리 풍경을 처리하기 위해 능동적인 시야가 사용되었습니다.
1995 Pioneer 프로그램 가능한 모바일 로봇은 저렴한 가격에 상업적으로 제공되기 때문에 모바일 로보틱스가 대학교 커리큘럼의 표준 부분이 되면서 향후 10년 동안 로봇 연구와 대학 연구의 광범위한 증가를 가능하게 합니다.
1996 Cyberclean Systems[1]는 사람의 개입 없이 엘리베이터를 자가 충전하고 작동하며 복도를 진공 청소하는 최초의 완전 자율형 진공 청소 로봇을 개발합니다.
1996–1997 나사는 화성탐사선 소저너와 함께 화성탐사선 패스파인더를 화성으로 보낸다.탐사선이 지령을 받아 지표면을 탐사합니다.소저너는 위험 회피 시스템을 갖추고 있었다.이를 통해 소저너는 알려지지 않은 화성 지형을 통해 자율적으로 길을 찾을 수 있었다.
1999 소니는 보고 걷고 환경과 상호작용할 수 있는 로봇견 아이보를 선보인다.PackBot 원격조종 군사용 모바일 로봇이 소개되었습니다.
2001 Swarm-bot 프로젝트의 시작입니다.군집 로봇은 곤충 군집을 닮았다.일반적으로 이들은 서로 상호 작용하고 함께 복잡한 작업을 수행하는 다수의 개별 단순 로봇으로 구성됩니다.[2]
2002 바닥을 청소하는 국산 자율형 모바일 로봇 룸바가 등장합니다.
2002 Nevena Bozinovska, Gjorgi Jovski, Stevo Bozinovski는 원격 학습 로봇 수업에서 인터넷 기반 로봇 제어를 수행했다.미국의 한 모바일 로봇 사우스 캐롤라이나 주립 대학교는 유럽의 학생 Sts에 의해 통제되었다.Cyril and Methodius 대학교.[21]
2003 Axson Robotics는 병원, 사무실 건물 및 기타 상업용 건물의 바닥을 문지르고 청소하고 청소하는 상업용 로봇 제품 라인 제조사인 Intellibot을 인수한다.Intellibot Robotics LLC의 플로어 케어 로봇은 완전히 자율적으로 작동하며 환경을 매핑하고 내비게이션 및 장애물 회피용 센서를 사용합니다.
2004 마크 틸든이 디자인한 생체모형 장난감 로봇 로보사피엔이 시판되고 있다.
'센티봇 프로젝트'에서는 100대의 자율로봇이 함께 작업하여 미지의 환경의 지도를 만들고 [22]환경 내의 물체를 탐색한다.
제1회 DARPA 그랜드 챌린지 대회에서는 완전 자율형 차량이 사막 코스에서 서로 경쟁합니다.
2005 Boston Dynamics는 차량에 비해 너무 거친 지형을 가로질러 무거운 짐을 운반하기 위한 네발 로봇을 개발했습니다.
2006 소니는 아이보와 헬프메이트의 생산을 중단했지만 모바일 로봇이 상업화되기 위한 노력을 계속함에 따라 저렴한 가격의 패트롤봇 맞춤형 자율서비스 로봇 시스템을 이용할 수 있게 되었다.미 국방부는 MDARS-I 프로젝트를 포기하지만 자율형 필드 로봇인 MDARS-E에 자금을 지원한다.유탄 발사기와 다른 통합 무기 옵션을 갖춘 최초의 상업용 로봇 탈론-소드가 [23]출시되었습니다.혼다의 아시모는 달리는 것과 계단을 오르는 것을 배운다.
2007 DARPA Urban Grand Challenge에서는 6대의 차량이 유인 차량과 [24]장애물이 포함된 복잡한 코스를 자율적으로 완주합니다.Kiva Systems 로봇은 배포 작업에서 급증합니다. 이러한 자동 선반 유닛은 콘텐츠의 인기에 따라 스스로 분류됩니다.Tug는 병원들이 보관 중인 대형 캐비닛을 이곳저곳으로 옮기는 인기 수단이 되었으며, Speci-Minder[3] with Motivity는 혈액 및 기타 환자 샘플을 간호사실에서 다양한 실험실로 운반하기 시작했습니다.시커(Seekur)는 최초로 널리 보급된 비군용 야외 서비스 로봇으로,[25] 3톤 차량을 주차장을 가로질러 끌고 다니며, 실내에서 자율 운전을 하고, 바깥에서 스스로 길을 찾는 법을 배우기 시작합니다.한편, PatrolBot은 사람들을 따라다니며 열려있는 문을 감지하는 법을 배운다.
2008 보스턴 다이내믹스는 신세대 빅독이 빙판 위를 걸을 수 있고 옆에서 발로 차면 균형을 되찾을 수 있는 영상을 공개했다.
2010 Multi Autonomous Ground-Robotic International Challenge는 자율 주행 차량들로 구성된 팀이 크고 역동적인 도시 환경을 지도화하고, 인간을 식별 및 추적하며, 적대적인 물체를 피합니다.
2016 패시브 RFID 태그를 사용하는 Autonomous Mobile Robot의 Path following은 RFID 태그를 사용하여 경로를 따르는 새로운 방법입니다.거리 및 각도 측정이 정확하지 않더라도 로봇은 항상 거리 측정 오류만큼 가까운 거리에 도달하는 것으로 입증되었습니다.또한 여러 경로 중에서 올바른 경로를 선택할 수도 있습니다.
2016 미국 경찰이 텍사스주 댈러스에서 경찰관[26] 5명을 살해한 저격수를 사살하는 데 처음으로 다기능 민첩 원격조종 로봇(MARCbot)이 사용된 것으로 알려져 경찰이 무인기와 로봇을 가해자에 대한 살상 도구로 사용하는 것에 대한 윤리적 문제가 제기되고 있다.

NASA 샘플 리턴 로봇 100주년 챌린지 동안 Cataglyphis라는 이름의 탐사선이 자율 항법, 의사결정, 샘플 탐지, 검색 및 반환 기능을 성공적으로 [27]시연했습니다.

2017 ARGOS Challenge 내에서는 해양 석유 및 가스 [28]설비의 극한 조건에서 작동하도록 개발됩니다.

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레퍼런스

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외부 링크