본 논문에서는 휴머노이드 로봇이 더욱 지능적으로 보행할 수 있도록 강화학습을 적용하는 방법을 제안한다. 강화학습을 활용하면 로봇의 이동 경로에 동적으로 이동하는 장애물이 있을 경우 이를 인지하고 회피하여 목적지까지 문제 없이 이동할 수 있다. 실제 환경에서의 실험에 앞서 Unity3D를 활용한 가상 환경에서 이를 구현하여 실험해보았다.
최근에 자율 주행 자동차에 관련한 관심이 증가하면서 다양한 연구들이 도출되고 있다. 특히, 자율 주행 자동차를 시뮬레이터에서 검증하는 방법은 실 환경과 비교할 때 상대적으로 안전한 성능 검증 방법으로 많이 활용되고 있다. 시뮬레이터의 핵심 기술은 실 환경과 가상 시뮬레이션 환경의 차이를 줄이는 데 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Imitation Learning(GAIL)[1] 기반으로 자율 주행 자동차 시뮬레이터 내에서 다수의 가상 동적 객체들의 움직임을 제어하는 방법을 제안한다. GAIL은 생성기와 판별기로 구성된다. 생성기는 강화학습 정책 생성기와 전문가 정책 생성기를 포함한다. 판별기는 보상 학습기를 포함한다. GAIL 기반으로 가상 자동차 및 가상 보행자를 제어함으로써 동영상에서의 이동경로를 학습해서 표현할 수 있다.
이 연구는 뇌졸중 환자를 대상으로 낙상예방을 위하여 가상현실 체험형 게임 운동(Nintendo-Wii Sport-NWS)과 요부안정화 운동을 실시하고 낙상관련 신체 심리 기능 변화를 측정하였다. 뇌졸중환자 30명을 대상으로 신체적 기능은 정적, 동적균형으로 측정하였고 심리적기능은 낙상효능감을 측정하여 운동 전과 운동 후, 각 운동군간을 비교분석하였다. 정적균형은 BBS, FRT, 동적균형은 TUG, 10m 보행검사, 낙상효능감은 낙상 효능감 지수로 측정되었다. 그 결과 두군 모두 신체 심리적기능에서 유의한 개선을 나타내었다. 그러나 BBS, FRT, 10m보행에서 요부안정화 운동군이 더 통계적으로 개선된 것으로 나타났으며 낙상효능감은 가상현실 체험형 게임 운동 군에서 더욱 개선된 것으로 나타났다. 결론적으로 가상현실 체험형 게임운동은 뇌졸중환자의 신체 심리적 기능 증진에 긍정적인 영향을 미친다.
본 연구에서는 다자유도 동적 하네스 시스템을 개발하고 동적 하네스 체중지지에 따른 인체 영향평가를 하고자 한다. 건강한 성인 남성 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며 평지보행, 앉기, 서기, 계단 오르기, 계단 내려오기 5가지 일상생활 동작을 수행하였다. 일상생활 동작 수행 시 각 피험자 체중의 0%, 30%, 50%에서의 근육 활성도와 족압 분포를 측정하였다. 근육 측정부위는 대퇴직근, 대퇴이두근, 전경골근, 외측 비복근이다. 하네스 체중지지율 증가에 따라 족압의 평균값은 전체적으로 감소하는 경향을 보였다. 평지보행에서는 체중지지율 증가에 따른 전족부의 압력의 감소폭이 크게 나타났으며 비복근과 대퇴이두근의 활성 감소를 보였다. 앉기 동작에서는 후족부의 족저 압력 감소폭이 크게 나타났으며 체중지지율에 따라 전경골근의 근육 활성이 감소하였다. 계단 내려오기 동작에서는 체중지지율 증가에 따라 전족부의 압력이 크게 감소하였고 대퇴직근의 활성감소가 크게 나타났다. 의자에서 일어나기동작과 계단 오르기 동작에서는 동적 하네스 체중지지효과가 미비하였으며 이는 속도가 건강한 성인 남성의 동작 수행 속도보다 느리기 때문이다. 후속 연구에서는 본 시스템을 개선하기 위한 연구가 지속되어져야 할 것이다.
