• Title/Summary/Keyword: 로봇 팔

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ROS-based Pick-and-Place Motion Control for a Robot Arm of 4 Degrees of Freedom (자유도-4 로봇 팔을 위한 ROS 기반 Pick-and-Place 동작 제어)

  • Kim, Young-Ju
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2018.01a
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    • pp.53-54
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    • 2018
  • 본 논문은 ROS 프레임워크를 기반으로 4-자유도를 가진 로봇 팔의 Pick-and-Place 동작 제어를 구현하고, 틱택토 게임에 적용한 사례를 제시한다. 로봇 팔의 Pick-and-Place 동작 제어는 움직임 궤적 계획, 충돌 회피 그리고 역기구학 모델링 연산들과 이를 이용한 복잡한 제어 과정을 요구한다. ROS 프레임워크는 간단한 인터페이스 통해 로봇 팔의 동작을 용이하게 제어할 수 있도록 일련의 연산들과 제어 동작을 통합하여 MoveIt 패키지를 제공하고 있으며, 본 논문은 이 패키지를 기반으로 4-자유도의 로봇 팔에 대한 동작 제어 모듈을 구현하였다. 또한 이를 틱택토 게임에 적용하여 로봇 팔을 적절히 제어함을 확인하였다.

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A Deep Reinforcement Learning Framework for Optimal Path Planning of Industrial Robotic Arm (산업용 로봇 팔 최적 경로 계획을 위한 심층강화학습 프레임워크)

  • Kwon, Junhyung;Cho, Deun-Sol;Kim, Won-Tae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.75-76
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    • 2022
  • 현재 산업용 로봇 팔의 경로 계획을 생성할 때, 로봇 팔 경로 계획은 로봇 엔지니어가 수동으로 로봇을 제어하며 최적 경로 계획을 탐색한다. 미래에 고객의 다양한 요구에 따라 공정을 유연하게 변경하는 대량 맞춤 시대에는 기존의 경로 계획 수립 방식은 부적합하다. 심층강화학습 프레임워크는 가상 환경에서 로봇 팔 경로 계획 수립을 학습해 새로운 공정으로 변경될 때, 최적 경로 계획을 자동으로 수립해 로봇 팔에 전달하여 빠르고 유연한 공정 변경을 지원한다. 본 논문에서는 심층강화학습 에이전트를 위한 학습 환경 구축과 인공지능 모델과 학습 환경의 연동을 중심으로, 로봇 팔 경로 계획 수립을 위한 심층강화학습 프레임워크 구조를 설계한다.

Robot Mobile Control Technology Using Robot Arm as Haptic Interface (로봇의 팔을 햅틱 인터페이스로 사용하여 로봇의 이동을 제어하는 기술)

  • Jung, Yu Chul;Lee, Seongsoo
    • Journal of IKEEE
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    • v.17 no.1
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    • pp.44-50
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    • 2013
  • This paper proposed the implementation of haptic-based robot which is following a human by using fundamental sensors on robot arms without additional sensors. Joints in the robot arms have several motors, and their angles can be read out by these motors when a human pushes or pulls the robot arms. So these arms can be used as haptic sensors. The implemented robot follows a human by interacting with robot arms and human hands, as a human follows a human by hands.

Study on a Realtime Image Based Visual Servoing System using Kanade Tracker (가나데 특징점 추적기틀 통한 실시간 이미지기반 비주얼 서보잉의 구현)

