본 논문에서는 미지 환경의 비평탄 지형에서 로봇 주행에 제한이 따르는 문제를 극복하기 위해 물리적 결합을 통한 모듈형 로봇의 이동성 향상 기법을 제안한다. 모듈형 로봇 시스템은 자가 결합 기구 장치, 3자유도 로봇 결합 팔, 모듈 로봇 플랫폼, 모션제어기, 주제어기로 구성하였으며, 로봇간 결합 및 협업을 위해 RGGR구조의 결합 메카니즘을 사용하였다. 또한 실내 GPS를 사용하여 로봇의 실시간 위치 및 진행 방향을 추정하고, 추정된 정보를 기반으로 로봇의 이동 경로와 방향을 제어하여 로봇간 물리적 결합을 수행하였다. 물리적 결합을 통한 모듈형 로봇의 비평탄 지형 주행 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 세 대의 모듈형 로봇을 제작하여 실제 끊어진 도로와 단턱이 존재하는 환경에서 실험을 통해 검증하였다.
본 연구에서는 수중청소로봇의 추종 성능과 통합 제어시스템 성능을 가시적으로 예측할 수 있는 3차원 시뮬레이터를 개발하였다. 수중청소로봇의 동역학적 해석을 기반으로, 시뮬레이터에는 실제 개발 중인 3차원형상의 수중청소로봇을 적용하고 로봇의 위치와 속도 등을 나타내는 창을 표시하였다. 또한 조이스틱을 사용하는 입력 및 제어 장치를 직접 제작하여 시리얼 통신을 통하여 시뮬레이터의 입력 및 제어에 사용하였다. 그리고 통합 항법 제어시스템을 설계하고, PI 기반의 퍼지 제어기를 포함하는 way-point tracking 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다.
본 연구는 알루미늄 단조 라인의 가열로 컨베이어에 적용된 6관절 이송용 로봇에 Machine Vision System을 구축 한 것으로 이송용 로봇이 작업 대상물을 적재하기 위한 위치정보를 획득하고 재처리하여 로봇 컨트롤러에 제공하는 비주얼가이던스 기법을 연구하여 이를 적용하였다. 적용된 Machine Vision System이 실제 구동에 있어서 안정함을 확인하였다. Machine Vision System에 적용된 CCD 센서로는 Sony사의 XC-HR50이 적용되었으며 Frame Grabber는 Matrox Meter II 카드가 적용되었다. Machine Vision System 제어기로는 범용PC(2.4Ghz, Windows 2000)를 사용하였으며 제어Software는 Microsoft 사의 Visual Basic 6.0 version을 사용하였다.
초음파센서와 광학먼지센서를 이용하여 라즈베리파이 청소기를 제작하였다. 블루투스 통신을 통해 로봇청소기의 움직임을 제어하고, 초음파센서를 활용하여 장애물의 위치를 파악하며, 광학먼지센서를 이용하여 먼지농도를 파악한 후 이를 활용하여 청소알고리즘을 구현한다. 라즈베리파이와 아두이노를 사용하여 기존의 로봇청소기와는 다른 광학먼지센서를 활용한 개선된 알고리즘 방식으로 로봇청소기를 제어하여 청소의 효율성을 높여주는 효과가 있다.
In this paper, we propose a dynamic localization method using a rotating sonar and a map. The proposed method is implemented by using extended Kalman filter. The state equation is based on the encoder propagation model and the encoder error model, and the measurement equation is a map-based measurement equation using a rotating sonar sensor. By utilizing sonar beam characteristics, map-based measurements are updated while AMR is moving continuously. By modeling and estimating systematic errors of a differential encoder, the position is successfully estimated even the interval of the map-based measurement. Monte-Carlo simulation shows that the proposed global position estimator has the performance of a few millimeter order in position error and of a few tenth degrees in heading error and of compensating systematic errors of the differential encoder well.
