• 제목/요약/키워드: 기구학 모델

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실시간 애니메이션을 위한 인체 동력학 모델 (Human Dynamic Model for Real-time Animation)

  • 오병주;윤필현김창회
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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    • pp.453-456
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    • 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.

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증강 현실 기반의 순방향 기구학 시뮬레이터 (Forward Kinematics Simulator based on Augmented Reality)

  • 김재영;문광석;박한훈
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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    • pp.43-44
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    • 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.

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슬라이딩 모드 관측기를 이용한 기구학 모델 기반 자율주행 자동차의 예견 고장진단 알고리즘 (Kinematic Model based Predictive Fault Diagnosis Algorithm of Autonomous Vehicles Using Sliding Mode Observer)

  • 오광석;이경수
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제41권10호
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    • pp.931-940
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    • 2017
  • 본 논문은 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 기구학 모델 기반 자율주행 자동차의 예견 고장진단 알고리즘에 관한 연구이다. 자율주행 자동차는 안전한 주행을 위해 신뢰성이 확보된 주행 환경 정보와 차량의 동적상태 정보가 필요하다. 센서 정보의 신뢰성 판단을 위해 본 연구에서는 종방향 기구학 모델기반 슬라이딩모드 관측기를 이용하여 종방향 환경정보와 차량 가속도 정보를 실시간으로 상호 보완적 고장진단이 가능한 예견 알고리즘을 제안하였다. 적용된 슬라이딩 모드 관측기는 종방향 환경정보의 고장신호에도 강건한 입력신호 재건성능을 보이면서 알고리즘의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 예견 고장진단 알고리즘의 합리적 성능평가를 위해 네 가지 조건에 대한 실제 주행 데이터 기반 선행차량 추종시나리오를 적용하였다. 성능평가 결과 본 연구에서 제안된 예견 고장진단 알고리즘은 모든 평가조건과 주행 시나리오에 대해 합리적인 고장진단 성능을 보여주었다.

동적 프로그래밍을 이용한 자율이동로봇의 최소시간 경로계획 (Near-Time-Optimal Path Planning of Mobile Robot Using Dynamic Programming)

  • 윤희상;박태형
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.355-356
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    • 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.

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차량 모델의 복잡성이 차량동력학 해석에 미치는 영향 : 모델의 비교 및 검증 (An Effect of the Complexity in Vehicle Dynamic Models on the Analysis of Vehicle Dynamic Behaviors: Model Comparison and Validation)

  • 배상우;윤중락;이장무;탁태오
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제8권6호
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    • pp.267-278
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    • 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.

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자율주행 콤바인을 위한 포장 자동 경로생성 및 추종 시뮬레이션 기초연구 (Preliminary Study on Automated Path Generation and Tracking Simulation for an Unmanned Combine Harvester)

  • 전찬우;김학진;한웅철;김정훈
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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    • pp.20-20
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    • 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.

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SOSTOOL을 이용한 T-S 퍼지모델 이동로봇의 경로추적 제어 (T-S Fuzzy Model Mobile Robot Trajectory Tracking Control using SOSTOOL)

  • 김철중;좌동경;홍석교
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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    • pp.1519-1520
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    • 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.

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구륜이동로봇의 모델링과 Time-Scaling 기법을 이용한 경로추적 (Modeling of Wheeled-Mobile Robots and Path-Tracking using Time-Scaling Method)

  • 김종수
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제5권9호
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    • pp.993-1004
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    • 2004
  • 본 논문에서는 구동토크의 제약을 갖는 4륜 2자유도 구륜이동로봇의 기구학 및 동력학 모델링과 경로추적을 다룬다. 유도된 기구학 모델을 이용하여 구륜이퐁로봇의 가제어성을 조사한다. 순간일치좌표계와 힘/토크의 전파, 뉴튼의 평형법칙을 이용하여 동려학 모델을 유도한다. 역동력학에 의해 산출된 구동토크가 한계 구동토크를 초과할 경우, time-scaling 기법을 이용하여 기준제적을 수정함으로써 구륜이동로봇이 기준경로를 추적하도록 한다. 제어기는 모델링 불확실성과 측정 잡음 등으로 인하여 발생하는 오차를 보상하도록 설계한다. 또한 본 논문에서 제시된 기법의 유효성을 입증하기 위해 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.

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하나의 비디오 입력을 위한 모습 기반법과 모델 사용법을 혼용한 사람 동작 추적법 (Human Motion Tracking by Combining View-based and Model-based Methods for Monocular Video Sequences)

  • 박지헌;박상호
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권6호
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    • pp.657-664
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    • 2003
  • 사람의 동작을 믿을 수 있게 따라가는 것은 감시용 비디오나 사람과 컴퓨터간의 사용자 인터페이스 개발에 있어서 필수적이다. 이 논문은 모습 기반법(appearance-based method)과 모델 사용법을 혼용하여 사람을 추적하는 새로운 방법에 관한 논문이다. 하나의 비디오 입력이 화소 단위 및 물체 단위로 처리된다. 화소 단위의 처리에 있어서 개별 화소색을 분류하는 훈련방법으로, 가우스 혼합 모델(Gaussian mixture model)을 사용하였다. 물체 단위의 처리에 있어서 사람 몸에 대한 삼차원 모델링을 하고, 모델 몸체를 투사면(projection plane)에 투사시켰다. 투사된 몸체와 배경을 제외한 영상과 계산 기하 방법을 사용하여, 화소보다 작은 단위로 겹쳐지는 면적을 계산하였다. 우리의 방법은 정방향 기구학 (forward kinematics)을 사용하므로 역방향 기구학(inverse kinematics)을 사용하는 방법과 달리 계산 결함(singularity)을 갖지 않는다. 이 논문에서는 사람의 동작을 추적하기 위한 문제를 비선형 방정식 문제로 바꾸었다. 비선형 방정식의 비용 함수는 전경(foreground)의 영상 실루엣(silhouette)과 투사된 삼차원 모델 몸체의 실루엣의 겹쳐지는 면적이다. 화소 단위의 영상을 화소를 하나의 면적으로 계산함으로써, 겹쳐지는 면적에 대한 실수 단위의 계산은 계산 기하를 사용하였다. 이 논문의 방법은 다양한 사람 동작을 인식하기 위하여 사용되었다. 비디오에 나타나는 사람 동작 추적은 매우 우수하다.