  • Hong, Hyun-Seok;Chung, Myung-Jin
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2003.07d
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    • pp.2468-2470
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    • 2003
  • 비주얼 서보잉이란 로봇팔 등과 같은 제어기의 폐루프에서 입력단에 영상을 이용하는 것이다. 영상에 나타난 정보는 특징점을 통해 얻을 수 있으며, 매시간 이 특징점의 위치를 추적함으로써 제어기의 출력값을 결정한다. Optical flow를 이용하는 가나데 특징점 추적기는 특징점 추적기 중에서 성능이 우수하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 가나데 특징점 추적기를 이용하여 실시간으로 로봇팔을 제어하고 결과를 분석하도록 한다. 실험에 이용되는 로봇팔은 전체 6축이며 기존의 5축 상용로봇의 end-effector에 ccd카메라를 좌우로 회전가능하도록 기구부를 추가하였다. 6DOF를 갖도륵 변형된 로봇팔을 기구적으로 분석하고 자코비안을 획득한 후, 로봇팔의 end-effector에 설치된 카메라를 통하여 특정 영상이 얻어지도록 로봇의 end-effector의 속도를 생성해내고, 자코비안의 역행렬을 통해 로봇의 각 관절을 제어하는 과정을 기술하고 분석한다.

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서비스 로봇용 안전팔

  • Song, Jae-Bok
    • Journal of the KSME
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    • v.48 no.9
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    • pp.54-58
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    • 2008
  • 향후 우리 주변에 널리 보급될 서비스 로봇용 로봇팔이 인간이나 환경과 충돌하는 경우에 안전성을 구현하기 위하여, 능동 및 수동 컴플라이언스를 적용한 안전팔에 대하여 소개하고자 한다.

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Robot Arm Control System using Deep Learning Object Detection (딥러닝 객체 검출을 이용한 로봇 팔 제어 시스템)

  • Lee, Se-Hoon;Kim, Jae-Seung
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.01a
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    • pp.255-256
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    • 2019
  • 본 논문에서는 물체를 집기(picking) 위해 필요한 깊이 값을 특수카메라인 리얼센스를 사용하여 받아와서 2D 카메라로는 하지 못하는 로봇 팔 피킹 시스템을 구현하였다. 객체 인식은 텐서플로우 객체 검출 라이브러리를 사용하여 정확도를 높였고, ROS 기반의 rviz, moveit, gazebo 등의 패키지를 사용하여 아두이노와 통신하며 로봇팔 하드웨어로 인식된 객체를 피킹하는 시스템을 구현하였다.

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FPGA Implementation of Neural Network Controller for Position control of Humanoid Robot Arm (휴머노이드 로봇 팔의 위치 추종을 위한 FPGA 기반의 신경회로망 제어기 구현)

  • Kim, Jeong-Seob;Jung, Seul
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.04a
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    • pp.79-80
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    • 2008
  • 본 논문은 FPGA 기반에서 실수형 프로세서의 설계 및 구현에 대한 내용과 이를 이용하여 휴머노이드 로봇 팔의 위치제어를 위한 PD 제어기반의 신경회로망 제어기의 구현에 대한 내용이다. 설계된 프로세서는 명령어 기반의 처리를 통해 산술 연산 뿐만 아니라 로봇의 제어에 사용되는 외부 모듈의 사용이 가능하도록 설계하였으며, 신경회로망 구현에 사용되는 지수함수를 효율적으로 근사화하기 위한 Taylor series를 이용한 알고리즘을 하드웨어 레벨에서 구현하였다. 휴머노이드 로봇 팔의 위치 추종을 위해 고전적인 PD 제어기를 설계하고 PD 기반의 신경회로망 제어기를 설계하였다. 로봇 팔의 6축 제어를 위한 신경회로망 제어기에 요구되는 많은 연산을 감당하도록 하기 위해 설계된 프로세서를 통해 정의된 프로그래밍언어로 제어 프로그램을 작성하였다. PD 제어기와 PD 기반의 신경회로망 제어기를 하드웨어에 설계하여 로봇팔의 위치 추종을 실험하였으며 성능을 비교 검증하였다. 프로세서는 Altera의 Stratix II EP2S180 DSP development board에 구현되었으며 실험적으로 25MIPS의 성능을 가지는 것으로 나타났다.