This hybrid position/force control for the dynamic walking of the biped robot is performed in this paper. After the biped robot was modeled with 14 degrees of freedom of the multibody dynamics, the equations of motion are constructed using velocity transformation technique. Then the inverse dynamic analysis is performed for determining the driving torques and the ground reaction forces. From this analysis, obtains the maximum ground contact force at the moment of contacting which act on the rear of the sole of swing leg and the distribution curve of the ground reaction. Because these maximum force and distribution type acts an important role to the stability of the whole dynamic walking, they are reduced and distributed smoothly by means of the trajectory of the modified ground reaction force. This new trajectory is used to the reference input for more stable dynamic walking of the whole walking region.
본 기술 특집호에서는 최근메 강인제어 분야에서 많이 주목받고 있는 사전규정 오차 구속제어기법들메 대해 기본적인 개념과 각 구속제어 기법들이 특징들을 소개한다. 기존의 제어기법들은 안정도 및 일정한 출력성능은 보장하지만 선정된 제어기 게인 값에 따라 추종성능이 민감하게 변하며 안전을 위한 제약이 없는데 반해 이러한 구속제어는 최소한의 게인 선정으로 오버슈트, 정상오차 등에 대해 사전에 규정한 성능범위를 만족하도록 강제로 구속시켜 출력성능 및 안전성이 동시에 보장되도록 한다. 이러한 구속제어는 오버슈트에 크게 영향을 받는 정밀기기 위치제어, 힘 제어에서 안전성을 확보해주며 외란이나 시스템 불확실성에 매우 강인한 특성을 갖는다. 가장 먼저 연구된 구속제어는 funnel 제어로서 시스템의 동적 모델을 포함하지 않는 비모델 기준 제어기법이다. 추종오차의 초기값이 오차에 대한 사전 구속함수로 구성된 funnel (깔데기) 안에 있으면 항상 사전메 규정된 오차범위 내에 머물도록 funnel 제어기가 작동하며 PD 제어와 구조가 유사하다. 다음으로 tanh 함수와 추종오차 변환을 결합한 방법으로서 전통적인 순환적 (recursive) 제어방법인 backstepping 제어와 결합하는 방법이다. 최종적므로 좀더 단순한 오차변환을 통해 오차에 대한 switching을 이용한 기법은 제어기 구조를 단순하게 만들고 기존의 제어기와 편리하게 결합할 수 있다. 이러한 구속제어 기법들은 또한 미지의 시스템에 특성에 대해 관측기나 지능제어를 이용한 근사함수를 요구하지 않는다. 본 특집호에서는 최근까지 연구된 구속제어에 대한 간단한 이론과 적용 결과들을 제시하기로 한다.
네트워크와 RF 통신이 가능한 감시용 로봇에 대해 소개한다. 이 로봇은 4 바퀴와 4개의 링크로 구성된 메카니즘으로 인하여 자유로운 위치 조절이 가능하며, 이미지와 데이터를 RF를 통하여 전송하는 기능을 지니고 있다. 또한 네트워크 상에서 데이터와 카메라 이미지가 전송된다. 이 로봇은 로봇 주위에 일어나는 상황을 모니터링하고 4개의 암 구조를 통하여 넓은 영역을 확보한다. 이 로봇은 4개의 링크를 통하여 무게 중심을 조정하여 경사지에서의 안정성을 보장한다.
가정용 생활 쓰레기 수거 작업은 야간이나 이른 새벽에 이루어지고 있어 환경미화원의 안전사고와 수거 차량으로 인한 소음 문제가 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 인식을 활용하여 종량제 봉투를 인식하고 수거가 가능한 생활 쓰레기 수거 로봇의 설계를 제시한다. 제시하는 생활 쓰레기 수거 로봇은 지정 구역을 자율주행하며 로봇에 장착된 카메라를 이용해 학습된 모델을 기반으로 가정용 쓰레기 종량제 봉투를 검출한다. 이를 통해 처리 대상으로 지정된 종량제 봉투와 로봇 팔 사이의 거리를 카메라를 활용하여 얻은 깊이 정보와 2차원 좌표를 토대로 목표 위치를 예측해 로봇 팔의 관절을 제어하여 봉투를 수거한다. 해당 로봇은 생활 쓰레기 수거 작업 과정에서 환경미화원을 보조하여 미화원의 안전 확보와 소음 저감을 위한 기기로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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