본 논문에서는 원격 제어 시스템에 있어 조작자와 기계사이의 시각적 또는 근육지각운동의 연결에 있어서 조작자의 안정된 작업환경을 확보하기 위해 가상 모델을 이용하고, 또한 가변 시간 지연의 추정 및 예측 기법을 적용함으로써 원격조작의 실현성을 향상시키기 위한 방법을 제시하고 있다. 원격제어시스템에서의 실현성 향상을 위해 가상 모델을 설계하고, 가상의 모델이 원격의 로봇과 시간적으로 동일한 움직임을 할 수 있도록 구성함으로서 조작자는 원격의 로봇을 가상의 모델을 통해 조작할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 원격조작으로 가상의 모델을 제어함으로써 원격의 로봇을 제어하고, 가상의 모델을 통해 원격의 로봇의 실시간 제어에 가능성을 제시하였다.
로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서는 휴먼형 로봇 손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇 손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합한 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합한 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient (DA-NPG)와 NPG의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PPO)의 최적화 방법의 성능 평가를 위하여 6 종의 물체에 대한 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 작업을 수행한다. 학습 후 DA-NPG와 NPG를 비교한 결과, NPG의 물체 파지 성공률은 평균 60%, DA-NPG는 평균 99.33%로, 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 강화학습에 행동 복제가 효율적임을 증명하였다. 또한, DA-NPG는 DA-TRPO와 유사한 성능을 보이면서 모든 물체에 대한 사물 파지에 성공하였고 가장 안정적이었다. 반면, DA-TRPO와 DA-PPO는 사물 조작에 실패한 물체가 존재하여 불안정한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 향후 실제 휴먼형 로봇에 적용하여 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 지능 개발에 유용할 것으로 전망된다.
본 논문에서는 원격조작 미세조정을 위한 매니퓰레이터를 제안한다. $2{\mu}m$정도의 정밀도를 갖는 매니퓰레이터를 설계하고 제어하기 위해 매니퓰레이터의 정밀도를 사전 계산하였고 그에 따른 각종 부품들로 실 시스템을 제작 하였다. 본 논문에서 제작된 원격조작 로봇 시스템은 여러 미세동작 제어 실험을 통해 그 정밀도가 검증하였고 원격 조작 로봇 시스템의 한 부분으로서 미세조정 매니퓰레이터의 적절성이 증명되었다. 제안된 매니퓰레이터는 아나로그적인 여러 요소로 제작 되었으며 논문에서 시스템의 장단점을 분석 하였다.
로봇기술의 발달로 인하여 로봇의 활용 분야는 점차 확대되고 있으며 의료 및 재활분야에도 이용되는 추세이다. 의료분야에 이용되는 메디칼 로봇은 최소 절개 수술에 적용하는 경우 많은 이점을 얻을 수 있다는 점과 전문의사가 현장에 있기 힘든 오지나 낙도 또는 전쟁터 같은 곳에서도 원격 수술이 가능하다는 장점으로 많은 관심을 받고 있다. 원격 수술은 수술 계획, 로봇에게 환자 등록, 원격 수술 시행의 세가지 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 원격 수술을 위한 위 과정의 연구 동향을 기술하고 현재 본 실험실에서 수행하고 있는 연구 내용을 다룬다. 원격 수술을 위한 의료시스템을 구축하기 위해 팬-틸터 구동부를 가지 스테레어 시각 시스템을 제작하고 여기서 얻어지는 정보를 HMD에 투시하여 현장감을 느끼게 만드는 것과 수술대에서 환자를 수술하는 듯한 느낌을 제공할 수 있는 기술인 매스터 조작기와 슬레이브 조작기 사이의 힘 피드백 구현에 대해 다룬다.
로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서 휴먼형 로봇손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합된 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합된 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient(DA-NPG)와 NPG 의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PPO)의 최적화 방법의 성능 평가를 위하여 6 종의 물체에 대한 휴먼형 로봇손의 사물 조작 작업을 수행한다. 그 결과, DA-NPG 와 NPG를 비교한 결과를 통해 휴먼형 로봇손의 사물 조작 강화학습에 행동 복제가 효율적임을 증명하였다. 또한, DA-NPG 는 DA-TRPO 와 유사한 성능을 보이면서 모든 물체에 대한 사물 파지에 성공하여 가장 안정적이었다. 반면, DA-TRPO 와 DA-PPO 는 사물 조작에 실패한 물체가 존재하여 불안정한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 향후 실제 휴먼형 로봇에 적용하여 휴먼형 로봇 손의 사물조작 지능 개발에 유용할 것으로 전망된다.