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A Position Control of Robot Manipulator using Auto-tuning PID Controller (자기동조 PID제어기 설계를 이용한 로봇 매뉴플레이터의 위치제어)

  • 김영휘;임영도;최부귀;강신출;이인용
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.12a
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    • pp.80-83
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    • 2002
  • 정밀한 서보기술에 바탕을 두고 있는 산업용 로봇 팔은 기계적인 강성도와 서보기구들로 인하여 정확한 제어가 가능하다 그러나 로봇팔은 동작중비 관성모멘트의 변화와 기하학적인 구조로 인하여 비선형적인 시스템이다. 특히 관성모멘트의 변화는 로봇팔의 회전속도와 로봇팔이 이동시키는 대상물의 무게 등에 따라 관성모멘트는 변할 수 있다. 이로 인하여 관성모멘트의 변화에 따라 로봇팔의 정확한 위치제어가 힘들어진다. 따라서 본 논문에서는 관성모멘트의 변화에도 불구하고 강인한 응답특성을 나타내는 제어기의 설계가 요구된다. 일반적으로 PID .제어기는 설계의 용이성으로 산업현장에서 널리 사용된다. 그러나 PIB 제어기의 각 계수값을 설정하는데 많은 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 PID 제어기의 각 계수 값을 퍼지알고리즘을 이용하여 자동으로 설계할 수 있는 자기동조 PID 제어기를 설계한다.

A Development of Robot Arm Direct Teaching System (로봇팔 직접 교시 시스템 개발)

  • Woong-Keun Hyun
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.19 no.1
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    • pp.85-92
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    • 2024
  • In this paper, we developed an intuitive teaching and control system that directly teaches a task by holding the tip of a robotic arm and moving it to a desired position. The developed system consists of a 6-axis force sensor that measures position and attitude forces at the tip of the robot arm, an algorithm for generating robot arm joint speed control commands based on the measured forces at the tip, and a self-made 6-axis robot arm and control system. The six-dimensional force/torque of the position posture of the robot arm operator steering the handler is detected by the force sensor attached to the handler at the leading edge and converted into velocity commands at the leading edge to control the 7-axis robot arm. The verification of the research method was carried out with a self-made 7-axis robot, and it was confirmed that the proposed force sensor-based robot end-of-arm control method operates successfully through experiments by teaching the operator to adjust the handler.

Scheduling and Determination of Feasible Process Times for CVD Cluster Tools with a Dual End Effector (두 팔을 가진 화학 박막 증착용 클러스터 장비의 스케줄링과 공정 시간 결정)

  • 이환용;이태억
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.107-110
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    • 2000
  • 화학 박막 증착용(CVD : Chemical Vapor Deposition) 클러스터 장비는 다양한 공정 경로가 가능하며 물류 흐름이 매우 복잡해질 수 있다. 또한, 공정이 종료된 웨이퍼는 제한 시간 내에 챔버에서 꺼내져야만 한다. 클러스터 장비는 두 개의 팔을 가진 로봇이며, 빈 쪽 팔을 이용하여 공정이 종료된 웨이퍼를 꺼낸 후, 다른 쪽 팔을 이용하여 이전 공정에서 가져온 웨이퍼를 해당 공정에 넣어 주는 스왑(SWAP) 방식으로 운영된다. 이러한 스왑 방식에서는 로봇 작업 순서가 결정되어 진다. 그러나, 로봇의 팔 이외에 임시버퍼가 없고, 각 챔버는 엄격한 체제 시간 제약(Residency Time Constraint)을 가지고 있기 때문에 로봇의 작업 시점의 제어가 필요하다. 본 논문에서는 간단한 Earliest Starting 방식으로 로봇의 작업 시점을 제어한다고 가정했을 때, 스왑 방식을 운용하면서 체제 시간 제약을 만족하는 공정 시간들의 조건을 제시한다. 공정 시간은 엔지니어에 의해 다소 조정이 가능하므로 공정 시간들의 조건은 엔지니어에게 스케줄 가능한 공정 시간을 결정할 수 있도록 지원해 주는 시스템에 활용 가능하다. 또한, 본 논문에서는 FSM(Finite State Machine)을 이용하여 CTC(Cluster Tool Controller) 내부의 실시간 스케줄러 구현 방법을 제안한다.

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