본 연구에서는 유체 속에서의 로봇의 방향전환 메커니즘의 성능을 개선하고 최적화하기 위하여 물 속 자연환경에 최적화되어 있는 물고기의 CST(CST:C-shape sharp turn) 패턴을 모방하여 물고기 로봇의 꼬리 관절 궤적을 신경회로망(neural network)을 사용하여 제안하였다. 물고기의 CST 패턴을 모방하기 위해 CST 패턴을 순차적으로 기록한 정보를 수치적으로 변환하여 좌표 데이터를 생성하고 함수화하였다. 함수화된 모션 함수를 물고기 로봇의 상대 관절각으로 변환하였으나, 구해진 상대 관절 궤적은 잉어의 순차적 기록에 의해 구해진 각도이므로 분해능이 떨어져 실제 물고기 로봇의 제어에 적용하기 어렵다. 그러므로 상대 관절 궤적을 일반화 기능이 뛰어난 신경회로망을 사용하여 보간하고 물고기 로봇에 적용하였다. 모의실험을 통하여 신경회로망을 이용한 상대 관절 궤적 함수가 고차의 다항식 궤적 함수에 비하여 물고기 로봇의 CST 모션에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 로보트 매니퓰레이터의 정밀한 경로 제어를 위해서, 두가지 형태의 로보트 관절 각도 및 관절 속도의 예측 알고리즘을 제시하고, 이를 이용한 제어 방법을 기술하고자 한다. 구체적으로, 로보트 메니퓰레이터의 동특성을 Computed torque방법으로 선형화 시킨후에, 선형화된 모델을 근거로 한 이산시간 상태변수 예측기를 제안한다. 또한, 현재의 관절 위치 및 관절 속도와 과거 및 개의 위치 및 속도 등을 최소 자승법의 의미로 가장 잘 부합시키는 직선을 찾고, 그 직선으로부터 상태를 예측하는 예측기를 제안한다. 이 후에 이들 두 예측기로부터 정보를 이용하여, 예측된 궤적과 원하는 궤적 사이의오차에 적절한 이득을 곱해서 입력 토오크에 보정되어 사용됨으로써 궤적 오차를 줄일 수 있음을, 2자유도를 갖는 SCARA 로보트를 대상으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 보이고자 한다.
본 논문은 두 바퀴 이동로봇의 주행에 있어서 주어진 경로를 물리적 제한을 만족하면서 주행하는 관절 공간 궤적 생성방법을 실시간 운영체제를 이용하여 구현함으로써 실시간 제어 방법에 대하여 연구하였다. 경로계획에서 이동로봇의 방향을 고려하기 위하여 베지어곡선을 이용하였으며, 컨볼루션 연산자를 이용하여 로봇의 두 바퀴의 속도의 제한을 만족시켰다. 관절 공간의 궤적 생성과 생성된 궤적에 대한 속도명령, 그리고 엔코더 값 감시 등 실시간 태스크를 주기적 태스크로 구현하였으며 동기화를 위하여 실시간 메커니즘인 이벤트 플래그를 이용하여 구현하였다. 실제 로봇에 실시간 태스크를 구현하여 속도명령의 실시간성과 이에 따른 이동로봇의 주행실험 결과를 이용하여 궤적 추종 성능을 비실시간 시스템과 분석하였다. 결과를 통하여 실시간 성을 요구하는 제어시스템에서 실시간 다중 태스크 시스템의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 로잉 운동 시 팔의 운동 궤적별 상 하지 근육활성화와 근력변화를 고찰하였다. 피험자는 로잉운동이나 운동관련 상해경험이 없는 20대 남성 20명을 대상으로 진행하였다. 피험자들은 기존의 운동궤적으로 운동을 하는 대조군과 새로운 운동궤적으로 운동을 하는 훈련으로 각각 10명씩 나누어 실험을 진행하였다. 운동은 총 8주간 주 3일 운동을 실시하였다. 운동 중 실시간 근전도를 측정하였으며 매주 1회 관절토크를 측정하였다. 실시간 근전도 결과 운동궤적에 따라 서로 다른 근육활성개시구간을 나타냈다. 이는 운동궤적에 따라 운동추진력을 다른 근육에서 활성화 하는 것을 의미하며, 관절토크 변화에서도 운동궤적에 따라 다른 변화를 나타냈다. 직선궤적운동에서는 상지 보다는 하지의 토크 변화가 컸으며 이는 운동 추진력을 하지 위주로 발생되는 것을 의미한다. 타원궤적운동에서는 상지, 요추, 하지 모두에서 큰 토크 변화가 나타났으며 이는 운동 추진력을 단관절이 아닌 다관절에서 발생되는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 이동물체의 궤적을 인식하기 위하여 Condensation 알고리즘을 이용하였고, 인식된 궤적을 추적하기 위해서 퍼지추론을 이용한 퍼지제어기를 사용하였다. Condensation 알고리즘은 사전분포(prior distributions)를 통해서 사후분포(posterior distributions)를 얻는 베이지안 조건확률(Bayesian conditional probabilities)을 기반으로 한다. 추적시스템은 요(raw)운동과 롤(roll)운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적 시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 ${\theta}_1$은 $0^{\circ}$ 에서 $360^{\circ}$ 까지 회전할 수 있으며, 관절각 ${\theta}_2$는 $0^{\circ}$ 에서 $180^{\circ}$ 까지 회전할 수 있다. 속도를 가진 움직이는 물체 궤적을 Condensation 알고리즘을 이용하여 거의 에러 없이 인식함을 보였고, 추적 시스템으로 하여, 공간상에서 주어진 궤적에 대해 시뮬레이션를 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 작업 변수 또는 동작의 의도에 따라 다양한 형태의 궤적을 생성할 수 있는 동적 궤적 메모리(MTM)와 로봇 관절의 속도 및 가속도 제약조건을 만족하는 동작 시간을 계산하는 방법인 제약 조건을 고려한 표본화 간격 계산법(STICCON)이라는 두 가지 방법을 제시한다. 그리고 그 방법은 인간형 로봇의 동작 궤적 생성을 위한 구조적인 틀을 제안한다. 제안된 방법은 인간형 로봇의 궤적 생성 방법이 가져야 하는 두 가지 특성, 즉 복잡하고 다양한 동작의 궤적 표현 능력과 제약 조건에 따른 동적 궤적의 변형 과정을 모두 가지고 있다.
