• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.453-456
• /
• 1998

컴퓨터 그래픽스 기술의 발전과 더불어 인체의 움직임을 사실적으로 구현하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 인체의 동력학적 특성을 고려한 실시간 애니메이션이 가능하도록 인체를 모델링하였다. 인체의 동력학적 특성을 해석하기 위하여 인체를 16 자유도를 갖는 강체(rigid body)로 가정하였으며 Branch 형태의 복잡한 기구학적 형상을 가진 인체를 5개의 단순한 형태의 기구학적 연결체로 분할 하여 모델링을 수행하였다. 이러한 동력학 모델은 단순히 기구학 만을 이용하는 경우보다 사실적이면서도 실시간으로 애니메이션이 가능하다. 이와 같이 동력학적 모델을 사용하여 애니메이션을 수행할 경우 부가적인 장비를 사용하지 않고도 다양한 형태의 인간 움직임을 사실적으로 모사할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2018.06a
• /
• pp.43-44
• /
• 2018

본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 순방향 기구학 학습에 있어서 로봇의 비용적인 측면으로 인하여 실재 로봇 매니퓰레이터를 교보재로 사용하여 실습을 하기에 제한되는 환경과 교재만으로 학습하는 제한된 환경에서 학생들이 이해하는 것 뿐만 아니라 검증이나 실험을 하기가 어려운 점을 개선하기 위해서 증강현실 기반의 시뮬레이터를 제안한다 로봇 기구학에서는 주로 교재를 사용하는데 실재로 존재하는 모델보다 회전 관절(revolute joint)과 병진 관절(prismatic joint) 모형의 조합으로 모델링한다 관절의 모형을 일종의 증강현실의 마커로 사용하여 교재에서 제안하는 모델에 더해서 개인이 조합한 모델 또한 실습이 가능하도록 하는 증강현실 시뮬레이터를 제안한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.41 no.10
• /
• pp.931-940
• /
• 2017

This paper describes a predictive fault diagnosis algorithm for autonomous vehicles based on a kinematic model that uses a sliding mode observer. To ensure the safety of autonomous vehicles, reliable information about the environment and vehicle dynamic states is required. A predictive algorithm that can interactively diagnose longitudinal environment and vehicle acceleration information is proposed in this paper to evaluate the reliability of sensors. To design the diagnosis algorithm, a longitudinal kinematic model is used based on a sliding mode observer. The reliability of the fault diagnosis algorithm can be ensured because the sliding mode observer utilized can reconstruct the relative acceleration despite faulty signals in the longitudinal environment information. Actual data based performance evaluations are conducted with various fault conditions for a reasonable performance evaluation of the predictive fault diagnosis algorithm presented in this paper. The evaluation results show that the proposed diagnosis algorithm can reasonably diagnose the faults in the longitudinal environment and acceleration information for all fault conditions.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.10b
• /
• pp.355-356
• /
• 2008

자율이동로봇의 기구학 및 동력학 모델을 통해 로봇의 특성을 고려하여 목표점까지 이동시간이 최소화 되는 경로 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초기 전역 경로를 골격선 그래프와 딕스트라알고리즘으로 설정하고, 로봇 기구학 및 동력학 제악조건을 고려하여 동적 프로그래밍으로 경로를 개선한다. 개선된 경로는 자율이동로봇이 이동하는데 걸리는 시간을 단축한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
• /
• v.8 no.6
• /
• pp.267-278
• /
• 2000

Vehicle dynamic models in handing and stability analysis are divided into three groups: bicycle model, roll axis model and full vehicle model. Bicycle model is a simple linear model, which hag two wheels with load transfer being ignored. Roll axis model treats left and right wheels independently. In this model, load transfer has a great effect on nonlinearity of tire model. Effects of suspension system can be analyzed by using full vehicle model, which is included suspension stroke motions. In this paper, these models are validated and compared through comparison with road test, and the effects of suspension kinematics and compliance characteristics on vehicle motion are analyzed. In handling and stability analysis, roll axis model can simulate the real vehicle motion more accurately than full vehicle model. Compliance steer has a significant effect, but the effect of suspension kinematics is negligible.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.4-9
• /
• 1998

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.20-20
• /
• 2017

궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.07a
• /
• pp.1519-1520
• /
• 2008

이 논문에서는 이동로봇의 경로추적문제를 다항 퍼지 모델로 나타내고 SOSTOOL을 이용하여 해결하고자 한다. 제안하는 방법은 기존의 LMI을 사용한 방법과 비교하여 작은 제어입력과 이동로봇이 주어진 경로를 쫓아감에 있어 매끄러운 결과를 나타냄을 알 수 있다. 본 논문에서는 이동로봇 기구학을 시스템의 안정성 문제로 변형하고 이를 퍼지모델로 구성하여 SOSTOOL을 사용하여 제어입력을 구하고 모의실험을 통해 그 결과를 검증하도록 한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.5 no.9
• /
• pp.993-1004
• /
• 2004

We propose the method for kinematic and dynamic modeling and Path-tracking of four-wheeled mobile robots with 2 d.o.f having the limited drive-torques. Controllability of wheeled-mobile robots is revealed by using the kinematic model. Instantaneously coincident coordinate system, force/torque propagation and Newton's equilibrium law are used to induce the dynamic model. When drive-torques generated by inverse dynamics exceed the limitation, we make wheeled-mobile robots follow the reference path by modifying the planned reference trajectory with time-scaling. The controller is introduced to compensate for error owing to modeling uncertainty and measurement noise. And simulation results prove that the method proposed by this paper is efficient.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.10B no.6
• /
• pp.657-664
• /
• 2003

Reliable tracking of moving humans is essential to motion estimation, video surveillance and human-computer interface. This paper presents a new approach to human motion tracking that combines appearance-based and model-based techniques. Monocular color video is processed at both pixel level and object level. At the pixel level, a Gaussian mixture model is used to train and classily individual pixel colors. At the object level, a 3D human body model projected on a 2D image plane is used to fit the image data. Our method does not use inverse kinematics due to the singularity problem. While many others use stochastic sampling for model-based motion tracking, our method is purely dependent on nonlinear programming. We convert the human motion tracking problem into a nonlinear programming problem. A cost function for parameter optimization is used to estimate the degree of the overlapping between the foreground input image silhouette and a projected 3D model body silhouette. The overlapping is computed using computational geometry by converting a set of pixels from the image domain to a polygon in the real projection plane domain. Our method is used to recognize various human motions. Motion tracking results from video sequences are very encouraging.