육묘상자는 매우 유연하므로 인력에 의존하여 취급하는데는 많은 애로사항이 발생한다. 그러므로 본 연구에서는 육묘상자를 취급하기 위하여 수직축, 수평축를 갖춘 핑거의 로봇 핸드를 개발하였다. 수평축의 길이를 달리하여 육묘상자의 각 지점의 처짐량을 측정하였다 핑거의 수평길이가 250mm 일 때 $540{\times}270mm$의 육묘상자의 처짐량이 15mm이하로 되어 적당하다라고 판단된다. 본 연구에서 사용한 핑거의 움직임에는 LM시스템을 사용하였다. 개발한 로봇 핸드는 충남대학교 농업기계공학과에 기 보유하고 있는 직교좌표형 로봇 본체에 장착하여 성능실험을 실시한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다. 앞으로 전용 로봇 본체를 개발하여 실용화 되기를 기대한다.
직업교육훈련에서 가장 중요한 것은 생산현장의 전체공정에 대한 학생들의 흥미와 이해를 높이는 일이다. 본 논문에서는 최근 화두가 되고 있는 러닝팩토리(Learning Factory) 기반 기술융합교육을 통해서 텔리오퍼레이션 로봇 핸드를 구현하는 사례를 제시하고 향후 교육과정에 적용시 유의사항을 제안한다. 텔리 오퍼레이션 로봇핸드를 구현하기 위해서는 기구 설계, 모터제어, 근거리 통신 구현, 센싱 및 피드백제어 등 국내 교육과정의 대학교 수준 전공필수 교과목에 대한 이해가 뒷받침 되어야 한다. 본 논문에서 제시한 교육연구는 학생들이 필요로 하는 기술을 가이드하며 학생 스스로 학습과 실습을 통해 기술을 이해하고 최종 산출물을 구현하는 사례이다. 본 연구를 통해 향후 러닝팩토리 교육훈련과정을 도입하는 경우 기반 자료로 도움이 될 것이다.
원격 조작기는 같은 일을 반복적으로 수행하지 않는다는 점에서 산업용 로봇과는 구별된다. 즉 조작자가 작업을 하는 동안 직접 판단을 내리며 조작기에 제어 명령을 내린다는 점에서 조작자도 원격 조작기를 제어하기 위한 제어루프에 포함된다. PID 제어에 의존하는 원격 제어기의 모델링 오차를 줄이기 위한 방법이 퍼지 제어기의 구현이라 할 수 있는데 위치-힘 제어 방식의 양방향 제어에서는 진동으로 인한 불안정성을 내포하고 있다 비선형성에 의한 모델링 오차를 계층제어 방식에서는 여러 각도의 입력을 종합하여 판단한 조작자의 경험적 제어 규칙을 선형적으로 변환 모델링 함으로써 안정화시킬 수 있다. 즉, 다속성 계층을 사용함으로써 선형적인 결과를 얻어 낼 수가 있다.
The lightweight and compact actuator with high power is required to perform motion with multiple degrees of freedom. To reduce the size and inertia of a robot manipulator, the mechanical transmission system is used. The shape memory alloy(SMA) is similar to the muscle-tendon-bone network of a human hand. However, there are some drawback and nonlinearity, such as the hysteresis and the stress dependence. In this paper, the design of the underactuated robot hand is studied. The 3-finger dexterous hand is driven by the SMA actuator using segmental mechanism. This digital approach enables to overcome the nonlinearity of SMA wire. The translational displacement of SMA actuator required to bend a phalanx of the underactuated robot hand is estimated and the bending angle of the underactuated robot hand according to input displacement of SMA actuator is predicted by the multi-body dynamic analysis.
