본 연구는 뇌손상(뇌졸중, 외상성 뇌손상, 뇌성마비 등)으로 인하여 손의 능동적 움직임이 결여되어 발생하는 관절의 구축, 근육의 단축, 근육의 탄력성 저하 등의 문제점을 분석하여 인체 역학적 모델에 따른 과학적 설계를 기반으로 환자의 손 기능 회복을 위하여 로봇 기술과 스마트폰의 융합을 통한 재활 로봇 보조 치료기를 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 일반적인 근 경직을 치료하는 방법을 응용하여 IT 기술과 로봇기술을 융합하여 치료사들의 부담을 덜어 주고, 환자들에게 오랫동안 정확한 운동을 반복적으로 할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 하나의 구동기로 2자유도의 움직임을 조절 할 수 있는 링크 매커니즘과 링크의 길이를 조절하여 신전(extension)과 과신전(Hyperextension)의 범위 조절이 가능하도록 로봇 플랫폼을 설계하였다. 또한 환자의 재활정도 및 상태에 적합한 운동속도, 운동반복횟수 등을 손쉽게 조작할 수 있는 등의 개인 맞춤형 재활훈련이 가능한 사용자 인터페이스를 설계 및 구현하였다.
An optimal graspiftg algorithms for a multifingered robotic hand is proposed, where a new quality measure is developed to evaluate task-oriented as well as stability by modelling the tasks as ellipsoids. To show the validities of the proposed algorithm, several numerical examples are presented by employing a 3-fingered robotic hand.
제스처 인식은 로봇의 활용에 유용한 기능이지만 많은 계산 량이 요구되므로 보급형 u-로봇에는 탑재되기 어려운 단점이 있다. 따라서 u-로봇에서 일차적인 영상처리를 수행하고, 핵심 데이터만 u-로봇서버에 전송하여 다양한 응용을 수행하는 분산시스템을 구성할 필요가 있다. 본 연구에서는 스테레오 영상칩을 탑재한 ASIC과 임베디드 시스템을 활용하여 사용자의 상체 자세를 검출할 수 있는 알고리즘을 개발하고 성능을 검증하였다. 개발된 시스템은 사용자의 다양한 상체자세를 최대 30fps까지 실시간으로 검출할 수 있으며 80%전후의 검출률과 10cm전후의 손과 팔꿈치의 위치오차를 보였다.
최초의 산업용 로봇이 개발된 이래 산업 자동화의 중심에는 산업용 로봇이 있었으며 현대의 풍요로운 산업화는 자동화 장비를 통한 대량생산에 힘입은 바 크다. 산업용 로봇은 현재까지도 제조 산업에서 매우 중요한 역할을 차지하고 있으며 그 중요도는 점점 커질 것으로 예상된다. 현재의 산업용 로봇은 과거에 비해서 정밀도, 강성, 내구성측면에서 많은 발전을 이루었다. 그러나 그 외형의 측면에서는 큰 변화가 없었으며, 아직도 대부분의 사업장에서는 하나의 팔을 가진 로봇이 이용되고 있다. 이러한 하나의 팔을 가진 전통적인 싱글 암 로봇은 작업자가 두 손을 가지고 작업하는 작업장에서는 적용하기 곤란하며, 이는 산업용 로봇의 적용 범위를 제한하는 주된 이유 중의 하나임이 분명하다. 전자제품, 기계부품의 조립작업을 위해서는 인간과 같이 양팔을 가진 형태의 로봇시스템이 매우 효과적이며, 이러한 이유로 해외의 선진사를 중심으로 양팔을 가지는 제조용 로봇의 개발이 이루어지고 있다. 현재 시점에서는 상용화된 양팔로봇시스템은 소수에 불과하며, 기능적인 측면에서는 단순한 형태의 작업만이 가능하다. 그러나 기구학적 구성에 있어서 기존의 로봇과 달리 양팔구조를 가지고 있기 때문에 향후 매우 발단된 형태로 인간과 유사한 양팔 협조 작업을 수행하는 산업용 양팔로봇이 개발될 것으로 생각된다. 본 문헌에서는 현재의 제조용 양팔로봇 연구 동향을 간략히 설명하고, 한국기계연구원의 제조용 양팔로봇 시스템에 관련된 연구 내용을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 손과 발을 자기의 의지대로 움직일 수 없는 장애인들이 전동 휠체어나 로봇 팔과 같은 보조 장치를 손, 발의 사용 없이 조작 할 수 있는 시스템 개발을 위한 연구에 대해서 소개한다. 손과 발을 사용하지 않고 전동 휠체어나 로봇 팔을 조작하려면 장애인의 의도를 파악하고 이 정보에 의한 구동 방식이 필요하게 된다. 본 연구에서는 장애인의 눈동자의 움직임과 머리의 움직임 그리고 음성 신호를 이용하여 보조 장치들을 구동시키고자 한다. 이를 구현하기 위해서는 시선의 방향을 측정할 수 있는 기술과 머리의 위치와 방향을 측정하는 기술, 그리고 음성으로 표현되는 간단한 명령들을 인식할 수 있는 기술이 필요하며, 이러한 기술의 통합을 바탕으로 보조장치들을 구동시키기 위한 편리한 사용자 지향의 인터페이스 기술을 개발하고자 한다.
