본 논문에서는 카페나 패스트푸드점같은 장소에서 인간을 대신하여 임의의 위치에 있는 다양한 컵을 3D 카메라로 검출하여 알맞은 위치로 분리수거하는 6축 수직 다관절 로봇 팔을 설계하였다. Yaw-Pitch-Pitch-Pitch-Yaw-Yaw 6축 구조로 설계하였으며, 이를 구동하기 위한 관절 구동기의 용량을 분석을 통해 최적화하였다. 각각 재질이 다른 컵을 그리퍼를 이용하여 잘 파지할 수 있도록 재질에 따른 파지력을 분석하였고 압력센서를 이용하여 재질이 다른 컵을 구분하여 분리수거 할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 로봇의 성능과 개선점을 제시하였다.
최근 딥 러닝을 이용해 기계로 인간을 대체하는 스마트 팩토리에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 FPCB를 Placing하는 방법에 기계를 도입하는 과정은 발전이 더딘 상태이다. 현재 로봇 팔을 이용해 Placing하는 방법은 사람이 직접 로봇 팔을 튜닝해 사용하고 있다. 이에 본 논문은 딥 러닝을 이용한 영상처리 기법을 활용해 FPCB를 사람의 개입 없이 트레이에 삽입하는 기법을 개발하였다. 이를 위해 여러 알고리즘을 비교한 후 각각의 장단점을 고려해 적합한 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 기법은 FPCB에 아무 행동을 가하지 않으며, 힘 센서, 깊이 센서 등 기타 센서들의 도움 없이 RGB 센서(카메라)를 통해 획득한 이미지만을 이용해 자동화가 가능하다. 또한, 개발 단계에서 실제 기계를 이용해 이미지 촬영, 이동 등을 진행했기 때문에 조명, 로봇 팔 위치 등 알고리즘 외 조건들에 영향을 받지 않고 실제 사용이 가능하다.
팔의 사용이 자유롭지 못한 장애인들을 위하여 발의 움직임 검출을 통하여 로봇 팔을 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 발의 움직임에 대한 영상을 얻기 위하여 양쪽 발 앞에 두 대의 카메라를 설치하였으며, 획득된 영상에 대해 LabView 기반 Vision Assistant를 이용하여 다중 관심영역을 설정한 후, 좌/우영역내에서 검출된 좌/우, 상/하 엣지를 기반으로 발의 움직임을 검출하였다. 좌/우 두발의 영상으로부터 좌/우 엣지와 상/하 엣지 검출 수에 따라 6관절 로봇 팔을 제어할 수 있는 제어용 데이터를 시리얼 통신을 통해 전송한 후 로봇 팔을 발로 상/하, 좌/우 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 실험 결과 0.5초 이내의 반응속도와 88% 이상의 동작 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 바닥작업용 서비스 로봇을 위한 두 팔 매니퓰레이터의 개발 및 제어에 관한 연구를 기술하였다. 6자유도의 매니퓰레이터를 설계하였으며, 그 중 5자유도 매니퓰레이터를 제작하였다. 제작된 매니퓰레이터의 순기구학과 역기구학을 해석하고 시뮬레이션을 수행하여 기구학을 검증하였다. 실제로 역기구학을 바탕으로 로봇 팔을 제작하여 제어하였다. 양팔의 동작 성능을 확인하기 위해 오른쪽 팔과 왼쪽 팔을 각각 따로 제어하여 서로 다른 경로를 추종하는 실험을 수행하였다. 실험결과를 통해 기구학 분석을 검증하였으며, 시스템의 동작 여부를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 노령화 사회에서 노인들의 기본 건강과 생활을 케어 할 수 있는 홈 웰니스 로봇 플랫폼을 개발한다. 실내 환경에서 웰니스 서비스에 초점을 맞추어 로봇 및 센서 플랫폼을 구현한다. 로봇플랫폼에서는 정밀제어 이동기능과 정교한 로봇 팔 및 핸드를 개발하고 인간친화형 로봇구조로 설계되어진다. 이동로봇은 옴니휠 기반의 쾌속 시스템으로 제어된다. 로봇팔은 섬세한 조작기능을 수행할 수 있도록 인간의 팔과 유사한 구조로 구현한다. 센서 플랫폼에서는 RF태그와 스테레오 카메라를 활용하여 로봇자신과 대상물체의 위치 인식시스템을 구축한다. 정확한 위치와 자세 인식을 위하여 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 끝으로 웰니스 로봇 플랫폼의 좋은 성능들이 실시간 시험 구동을 통하여 확인되어 진다.
