본 논문에서는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 항법(Navigation)을 목적으로 로봇의 시스템을 하이브리드 구조(Hybrid Architecture) 관점에서 구성하였다. 그리고 물체 인식 부분에서 필요한 비전 시스템은 다개체 로봇 시스템으로 잘 알려져 있는 로봇 축구 시스템의 라벨링(Labeling) 기법을 이용하였고, 실제 실험에서는 로봇 축구 종목 중 휴머노이드 부분인 휴로솟(Hurosot)의 경기규칙[30]을 바탕으로 하여 실험 조건을 가정하고 실험을 하였다.
하이브리드 구조(Hybrid Architecture)의 시스템 구성은 크게 두 계층으로 나눌 수 있다. 사고 계층(deliberative layer)과 반응 계층(reactive layer)으로 나눌 수 있는데, 본 논문에서는 반응 계층에서 퍼지(Fuzzy)알고리즘을 이용하여 주어진 주기 시간마다 실시간(On-line)으로 ZMP를 보상하는 구조를 , 그리고 사고 계층(Deliberator)에서는 비전 시스템과 이산 상태 시스템(FSM:Finete State Acceptor)을 이용하여 로봇의 다음 행동 상태(next behavioral state)를 결정하는 부분으로 이루어져 있다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 제 2장에서는 반응 계층(reactive layer)으로서 퍼지 알고리즘을 이용한 ZMP 실시간 보상법에 대해서 알아보고, 제 3장에서는 비전(Vision) 시스템을 이용한 항법(Navigation)을 하기 위한 장애물과 목표 지점의 검출및 거리와 각도 추정 방법에 대해서 설명한다. 제 4장에서는 하이브리드 제어 구조(Hybrid Control Architecture)를 휴머노이드 로봇의 항법(Humanoid Robot Navigation)에 적용하기 위한 환경 모델링(World modelling)에 대해서 기술하였다. 제 5장에서는 사고 계층에 해당하는 이산 상태 시스템(FSM : Finite States Machine)를 바탕으로 휴머노이드 로봇의 항법(Navigation)을 위한 각 행동 상태(behavioral state)의 구성에 대해서 설명하였다. 그리고 제 6장에서는 실험과 그 결과에 대해서 설명한다. 끝으로, 제 7장에서 결론및 추후 과제에 대해서 기술하였다.