로봇이 아닙니다.

기본 개념Wh = Ah X VWh: 1시간 동안 생산 혹은 소비되는 전력의 양Ah: 1암페어 전류가 1시간동안 흘렀을 때 전류량 (capacity)V: 공칭 전압 (nominal voltage)Energy Consumed(Wh) = Power Consumption(W) X Time(h)Remaining Energy(Wh) = Total Battery Capacity(Wh) - Energy Consumed(Wh)EvaluationRemaining Time(h) = Remaining Energy(Wh) / Average Power Consumption(W)Remaining Percentage(%) = Remaining Energy(Wh) / Total Battery Capacity(Wh) X 100Fixed..

Free space path loss model (dB)경로 손실$$  20log_{10}d + 20log_{10}f+20log_{10}\left( \frac{4\pi}{c} \right)$$$d$ (m): 통신 거리$f$ (Hz): 신호 주파수$c$ (m/s): 빛의 속도RSSI (dBm)수신 신호 강도$$P_{tx} - pathloss$$$P_{tx}$ (dBm): 송신 전력$pathloss$ (dB): 경로 손실SNR (dB)신호 대 잡음비$$RSSI-Noise=\frac{P_s}{P_n}$$$P_s$ (dBm): 신호 전력$P_n$ (dBm): 노이즈 전력Channel capacity (bps, bit/sec)채널 용량: 오류 없는 통신의 이론적 한계, 신뢰성 있는 통신이 가능한 최고 전송률, 채..

Abstract RL의 time limit을 어떻게 다뤄야 하는지에 대해 연구 Time limit을 적절하게 고려하지 않을 경우 일어나는 문제점 state aliasing invalidation of experience replay 위 문제점들로 인한 sub-optimal policy학습과 training instability 발생 RL적용 시 time horizon 종류별 time limit에대한 관점 제시 Fixed period 이 경우 time limit은 환경의 부분으로 생각해야하며 Markov property를 위반하지 않기위해선 남은 시간(remaining time)에 대한 개념을 고려해야한다. Indefinite period Time limit은 환경으로써 고려될 필요 없고, 오직 학습을 위..

2023년도 이제 이틀정도 남았습니다. 매년하는건 아니지만 올해 마무리를 하며 간단히 작성합니다. 올 한해는 크게 두 시즌으로 나뉜것 같네요. 상반기는 연구와 공부를 진행했고, 하반기는 밀려드는 과제에 휩쓸려 다녔습니다. 연구는 그동안 진행하던 학습기반 task allocation (mission planning) 연구를 좀 더 복잡한 환경에 대해 심화시켜 적용하는 것과 non holonomic robot들의 학습기반 flocking 알고리즘에 대한 연구를 진행했습니다. flocking은 군집로봇들이 특별한 formation없이 부딪히지 않고 몰려다니는 이동 방식인데, 사실 학위과정을 시작하며 가장 해보고 싶었던 연구라 상당히 만족하면서 진행했습니다. 과제는,, 올해가 첫해인 과제도 있어서 상당히 애를 ..

오랜 생각이 하나 있는데, 좀 두서 없고 말도안되더라도 용서해주시길 바랍니다. ㅎㅎ 하나의 가정(상상)에서 시작한다. 만약 로봇들이 만들어진 목적에 맞게 완벽하게 작동하면 어떻게 될까? 그리고 그 유효성이 입증돼서 사용가능한 로봇의 수가 굉장히 많아진다면? 그렇게되면, 로봇 한대의 개체는 한 가지 이상의 작업을 잘 하기위한 복잡한 시스템으로 여겨져 왔지만 그냥 입력을 주면 당연히 그 작업을 잘 수행해내는 유닛(unit)으로 보게되는 시점이 올 것이다. 그렇다면 여러대의 로봇 묶음을 컴퓨터의 CPU처럼 생각해서 하나의 큰 작업 과정 자체를 작은 작업 단위들로 프로그래밍을 할 수 있을 것이다. CPU의 연산 유닛을 로봇 묶음의 로봇 한 대로 볼 수 있게되는 것이다. 그렇게해서 소프트웨어나 서비스를 개발하듯이..

요즘 멀티로봇 시스템의 임무/작업할당(Task allocation)에관한 옛날 논문들을 고대유적 발굴하듯이 읽고 있습니다. 이 연구가 생각보다 오래전부터 시작되어 왔다는 것에 놀랐고, 그때 제시한 임무할당에 대한 근본적인 challenge들이 아직까지도 연구되고 있는 듯한 느낌을 받았습니다. 임무할당 옛 논문의 흐름을 보면 1992년 부터 시작이 되는 것으로 보입니다. ACTRESS(1992)→ALLIANCE(1998)→MURDOCH(2002)→... 저는 그 중에서 가장많이 인용이 된 MURDOCH 논문을 오늘 정리해볼까 합니다. 논문이나온지 오래된 것이라 그것을 감안하고 보는 것이 좋을 듯 합니다. 사실 정리를 깔끔하게 한게 아니라 읽으면서 기록한 note정도로 봐주시면 감사하겠습니다. ㅠㅠ 기본적으..

모바일 로봇의 알고리즘을 검증하고 싶은경우, 특히 멀티로봇시스템에 대한 알고리즘을 테스트해보고 싶을 경우 할일이 너무 많다. 가장 간단한 플랫폼 중 하나인 터틀봇을 사용한다고 쳐도 가격이 만만치 않고 어찌어찌 몇대 구했다고 하더라도 일일이 세팅에 통신망 구축에, 귀찮은 일이 너무 많다. 대신 실험해주는 사람이 있다면 정말 편할 텐데라는 생각을 항상하는데, 무려 이것을 대신 해주는 플랫폼이 존재한다. (그것도 무료로) Robotarium 사이트 주소: https://www.robotarium.gatech.edu/ 조지아 텍(Georgia Tech)에서는 모바일 로봇 알고리즘을 무료로 시험해볼 수 있는 온라인 플랫폼을 제공한다. 여러대의 로봇을 미리 준비해두고 알고리즘 개발자가 코드를 전송하면 이를 원격으로..

인사 안녕하세요 오랜만의 글입니다. :) 최근에 공부하고 있는 분야는 모바일 로봇의 임무 계획(mission planning)인데, 간단히 말하자면 로봇이 수행할 다수의 작업(task/mission)들이 존재 할 때 이를 어떤 로봇이, 어떤 순서로 수행할 지에 대한 분야입니다. 아직 로보틱스쪽에서는 control, path planning, motion planning처럼 많이 정립되고 교육되고있는 분야는 아니라서 task allocation/assignment/scheduling/planning, mission planning 등등 다양한 용어로 언급되고 있습니다. 저는 임무 계획을 다수의 로봇을 운용하는 경우 임무계획=작업할당 + 작업계획으로 나누어 생각하고 있고, 이를 계층적으로 나눠서 풀거나 한번..