When a humanoid robot moves in a dynamic environment, a simple process of planning and following a path may not guarantee competent performance for dynamic obstacle avoidance because the robot acquires limited information from the environment using a local vision sensor. Thus, the distribution of gaze directions is one of the important and difficult issues in navigation for humanoid robots since assigning gaze direction toward surrounding obstacles and map expanding directions have to be considered simultaneously. In particular, the robot needs to distribute its gaze direction to surrounding obstacles including dynamic ones in order to cope with collision issues. In addition, maintaining its gaze direction forward the destination direction has to be also considered. These conflicting objectives generate situations hard to be decided by the robot. In order to cope with this kind of situations, this thesis proposes a fuzzy integral-based gaze control architecture along with the integrated modified-univector field-based navigation for humanoid robots.
To determine the gaze direction, four criteria based on local map confidence, waypoint, self-localizat-\\ion and obstacles, are defined along with their corresponding partial evaluation functions. Since all the criteria cannot be independent each other, their integration issues have to be dealt with the consideration of the interconnectivity between them. In order to deal with this issue, fuzzy integral approach has been adopted in this thesis. Using the partial evaluation values and the degree of consideration for criteria, fuzzy integral is applied to each candidate gaze direction for global evaluation. In order to utilize the user preference upon the criteria, Grabish`s graphical interpretation scheme is adopted for the effective user-preference acquisition process. Since the hierarchical structure between criteria is used for the simplification of relationship between criteria, computational effectiveness is also considered. Based on the calculated fuzzy measure values between criteria, the global evaluation of representative gaze directions are obtained, and the final gaze direction is selected as the one has the maximum global evaluation value. For the effective dynamic obstacle avoidance, partial evaluation functions about self-localization error and surrounding obstacles are also used for generating virtual dynamic obstacle for the modified-univector field method which generates the path and velocity of robot towards the next waypoint. It uses the surrounding obstacle-related partial evaluation values and the relative velocity of the obstacles to the robot to generate the virtual shape of the obstacles and modify their velocities for the robust obstacle avoidance. With the modified-univector field-based navigation method Unscented Kalman Filter-based Simultaneous Localization and Map Building (UKF-SLAM) approach is incorporated along with the proposed sway motion cancellation scheme which is developed based on the Modifiable Walking Pattern Generation (MWPG) method. In addition, the proposed architecture is extended to use multiple fuzzy measure sets generated to be appropriate for various situations based on user`s preference. By checking the status of surrounding environment using a situation detection scheme, the architecture can actively switch fuzzy measure set to be more efficient for the corresponding situation considering obstacle avoidance, localization, and map building.
The proposed architecture is verified through the comparison with the conventional weighted sum-based approach through simulations and experiments using a developed simulator for HanSaRam-IX (HSR-IX) and the robot. Since the same walking pattern generation scheme with the robot is used for the simulator, the consistency between the simulations and the real experiment setup could be accomplished. The simulations are performed focusing on the coordination between the gaze control architecture and univector field-based obstacle avoidance scheme. At first, simulations using fuzzy measures generated by exaggerating one criterion case are performed along with weighted sum-based ones for the comparisons. After that, simulations using balanced preference-based fuzzy measures are also compared with weighted sum-based case. The real experimentations are performed using HanSaRam-IX (HSR-IX), which is developed at RIT Lab., KAIST. In order to implement the experiment environment, depth sensor-based vision module and sway motion cancellation scheme are developed and integrated to the robot system. In the experiments, the robot shows its performance of collecting and updating surrounding information by actively moving gaze direction, and avoiding obstacles base on the gathered map and estimated current position of the robot. The situation-based preference approach is also verified through simulations and experiments. In the simulations and experiments, the proposed architecture shows better performance in distributing the gaze directions according to user`s preference considering their interactive relationships, and estimating paths in the aspect of generating smoother estimated path.
