본 논문에서는 비구동 관절을 가지는 2링크 매니퓰레이터의 동력학 해석과 운동제어를 제1적분을 기초로 하여 전개하고 있다. 매니퓰레이터의 운동이 제1적분의 적분상수에 의해서 기술되는 것을 보이고, 제1적분을 이용하여 매니퓰레이터의 동력학을 해석하고 있다. 그리고 해석된 동력학을 적극적으로 이용하는 운동제어 알고리즘을 구성하고 시뮬레이션을 통하여 확인하고 있다. 끝으로 비구동 관절에 마찰이 작용하는 경우, 브레이크등의 보조수단을 이용하지 않고도 매니퓰레이터의 제어가 가능함을 보이고 있다.
본 연구에서는 서비스 역할을 수행하는 6축 모듈형 매니퓰레이터 개발을 목표로 하며, 최종 기술 사양에 따른 설계를 진행하는 과정에서 기구의 섬세한 동작을 효율적으로 제어하기 위해 로봇 제어 소프트웨어의 오픈소스 환경인 ROS를 사용한다. 매니퓰레이터의 동작 설계를 ROS 기반에서 제어하기 위해 중요한 기본 환경을 구축하였으며, 특히 로봇 모델링을 위한 시각화를 위해 URDF파일에 해당 매니퓰레이터의 필수 파라미터값들을 지정하여 적용하였고, 전체 동작 시나리오에 맞춰 매니퓰레이터가 특정 자세를 취할 경우의 역기구학적인 해석과 그에 따른 경로를 생성하도록 매니퓰레이터의 라이브러리인 MoveIt을 활용하여 시각적으로 표현하고 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 설계한 ROS 환경 설계 방법을 바탕으로 MCU와의 통신을 통해 모터의 실시간 각도 값을 제어하고, 3D 깊이 카메라의 거리정보와 이미지 정보의 융합을 통해 로봇의 서비스 내용의 개선을 기대할 수 있다.
본 연구에서는 기준 모델 적응제어 방식에서 직접 적응제어 방식을 사용하여 부하의 변동 및 외란이 발생할 경우에도 매니퓰레이터의 정확한 궤적의 추종 및 속도 의 실시간 제어가 가능한 적응제어시스템을 설계하고자 한다. 제2절에서는 로봇 매니퓰레이터의 기구학적 이론 및 동적 모델링에 대한 기본이론을 전개하고, 제3절 에서는 제어시스템의 설계를 위한 제어 알고리즘과 초안정(hyperstability)이론을 통한 안정성 해석을 다룬다. 그리고 제4절에서는 제안된 제어기의 성능 평가를 위해 6관절 로봇인 스탠포드 로봇 매니퓰레이터에 대한 시뮬레이션을 통한 결과를 토오크 계산법(computed torque method)에 의한 결과와 비교 검토함으로서 제안된 제어기의 성능을 예증한다.
최근의 로봇 매니퓰레이터는 고정밀, 고생산성, 유연성 자동화를 추구한다. 이에 따라 매니퓰레이터는 운동 정확성, 고속성, 안정성이 더욱 향상되어야 한다. 특히 매니퓰레이터 관절부의 탄성은 동적 변형 및 진동을 유발함으로써 운동 정확성과 안정성을 현저히 저하시킨다. 이러한 복잡하고 불확실한 구조를 갖는 로봇 시스템의 고속, 정확한 운동 제어를 위해서는 보다 효과적인 고급 제어 기법 및 제어 장치의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대한 하나의 대응 방법으로 인간의 지식 처리 방법을 모방한 퍼지제어를 적용하여 그 가능성을 본다.
본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 궤적 추종 제어에 관한 연구를 위하여 뉴로퍼지 제어기를 제안하였다. 궤적 추종 제어기를 설계할 경우, 주로 이용되는 효과적인 방법은 토크 계산 제어 방식이다. 그러나, 로봇 매니퓰레이터에 의한 불확실성 문제로 인하여 토크 계산 제어 방식만으로는 좋은 제적 추종 성능을 얻을 수가 없다. 그러므로, 본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터에서 발생한 불확실성을 보상하기 위하여 제안된 뉴로퍼지 제어기를 이용하였다. 뉴로퍼지 제어기에서의 퍼지 규칙의 수를 49개로 설정하였으며, 2관절 로봇 매니퓰레이터를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제어기의 효율성을 입증하였다. 그 결과. 제안된 뉴로퍼지 제어기의 출력이 로봇 매니퓰레이터에서 발생한 불확실성을 효과적으로 감소시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 2자유도를 가지는 평면형 로봇매니퓰레이터의 궤도제어에 슬라이딩모드 제어기법을 도입한 비 간섭 제어기법을 적용하였다. 따라서 종래의 선형구조해석에 근간을 둔 비 간섭제어와는 달리 파라미터 오차 및 비선형에 의한 영향을 억제할 수 있는 강인한 제어기 설계가 가능하며 매니퓰레이터의 궤도제어에 적용하여 제안한 제어기법의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 수동 관절을 지니는 로봇 매니퓰레이터의 제어를 위하여 퍼지 슬라이딩 모드 기법을 제안하였다. 구동기가 정착되어 있지 않은 수동 관절을 지니는 로봇 매니퓰레이터는 언더액츄에이티트(Underactuated) 시스템의 일종이며 이러한 매니퓰레이터의 제어에 비해 어려운 측면이 있다. 여기서는 불확실성 및 외란이 존재하는 매니퓰레이터 시스템에 대하여 퍼지 슬라이딩 모드 제어를 적용함으로써, 불확실성을 극복하며 채터링 현상이 없는 제어가 가능함을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
본 논문은 퍼지신경망을 이용한 유연성 단일 링크 로봇 매니퓰레이터의 위치제어에 관한 논문이다. 제안된 퍼지신경망 모델은 전건부와 결론부에 퍼지집합을 갖는 퍼지규칙으로 구성된 퍼지모델을 표현하고, 퍼지추론을 수행하는 기능을 가진다. 유연성 로봇 매니퓰레이터에 대한 동적모델을 유도하고, 시뮬레이션을 통해 PID 제어기와 비교 분석하였다. 그 결과 제안된 제어기가 PID 제어기보다도 개선된 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 신경회로망을 사용한 로보트 매니퓰레이터의 궤적 제어 방법을 제안하였다. 매니퓰레이터에 가해지는 토크는 신경회로망이 출력인 feedforward 토크와 보조제어기로 사용되는 비례 미분 제어기PD 제어기의 출력인 feedback 토크의 합이다. 제안된 전경 회로망은 다층 신경회로로서 시간 지연 요소를 가지며 PD 제어기의 오차 토크를 사용하여 매니퓰레이터 이동력학 모델을 학습한다. errror backpropagation(BP) 학습 신경회로 제어기를 사용해보므로서 매니퓰레이터 동특성에 대한 정보를 미리 필요로 하지 않으며, 연결 가중치 값에 그러한 정보가 저장된다. 확인될 신경회로망의 특성을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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