본 논문에서는 보행 로봇의 자세 안정화 및 동적 걸음새를 구현하였다. 10개의 RC 서보모터가 로봇 관절에 사용되었고, 각 로봇의 관절은 어떤 걸음새 동작에도 충분히 움직일 수 있게 하였다. 각 관절 궤적은 3차 스플라인 보간법에 의해 생성되며, 궤적의 안정성은 로봇 모델링에 의한 ZMP(Zero Moment Point)를 이용하여 입증하였다. 또한 복잡한 구조와 표현을 피하기 위해 각 가속도를 이용한 ZMP방법을 구현 하였고, 로봇의 안정 상태를 측정하기 위해 기울기 센서와 자이로 센서가 사용되었다. 10개의 서보모터 제어, 궤적 생성, ZMP 보상, 센서 측정 등 과 같은 대부분의 계산 과정은 DSP에서 이루어지며, PC에서는 단순히 로봇의 상태, 데이터 처리 등의 모니터링에 이용하였다.
본 연구에서는 공압형 인공근육으로 이루어진 회전관절의 동적 특성을 파악하기 위해서 두 개의 공압형 인공근육으로 이루어진 상극구동 시스템의 주파수 응답특성실험을 수행하였다. 인공근육의 작동범위에서 수행한 주파수 응답결과에 최적으로 근사할 수 있는 선형모델을 추정하고 이를 이용하여 회전관절의 움직임을 정밀하게 제어할 수 있는 모델에 기초한 제어법칙을 제시하였다. 사각파, 정현파 기준궤적에 대한 회전관절의 추종실험을 수행한 결과 선형 추정모델에 의한 보상효과와 피드벡 이득에 의한 추종오차 제거효과를 통해서 우수한 궤적 추정성능을 보였다.
물고기 로봇 연구는 몸체 및 꼬리 관절 궤적의 크기나 주파수의 크기에 따른 로봇의 추력 비교 또는 꼬리 관절 궤적을 적절한 함수로 선정하여 물고기 로봇의 빠른 회전 등과 관련된 연구가 주를 이루고 있다. 본 연구에서는 물고기 로봇이 추력을 받아 앞으로 유영할 경우, 로봇의 몸체 및 꼬리 관절이 사인파와 같이 좌, 우로 요동치며 움직이므로 피드백 제어를 행하기 어렵다. 따라서 물고기 로봇의 경로에 기초한 가상의 위치를 검출하고, 검출된 위치를 사용하여 주어진 경로 위의 예견 점(look-ahead point)을 기준으로 방향 오차를 정의하여 물고기 로봇이 경로를 추종하도록 제어기를 설계하였다. 모의실험 결과 제안된 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 영화나 게임 등에서 사용되는 인간형 관절체의 움직임을 만들어내기 위하여 동역학 시뮬레이션을 이용하는 방법을 제안한다. 동역학을 이용하여 동작을 생성하는 방법은 실제 배우가 연기하기 힘들어서 동작 포착을 활용할 수 없는 경우, 키프레임 방식에 비해 보다 사실적이고 효과적으로 동작을 만들어 내는 장점이 있다. 하지만 시간이 많이 소요되고 결과 동작을 예측하거나 제어하기 힘들기 때문에 지금까지 활용도가 낮았다. 본 연구에서 제안하는 방법은 복잡한 최적화나 컨트롤러 모델링과정 없이 동작 포착 데이터를 이용한 비례 미분 제어기를 통해서 포착된 동작과 유사한 패턴을 가지는 관절 제어기를 만들어낸다. 특히, 내부 관절 제어기뿐만 아니라 최상위 관절에 작용하는 가장제어기를 생성하여 포착된 동작의 관절 궤적을 보다 효과적으로 흉내 낼 수 있게 한다. 생성된 제어기의 매개변수를 조정함으로써 여러 가지 효과를 만들어 낼 수 있으며, 동시에 다양한 동작 패턴도 적용 가능하다. 마지막으로 제어기를 통해 시뮬레이션 되는 동작과 원래 동작 포착된 결과를 혼합하거나 보간함으로써 최종 동작을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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