기존의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 이때 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 이에 따라 이동로봇의 자체 기능이 점차 고도화되는 방향으로 연구가 진행되었고, 제작비 또한 함께 상승하게 되었다. 그러나 구동만이 목적인 저렴한 이동로봇 시스템을 조작자가 원격 제어하는 것 또한 중요한 분야 중 하나이다. 이때 원격제어에 사용되는 신호로는 카메라에 의한 영상정보와 초음파 센서 등에 의한 거리정보를 주로 사용하게 된다. 그러나 영상정보는 3차원의 입체적 정보를 제공하는 데에는 부적절하기 때문에 초음파 센서를 이용한 거리정보가 매우 유용하게 된다. 본 논문에서는 초음파 센서의 정보를 이용한 원격제어용 힘 반향 조이스틱을 개발하였다. 힘 반향 알고리즘은 하나의 식으로 표현하기 곤란하므로 전문가 시스템의 구현이 매우 필요한 분야이다. 따라서 퍼지 논리를 사용하여 생성한 힘 반향 알고리즘을 이동로봇 원격제어에 사용함으로써 조작자가 이동로봇 주변환경을 쉽게 인식하여 이동로봇을 안전하게 주행할 수 있도록 하였다.
지능 로봇 분야의 발전은 빠른 속도로 성장하고 있으며 여러 환경에서 문제 해결을 할 수 있는 로봇에 대한 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 지능 로봇을 구현하기 위해서는 주변 환경을 받아들이기 위한 센서 조작이 반드시 필요한데, 비용 면이나 생산량의 한계 등의 이유로 이러한 센서들을 일반 교육자, 학생이 접하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 3D 시뮬레이션 환경에서 다중 센서를 이용한 문제해결 로봇을 구현하는 개발 방법을 제안하고자 한다. 만약 3D 시뮬레이션 환경에서 손쉽게 센서의 생성과 조작이 가능하다면 지능 로봇 연구분야, 특히 지능로봇 교육분야에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문은 네트워크을 통한 원격제어 시스템을 구축하는 연구로써 무선 랜과 AP를 이용하여 독립 무선 네트워크를 구축하고, 이동로봇의 주변 환경에 대한 레이저 센서정보와 영상정의를 전송한다. 그리고 스테레오 카메라와 Head Mounted Display를 사용하여 원격지에서 입체감 있는 영상을 보며 조작을 할 수 있게 하였으며, Head Motion Tracking를 이용해 이동로봇의 카메라를 별도의 조작 없이 컨트롤 가능하도록 방법을 제안하였다.
본 논문은 네트워크을 통한 원격제어 시스템을 구축하는 연구로써 무선 랜과 AP를 이용하여 독립 무선 네트워크를 구축하고, 이동로봇의 주변 환경에 대한 레이저 센서정보와 영상정보를 전송한다. 그리고 스테레오 카메라와 Head Mounted Display를 사용하여 원격지에서 입체감 있는 영상을 보며 조작을 할 수 있게 하였으며, Head Motion Tracking를 이용해 이동로봇의 카메라를 별도의 조작 없이 컨트롤 가능하도록 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 웹브라우저를 이용하여 로봇을 원격 제어한다. 4대의 독립된 PC를 사용하여 각각의 기능을 분리하고 상호 연동하는 구조로 PC를 연결하였다. 조작자가 시간과 장소에 제약받지 않고 웹 브라우저를 이용하여 제어값을 입력하면 제어값은 웹 서버를 거쳐 데이터베이스에 저장된다. 로봇과 연결된 PC는 데이터베이스에서 1ms 간격으로 제어값을 입력받아 제어값의 변화가 있을 경우만 제어값의 변화량으로 로봇이 동작한다. 스텝모터를 이용하여 간단한 로봇을 제작하고 이를 웹 브라우저를 이용하여 실제 동작시킨다. 조작자가 원하는 제어값이 최종 수신단의 로봇에 제대로 전달되어 동작하는지 확인하고 웹브라우저를 이용한 로봇제어의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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