In this paper ZMP was considered in order to get a walking stability, so the gait in the stable domain was realized through putting the stability margin in the sole domain of a foot. It is assumed that the robot's legs have 12 joints to operate a open-loop drive and there was no external disturbance under walking phases, additionally, the robot is walking on the flat plane. It was observed that the robot's walking trajectory, locus of COM and ZMP after imposing the motion to each joint. For realizing the simulation considering ZMP and movement of mass center, it was checked if it is stable for the constraint robot model to walk in stability and the feasibility was estimated about its dynamic gait. Eventually it was shown that a constraint gait algorithm is able to realize. To verify the proper walking process, ZMP(Zero Moment Point) theory is applied and the simulation has been done by ADAMS.
직립보행로봇은 동적인 시스템 구현을 위해 에너지원과 제어장치부가 로봇에 탑재되어야 한다. 때문에 본 연구에서는 소형에서 높은 기동 토크를 얻을 수 있는 직류전동기를 선택하였다. 직류전동기 서보시스템에는 아날로그 처리방식의 파워앰프를 이용하여, 제어기와 구동기가 일체화된 하나의 모들로 개발하였다. 이를 로봇액추에이터에 적용하고 동작과 복귀시의 응답특성을 연구하였다. 주 제어부는 PIC(Micro controller)를 채용하여 서보시스템과 함께 소형경량으로 로봇에 탑재할 수 있다.
본 연구에서는 발끝 궤적을 미리 설계하지 않고, CPG(Central Pattern Generator)를 이용하여 동적으로 생성할 수 있는 기법을 제안한다. 생성된 발끝 궤적은 CPG 의 진동적인 출력에 따라 가변적인데, 이는 발끝 궤적이 CPG 진동적인 출력 신호의 맵핑 함수로 주어지기 때문이다. 이를 통해 환경에 적응적인 궤적을 생성할 수 있는 토대를 마련할 수 있다. 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위해서, Webots 시뮬레이션을 통해 휴머노이드 로봇 Nao에 대한 실험을 수행하고, 성능과 동작 특성을 분석한다.
In this paper, stable and robust dynamic walking for a biped motion is proposed. To success this objective, the following structures are processed. In this paper, the proposed control method is one that adjusts actual zero moment position to move to the closest possible point in the stable area instead of following desired zero moment position. This minimizes energy consumption with the smallest joint movements. The proposed control method makes mechanical energy that drives lower limb of the bipedal robot efficient. In this paper, walking experiment is carried out with the three control structures mentioned above. The trajectory generated by off-line is illustrated by performing to walking on flat ground. experiment with an obstacle whose height is lower than that of trajectory is executed to validate dynamic motion.
가상 현실 네비게이션을 위한 전방향 트레드밀은 사용자가 걷거나 달리면서 물리적으로 고정된 공간 내에 사용자를 유지할 수 있도록 지면 모션을 시뮬레이션하는 장비이다. 이러한 트레드밀 시스템의 성능이나 안정성을 정량적으로 측정하거나 분석하기가 어렵기 때문에 이전의 연구에서는 주관적 설문 조사와 같은 정성적 분석 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 인간의 보행 경로와 유사한 궤도를 따라 움직이는 무인 차량 시스템을 이용한 새로운 정량적 데이터 측정 방법을 제안한다. 무인 차량 시스템은 미리 정의 된 인간의 보행 동작을 시뮬레이션하고 트레드밀 시스템에 대한 제어 입력을 제공하며, 다축 가속 및 방향과 같은 차량의 동적 데이터를 측정 할 수 있다. 또한 이 데이터는 평상시의 정기 또는 다른 제어 알고리즘과의 비교를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 궤적 시뮬레이션 모듈, 데이터 수집 모듈, 성능 평가 모듈 등 전방향 트레드밀에 대한 정량 분석 방법의 설계 구조 및 초기구현 결과를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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