시각 장애인의 경우 어떤 물체를 집어 들기 위해서는 처음에 물체를 더듬으면서 전체 형상을 파악하게 된다. 손의 촉각을 이용하여 충분히 물체의 특징을 파악하게 되면, 무게 중심이 될 만한 지점에 접촉하여 물체를 한 번쯤 들어보게 된다. 시각 등 다른 감각의 제한을 받는 조건에서 촉각만으로 물체 파지(object-graping)을 수행하고자 할 때, 일련의 행위들을 반복하게 된다. 본 논문은 촉각을 이용한 로봇 손의 행위 기반 제어 연구에 관한 것으로 R.Brooks가 제안한 subsumption architecture(SA)을 진화시켜 본 연구실에서 개발한 4DOF hand에 적용하였다.
A specialized anthropomorphic robot hand which can be attached to the biped humanoid robot MAHRU-R in KIST, has been developed. This built-in type hand consists of three fingers and a thumb with total four DOF(Degrees of Freedom) where the finger mechanism is well designed for grasping typical objects stably in human's daily activities such as sphere and cylinder shaped objects. The restriction of possible motions and the limitation of grasping objects arising from the reduction of DOF can be overcome by reflecting a typical human finger's motion profile to the design procedure. As a result, the developed hand can imitate not only human hand's shape but also its motion in a compact and efficient manner. Also this novel robot hand can perform various human hand gestures naturally and grasp normal objects with both power and precision grasping capability.
인간형 로봇(Humanoid)은 인간과 유사한 구조를 갖고 있는 로봇으로, 이족 보행이 가능하고 양 손이 자유롭기 때문에 인간 생활 환경에 적용이 가능하다. 인간형 로봇은 이족 보행 로봇의 형태를 지니며 보통 20 자유도(DOF : Degree of freedom) 이상의 높은 자유도와 직렬형 링크 구조로 인해 로봇의 안정도를 해석하고 움직임을 제어하기가 어렵다. 이러한 이유로 이족 보행 로봇 동작의 안정도를 증가시키기 위해 로봇의 최적화된 동작 패턴 생성과 자세 제어 등이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 범용 근사자의 특징을 갖는 신경망을 이용하여 이족 보행 로봇의 동작 패턴 생성 방법에 대하여 제안하였다. 실제로 계획된 동작을 토대로 6가지의 동작 패턴을 생성하였으며 컴퓨터 모의실험과 상용 이족 보행 로봇을 이용하여 생성된 동작 패턴의 안정도를 확인해보고 제안된 방법에 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 손가락 관절의 운동범위와 MediaPipe 손 추적기를 이용하여 3 차원 손 추적 방법을 설계하였다. MediaPipe 손 추적기가 추정한 신뢰할 수 있는 2 차원 좌표를 바탕으로 손 랜드마크의 깊이를 추정한 후, 손가락 관절 운동범위와 부합한 결과를 도출하였다. 본 논문에서 제안한 3 차원 손 추적 방법은 전용 하드웨어 없이 동작하며 기존의 3 차원 손 추적기에 비해 보다 직관적인 인간-컴퓨터 인터페이스 확산에 긍정적 영향을 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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