In ubiquitous computing environments, home-service robots are expected to perform many kinds of tasks. It is difficult, however, to write programs for all the tasks in advance because of the diversity of the tasks and changing environmental conditions. One of the essential processes of autonomous multi-functional robots is to define a set of basic robot actions that can be executed unambiguously and also checked for completion. A task planner then can use these actions to accomplish complex tasks that home-service robots are expected to do. This thesis first proposes a set of tasks for the first-generation home-service robots, and then systematically decomposes them into sequences of smaller but meaningful actions called molecular actions. The molecular actions are then decomposed into yet more primitive actions called atomic actions. Because vision, sound, range sensors, and force sensors are the primary means of monitoring task progress and completion, the atomic actions are classified according to the complexities and frequencies of the sensing algorithms used. The resulting taxonomy of atomic actions serves as basic building blocks for a knowledge-based task planner. In addition, the representative atomic actions have been implemented on a real home-service robot for justifying the advantages of using the actions.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 홈 서비스 로봇은 많은 종류의 일들을 수행할 것으로 기대된다. 하지만, 수없이 많은 종류의 작업들과 시시각각 변하는 환경 조건들로 인해서, 로봇이 수행할 일들을 미리 프로그래밍 한다는 것은 불가능하다. 이것을 해결하기 위해서는, 로봇의 기본적인 동작을 정의하고, 환경과 작업의 종류에 따라서, 그 동작들을 이용하여 작업을 계획 및 수행하는, 지능형 작업 계획 생성기가 필요하다. 하지만, 기본 동작의 수가 증가되고, 인식해야 될 환경 요소가 많아질 수록, 작업 계획 생성기의 부담은 커지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해서, 기본 동작 스스로 환경을 인식하고, 동작의 내용을 수정할 수 있는 지능형 기본 동작을 정의한다. 이를 위해서, 본 논문은 1세대 홈 서비스 로봇이 수행할 대표적인 작업들을 선정하고, 그러한 작업들을 수행하기 위해서 필요한 기본 동작들을 정의한다. 시각과 청각, 초음파, 적외선과 같은 센서들은 진행되는 작업의 과정과 완료를 검사하는 기본적인 수단이 되기 때문에, 로봇의 기본 동작들을 센싱 알고리즘의 복잡도와 사용빈도에 따라서 분류한다. 이러한 분류를 통하여 작업 계획 생성기는 효율적이고, 빠른 시간에 필요한 동작을 검색하고 결정할 수 있을 것이다. 끝으로, 본 논문은 대표적인 기본 동작들을 실제 홈 서비스 로봇에 구현 함으로서, 그 동작의 유연성과 활용성에 관하여 검증한다.