몸체부분에 3-자유도와 작업용핸드에 2-자유도를 갖는 원통좌표형 산업용로봇트의 구동용 서어보장치 설계에 관한 연구보고임. 몸체구동을 위한 서어보모터의 제어장치는 속도, 위치 및 전자자전류를 궤환시켜 구성한 피이드백시스템으로 싸이리스터 듀얼 콘버터(Thyristor dual converter)를 이용하여 평균직류전압에 DC 서어보모터의 속도를 제어하도록 구성하였으며 로봇트의 전체적인 동작은 릴레이를 사용하여 구동축을 선택하도록 하였는 바 속도응답특성을 보완하기 위하여 보상회로를 첨가하였음.
u-City 로봇시스템기술은 u-City 환경에서의 IT 인프라를 적극적으로 활용하는 서비스로봇시스템기술을 지칭한다. IT 인프라와의 연계를 위해 전통적인 로봇주행기술은 이동성 지원 센서네트워킹, 로보틱 위치인식서비스 프레임워크, 광역공간 핸드오버지원 로봇주행, 네트워크기반 다중로봇 원격제어, 광역공간 매핑 등 IT 융합형 로봇기술로 발전하였다. 본 고에서는 u-City로봇시스템기술의 최근의 관련 연구현황, 각 구성요소, 그리고 실제 적용사례를 분석함으로써 향후 독자적인 서비스 산업으로의 성장가능성에 대해 살펴본다.
In recent year, as the robot technology is developed, the researches on the artificial muscle actuator that enables robot to move dexterously like biological organ become active. Actuators are key technologies underpinning robotics. Breakthroughs in actuator technology, particular in terms of power-to-weight ratio, or energy-density, will have significant impacts upon the design and control of robotic system. In this paper, a new approach to design and control of shape memory alloy(SMA) actuator is presented to drive the robot hand. SMA wire is divided into many segments and their thermal states of the SMA are controlled individually in a binary manner. This control manner will reduce the hysteresis that the SMA material has and it becomes the fundamental technology to develop the anthropomorphic robot hand. In this paper, the mechanism In the digital step motor of the shape memory alloy that is driven by the segmented binary control, which is a new control technique, is studied. This SMA digital step actuator applies for the robot hand and the driving mechanism of the robot hand is investigated.
로봇 제어에서 로봇 핸드가 환경과 접촉하는 상황에서는 위치제어와 힘 제어를 동시에 필요로 한다. 그것을 구현하는 알고리즘 즉, 순응성 제어, 힘 제어, 하이브리드 힘/위치 제어, 임피던스 제어 등의 많은 제어기들이 발표되어 왔으나, 위치/힘 제어가 통합구조로 구성되어 있는 임피던스 제어기가 최근에 많은 연구들을 통하여 가장 효율적인 알고리즘으로 증명되고 있다. 고유 어드미턴스 제어기는 임피던스 제어기가 단순 변형된 것으로 속도 보상기와 힘 보상기로 구성되어 있으며, 로봇 핸드의 속도와 힘제어를 통합 구조로 수행한다. 어드미턴스 제어 방식은 이미 발표된 여러 논문에서 제어구조상의 장점이 확인된 바 있다. 본 논문에서는 고유 어드미턴스 제어기의 게인 파라미터 값을 시스템의 안정성을 확보하면서 결정하는 게인 튜닝 알고리즘을 설계하고, 그것을 실험용으로 제작한 1축 로봇 시스템에 적용하여 임의의 강성을 갖는 환경과의 접촉시에 발생 할 수 있는, 환경의 반작용 힘에 대해서 제어모터가 성공적으로 상호 작용하는 제어성을 실험한다. 또한, 1축 로봇 시스템에 쿨롱 마찰력을 가하여 로봇제어에 방해요소가 되는 외란의 영향에도 불구하고 고유 어드미턴스 제어기가 강인하게 대처함으로서 제어모터가 원하는 위치나 속도로 제어되는 것을 실험결과를 통하여 확인한다.
소음이 심하거나 긴급한 상황 등에서 서로 다른 핸드제스처에 대한 인식을 컴퓨터의 입력으로 받고 이를 특정 명령으로 인식하는 등의 연구가 로봇 분야에서 연구되고 있다. 그러나 핸드제스처에 대한 전처리 과정에서 RGB데이터를 활용하거나 또는 스켈레톤을 활용하는 연구들이 다양하게 연구되었지만, 실생활에서의 노이즈가 많아 분류 정확도가 높지 않거나 컴퓨팅 파워의 사용이 과다한 문제가 발생했다. 본 논문에서는 RGBD 이미지를 사용하여 Hand Gesture를 트레이닝 받은 Keras 모델을 통해 입력받은 Hand Gesture을 분류하는 연구를 진행하였다. Depth Camera를 통하여 입력받은 Hand Gesture Raw-Data를 Image로 재구성하여 딥러닝을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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