이글에서는 서독, 영국 및 미국의 로보트 관련 연구 기관 일부를 필자들이 방문해서 보고 들은 사항을 기술하였다. 서독의 대학에서는 기존 로보트를 이용한 로보트 응용기술의 개발에 역점을 두고 있으며, 산업체에서는 자사의 로보트를 생산하여 생산자동화에 이용하고 있다. 또한 미국, 영국의 대학 및 연구소에서는 기존 로보트보다 성능(효율적이고 경제적인 제어기술, 동적성능이 우수한 재료의 선택, 인공지능등)이 우수한 로보트 개발 연구에 치중하고 있다. 로보트 개발은 기술의 창출이기보다 기술의 조합(기계, 전자, 전산, 제어등)이고, 연구개발비가 타 분야 (예, 인공위성)에 비하여 적어 우리나라에서도 산.학.연의 협동체제만 잘 구축되면, 미국 Unimation 회사로부터의 기술도입으로 출발한 일본이 세계최대의 로보트 생산 및 사용국이 된 것처럼, 로보트 분야의 선진국과 용이하게 경쟁할 수 있으리라 본다.
본 논문에서는 다중로보트의 제어를 위하여 비젼 센서 등 여러 가지 센서신호를 처리할 수 있고 로봇의 충돌회피 및 협조제어를 할 수 있는 제어시스템을 개발하였다. 본 제어장치는 시스템 전체를 관리하며 언어 및 로보트 동작의 교시 그리고 자기진단 등의 기능을 하는 Supervisory Processor, vision에 대한 정보를 담당하는 로보트 제어 processor 등 여러개의 프로세서로 나누어 분산처리 구조를 갖도록 하여 확장성 및 유연성이 높은 시스템이 되도록 하였다. 실험적으로 본 시스템을 이용하여 로보트로 하여금 puzzle을 맞추는 작업을 수행시킴으로써 본 시스템의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 다중 로보느의 협조제어(Coordinated Control)를 위한 로보트 콘트롤러의 설계에 대해서 연구한다. 첫 부분에서는 다중 로보느의 연구배경 및 연구동기에 대해서 논의하고 이어서 Coordinated Task를 묘사하기 위한 Programming Primiitive Set을 정의하며 구현에 대해서도 논의한다. 특히 Motopn Primitive는 synchronous(Coordinated Motion), Asynchronous Motion, Conditional Motion, 특수 Motion으로 분류하고, 각각의 궤적계획 및 구현에 대해서도 간단히 논의한다. 특히 본 논문에서는 외부의 변화하는 환경에 효과적으로 적응할 수 있게 하기 위하여 Vision센서, Encoder신호와 Limit센서, Force센서 등의 다양한 외부 센서를 융합 처리할수 있는 다중 로보트 제어 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 작업좌표에서 로보트 매니퓰레이터에 대해 적분 동작을 갖는 오차 모델과 극점배치 자기동조제어기를 제안하였다. 이 제어기는 로보트 동력학의 자세한 표현없이 부하 외란에 의한 자류편차를 제거할 수 있다. 오차 모델 배개변수는 반복 최소 자승 알고리즘에 의해 추정되고, 제어기 매개 변수는 극점 배치 방법에 의해 결정된다. 작업좌표에서 제안된 제어 계통의 성능을 평가하기 위하여 부하를 갖는 3개 관절 2개 링크의 공간 로보트 매니퓰레이터에 의해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다.
로보트에는 여러 가지 종류가 있다. 산업용 로보트를 한정하더라도 시퀸스형 로보트서부터 고급형 로보트라 불리는 플레이백형 로보트, 그리고 기계의 조립등을 맡아서 하는 지능 로보트에 이르기 까지 여러 종류의 로보트가 실용화 되어 있다. 따라서 이들의 제어방식도 다 다르다. 산업용 로보트 현황을 살피고 그 제어기술의 현황과 장래의 제어기술의 방향을 전망하여 보기로 한다.