휴머노이드 로봇은 제한된 시야각으로 인해 주변 환경에 대한 정보를 얻는데 제한이 있을 수밖에 없다. 특히, 동적 장애물이 존재하는 상황에서는 효과적인 시선방향 결정이 필수적이다. 이 때, 동적 장애물이 존재하는 상황에서 주변 장애물 검출, 지역지도 확장 및 진행방향 시선 인가 등의 다양한 기준들이 함께 고려되어야 하는데, 이들 기준들은 주변에 대해 같은 정보를 공유하기 때문에 서로 상호 연관 관계 (interactive relationship)를 가질 수 밖에 없다. 따라서, 본 논문에서는 이들 상호 연관된 기준들을 동시에 효과적으로 만족시키면서 동적 장애물을 효과적으로 피할 수 있도록 퍼지척도 (fuzzy measure)와 퍼지적분 (fuzzy integral)을 이용한 시선제어, 그리고, 이와 연동된 수정된 단위벡터장 기법 (modified univector field method)을 이용한 통합 항법 아키텍쳐를 제안한다.
휴머노이드 로봇의 항법을 위해 자기위치추정기반 기준 (self-localization-based criterion), 장애물기반 기준 (obstacle-based criterion), 중간기착지기반 기준 (waypoint-based criterion), 및 지역지도신뢰구간기반 기준 (local map confidence area-based criterion)을 정의하고, 각각의 목적에 따른 부분평가함수 (partial evaluation function)과 대표시선방향 (representative gaze direction)을 정의하도록 한다. 그리고, 로봇이 취할 수 있는 시선방향들 중 대표시선방향을 해당 시선영역에 포함하는 시선방향들을 후보시선방향 (candidate gaze direction)으로 선정하는 가시성 확인 (visibility check)단계를 수행한다. $\lambda$-퍼지척도를 이용해 기준들간의 상호연관도 (interaction index)를 반영하고, 기준들 (criteria)에 대한 사용자 선호도 (user`s preference)를 반영하기 위해 $\phi_s$ 변환을 통한 퍼지 척도 식별과정을 거쳐 퍼지척도를 계산해둔 상태에서 위에서 가시성 확인 단계를 통과한 후보시선방향들에 대해 퍼지적분의 한 종류인 Choquet 적분을 이용한 전역평가를 수행하고 최종 시선방향을 선택한다. 추가적으로 주변 상황에 따라 사용자 선호도를 다르게 적용하는 상황 기반 선호도 접근법 (situation-based preference approach)로의 확장 연구가 수행되었다.
시선제어와 함께 효과적인 동적 장애물 회피를 위해 동적 장애물의 상태에 따라 동적으로 변화하는 가상 장애물을 사용하는 벡터장 수정 (vector field modification)과 로봇의 속도를 조절해 장애물을 피하는 속도 수정 (velocity modification)을 사용하게 되며, 여기서 사용되는 장애물의 위치정보는 본 논문에서 제안된 동작 모델 (motion model)을 사용한 Unscented Kalman 필터 기반 동시 위치추정 및 지도제작 기법 (Simultaneous Localization and Mapping: SLAM)을 통해 이루어지게 된다. 제안된 동작모델을 사용함으로써 복잡한 로봇의 동역학식의 계산 없이 효과적으로 SLAM 계산이 이루어졌다.
제안된 구조의 검증은 가중합 (weighted sum)기법과의 비교 시뮬레이션과 실험를 통해 이루어졌다. 각각의 기준들을 강조한 시뮬레이션, 균형잡힌 사용자 선호도를 기반으로 한 비교 시뮬레이션 및 상황기반 선호도 접근법을 사용한 경우들에 대해 이루어진 시뮬레이션에서 제안된 구조는 가중합을 기반으로 한 경우에 비해 사용자 선호도 반영, 위치 추정 및 장애물 회피 능력에서 더 나은 성능을 보여주었다. 실험을 위해서는 보행에서의 좌우 흔들림 제거 (sway motion cancellation) 기법이 제안, 적용되었으며 한가지에 집중한 선호도를 사용한 경우, 균형잡힌 선호도를 사용한 경우, 가중합을 사용한 경우 및 상황기반 선호도를 사용한 실험이 수행되었다. 실험 결과, 상황기반의 선호도를 사용하지 않은 경우 중에서는 균형잡힌 선호도를 사용한 경우가 가장 좋은 성능을 나타내었으며, 전체적으로는 상황기반 선호도를 사용한 경우가 가장 좋은 성능을 보였다.