본 논문에서는 홈서비스 로봇인 맥봇 II(McBot II)의 빌트인(Built-in) 로봇 팔과 핸드를 설계한다. 이 빌트인 타입의 로봇 머니퓰레이터는 각각 3 DOF(Degree-of-Freedoms)의 로봇팔과 3 DOF의 로봇핸드로 구성되어 진다. 제한된 공간에서 인간과 함께 생활하는 홈서비스 로봇에 탑재되는 머니퓰레이터는 최소의 로봇 크기와 최대의 작업 공간이라는 상반된 설계 스펙이 요구되어 진다. 즉, 최소의 질량과 팔 길이에도 불구하고 효율적 작업을 위한 공간 확보가 필요한 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 상반된 문제를 해결하기 위하여 수직 방향으로 움직이는 로봇 허리 구조와 수평방향의 전후방으로 이동할 수 있는 어깨 관절을 이용한 태스크 기반의 설계 방법을 제안한다. 또한, 양손 협업시스템인 로봇 핸드도 4절 링크 핑거를 이용한 작업 기반 설계를 시도한다. 끝으로 본 논문에서는 구현된 빌트인 머니퓰레이터의 실제 동작 실험을 통하여 그 성능을 확인한다.
최근 국방 및 보안 분야 등과 같은 위험 환경에서 임무를 수행하는 로봇 팔의 원격제어와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 로봇 팔의 원격제어를 위해서는 조작장치가 필수적이므로, 본 연구에서는 스튜어트 플랫폼을 기반으로 로봇 팔을 직관적으로 제어할 수 있으며, 기존의 조작장치와 비교하여 이동성 및 휴대성이 우수한 조작장치를 개발하였다. 조작장치의 크기와 무게를 최소화하기 위하여 스튜어트 플랫폼을 기반의 기구부를 구성하였으며, 조작장치의 동작범위를 최대화하기 위하여 와이어를 적용하였다. 개발된 조작장치를 검증하기 위하여 상용 IMU와 비교실험을 수행하였으며, 실험 결과를 바탕으로 개발된 조작장치의 실용성과 신뢰성을 검증하였다.
현대기술의 발달로 인해 인간의 삶 중 많은 부분을 기계가 차지하고 있다. 특히 로봇공학 분야는 위험하거나 혹은 매우 정밀함을 요하는 일, 단순반복 등 인간이 기피하거나 하기 어려운 일을 대신 해줌으로서 많은 관심을 받고 있다. 이에 우리는 우리 생활에 가장 깊숙히 들어와 있는 로봇팔분야에 대해 말하고자 한다. 현재 로봇팔은 산업용은 물론, 의료용, 재해용 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 매우 정밀하고 정확한 작업을 위해 만들어져 있음에도 불구하고, 약간의 충격에도 이상이 생긴다거나, 기기의 이음세 부분의 잦은 회전으로 마모가 발생하게 되고 그에 따라 미세한 오차가 발생한다. 그런 상황을 방지하고자, 우리는 PSD(Position Sensitive Detecter)센서를 이용해 실시간으로 굽힘각을 측정 및 감시하여 보다 정확한 구동을 유도하려 한다. 이는 단순한 로봇팔만이 아닌 휴머노이드나 다른 회전을 이용하는 기기라면 어디든 쉽게 적용 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 P3-DX 모바일 로봇과 영상처리 시스템을 이용하여 비주얼 서보잉 시스템을 개발하였다. P2Arm 다이나믹을 이용해서 비주얼 서보잉을 위한 로봇 팔 제어를 연구하였고, 로봇을 제어하는 데 있어 보다 효율성과 정확성을 높이기 위해 Kalman 필터 알고리즘을 제안하였다. 비주얼 서보잉에 필수적인 영상정보를 얻기 위해 5자유도 P2Arm에 CCD카메라를 부착하였으며 그 영상정보를 바탕으로 P2Arm을 비롯하여 전체 로봇의 구동을 제어하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 P3-DX의 전체적인 구조와 P2Arm의 기구학적인 해석을 논하였고 물체 인식을 위한 영상처리 과정 및 제어알고리즘을 기술하였다. 또한 몇 가지 실험을 통해 본 시스템의 효율성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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