지금까지 EMG신호를 이용한 보철제어의 역사적 고찰과 기술적인 고려사항, 실제적인 예, 그리고 전망등에 관하여 살펴보았는데 "근육이 세계를 움직인다."는 말처럼 근전도신호는 인간-기계 상호연결에 무한한 잠재성을 보여주기 때문에 앞으로 이분야에 많은 연구가 필요하리라 생각된다. 더우기, 앞으로 몇년안에는 근육전기 제어(Myoelectric control)외에 신경으로 부터 추출된 제어신호를 이용한 신경전기제어(Neuroelectric control)도 가능하리라 믿는다. 특히, 근전도 신호처리에 관한 연구결과는 실제로 로보트제어에 기여를 하고 있는데 그 예로 Saridis의 연구결과를 들 수 있겠다. 그러므로, 근전도 신호처리에 관한 연구는 산업용 로보트 개발에도 크게 도움이 될 것이다. 최근의 첨단과학 즉, 전자공학, 컴퓨터공학, 제어공학, 반도체공학, 기계공학, 생체공학을 위시한 각 기술분야의 급격한 진보와 생리학, 체육학등 기초만 아니라 "Bionic Person" 혹은 "Artificial Man"을 가능하게 할 것이다.ificial Man"을 가능하게 할 것이다. 것이다.
본 논문에서는 외란이 존재하는 로보트 시스템에 대하여, 축소차수관측기를 사용하여 강인한 디지털 제어기의 설계방법을 다루었다. 대부분의 로보트 매니퓰레이터 경우는 상태변수 모두를 측정할 수 없기 때문에 측정할 수 없는 상태변수들은 추정되거나 재구성되어야 한다. 또 다른 문제점들은 미분불가능한 쿨롱마찰력과 같은 비선형 성분, 중력에 의한 외란, 그리고 구동모터와 매니퓰레이터 사이에 존재하는 뒤틀림 스프링 효과이다. 제어기의 설계는 측정가능한 상태변수와 축소차수 관측기에 의하여 추정한 상태변수들을 궤환시키고 출력 쪽에 이산적분기를 첨가하여 구성하였다. 제어기의 궤환이득은 우선 최적제어이론에 의해 구하고, 만약 시스템 응답이 리미트싸이클을 가지면 혼성시스템에 대한 기술함수법을 적용해서 제어기의 이득을 재조정하여 리미트싸이클을 제거하였다.
현재까지의 로보트 매니퓰레\ulcorner堧\ulcorner토오크 및 위치 제어는 링크의 질량이나 물체의 무게를 아는 경우에 행하는 것으로 국한되어져 왔다. 본 논문에서는 로보트 매니퓰레이터의 링크의 질량이나 물체의 무게를 모르는 경우 토오크 및 위치 제어 방법을 제안하고자 하며 이 방법은 관절 공간에서 제어를 작업 공간에서 제어에까지 확대시킨 것이다. 본 방버에서 미지변수 추정을 위하여 기지변수를 이용하였다. 본 연구는 타당성을 보이기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 결과의 분석 검토를 통하여 본 연구가 유용성이 있음을 보였다.
비선형 동적 시스템을 제어하기에 적합한 귀환 신경망에 대한 연구는 안정성(stability) 유도와 학습 알고리듬(learning algorithm) 개발의 두가지 방향으로 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 논문에서는 비선형 동적 시스템 제어시 온라인(on-line) 학습이 가능하고 안정성을 보장하도록 귀환 신경망의 학습 알고리듬에 VSS이론을 도입하여 개발한다. 또한 개발한 학습 알고리듬을 사용한 귀환 신경망을 전형적인 비선형 동적 시스템인 로보트 매니퓰레이터의 제어 시스템에 적용하고 기존의 학습 방법의 적용 결과와 비교하여 개발한 제어 알고리듬의 효용성을 입증한다.
This paper describes position and force hybrid control for a robot manipulator with artificial rubber muscle actuators. The controller using two control laws such as PID control and fuzzy logic control methods is designed. This paper concludes to show the effectiveness of the proposed controller by some experiments for a two-link manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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