환자의 체동은 MRI에 의해 제공된 영상의 화질을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 MRI내 3차원 강체운동에 기인한 아티팩트를 제거하는 방법을 제안한다. 이러한 제거 목표를 달성하기 위해 MRI 영상 데이터를 얻기위한 2차원 다-슬라이스 방법(a multiple two dimensional slice technique)이 사용되어 왔다. 대상물체의 운동에 해당하는 수집된 MRI 데이터는 불균일한 표본화와 위상오차에 의해 영향을 받게된다. 3차원 강체운동에 대해 주어진 운동 파라메타와 장면간의 영향이라는 가정하에 양선형 보간법과 중첩법으로 다-슬라이스 데이터를 사용하는 방법에 기초한 재구성 알고리즘을 MRI 아티팩트를 제거하는데 사용한다. 미지의 체동 파라메타를 추정하기 위해 3차원 강체운동은 다-슬라이스 취득방법의 각 영상과 결합된 관심영역 바깥쪽에서 측정된 에너지를 증가시킨다는 사실을 이용하는 최소에너지법을 사용한다. 본 방법의 유효성을 확인하기 위해 3차원 강체운동에 의해 화질이 저하된 스핀-에코우 영상에 적용한 결과 화질이 식별될 수 있을 정도로 개선됨을 확인하였다.
환자의 체동은 MRl에 의해 제공된 화질을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 MRI에 있어서 3차원 강체운동에 기인한 아티팩트를 수정하는 기법을 제안한다. 이러한 목표를 달성하기위해 MR 화상 데이터를 얻기위한 2차원 다-슬라이스 기법(a multiple 2-D slice technique)이 사용되어왔다. 대상물체의 운동에 해당하는 수집된 MRI 데이터는 불균일 표본화와 위상오차에 의해 영향을 받게된다. 3차원 운동에 대해 주어진 운동 파라메타와 장면간의 영향이라는 가정하에 양선형보간법과 중첩법으로 다-슬라이스 데이터를 사용하는 방법에 기반한 재구성 알고리즘을 MRI 아티팩트를 수정하는데 사용한다. 미지의 체동 파라메타들을 추정하기위해 3차원 강체운동은 다-슬라이스 취득기법의 각 영상과 결합된 관심영역 바깥쪽에서의 측정된 에너지를 증가시킨다는 사실을 이용하는 최소에너지법을 적용한다.
In this study, we designed and manufactured an intelligent gripper-control device to safely grip unknown objects. The gripper control device consists of a DSP circuit, power supply circuit, communication circuit, and amplifier circuit diagrams. The DSP is used because the values of the 3-axis force sensor to which the gripper is attached are measured and calculated at high speeds. The gripping force is determined based on this value, and the object must be safely gripped with the determined value. A basic characteristic test of the control device of the manufactured intelligent gripper was conducted, and it was confirmed that it operated safely.
가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형 로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기 위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기 위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다.
층상대지속에 있는 3차원 물체에 의한 지자기 지전류 (MT)응답을 계산하기 위하여 적분방정식을 이용한 수치모델링법을 개발하였다. 이 방법에서는 3차원 이상체를 몇 개의 세포로 분할하여 펄스기조함수로 근사할 수 있는 전류분포로 치환한다. 층상대지를 표현하는 전기 텐서그린함수를 쓰면 행렬방정식을 유도할 수 있으며 이를 각 세포의 벡터전류에 대하여 푼다. 결국 미지의 산란장은 산란전류에 관한 전기 및 자기 텐서그린함수를 적분함으로써 얻어진다. 지표면 근처에 3차원 전도성물체가 존재할 때 2차원의 TE모드 모델링으로는 깊은 곳에 가짜의 저 비저항을 가정해야 한다. 이는 TE모드 모델링에서는 경계면 전하의 영향을 고려할 수 없기 때문이다. 그러나 긴 3차원 직방체의 가운데를 가로지르는 단연은 2차원 TM모드 아르고리즘으로 정확히 모델화할 수 있으며, 이는 정식화과정에서 경계면 전하가 고려되어 있기 때문이다. 다중 주파수에 관한 수치계산 결과 겉보기 비저항과 위상은 상호보완적인 변수라는 것이 밝혀졌다. 따라서 이들 변수는 주파수영역 MT 해석시 함께 취급되는 것이 바람직하다.
이 논문은 단일 영상(single image)이며 흑백영상인 KVR-1000카메라 시스템 위성영상(공간해상도 2m)으로 부터 건축물의 그림자 길이를 측정하여 대상물체의 높이를 획득하는 방법을 제시하였다. 대상물체에 의해 생긴 그림자의 명암도(intensity)를 이용하여 그림자영역을 추출하고 그 길이를 재어 건물 높이 값을 계산하였다. 본 연구에서는 다음의 두 가지 방법을 사용하였다. 첫 번째 방법은 정비례 방정식을 이용하여 이미 알고 있는 건물 높이로부터 미지의 건물 높이를 계산하는 것이고 두 번째 방법은 태양고도각과 그림자 길이로부터 건물 높이 값을 직접 계산하는 것이다. 그 결과 첫 번째 방법을 이용한 경우 RMS 오차는 1.70m 이었고 두 번째 방법을 사용한 경우는 그 오차가 1.75m였다. 화소재배열(resampling)을 하여 재 계산된 그림자 길이를 사용했을 때는 각각 1.17m 및 1.16m로 현저히 줄었다. 한판 경사지에 생긴 그림자 길이의 보정은 단일영상만으로는 할 수 없으며 이로 인한 건물 높이 값의 오차는 본 대상지역에서 ±250m로 나타났다.
이 논문은 무중력환경에서 작은 질량을 측정하기 위한 시스템의 설계와 테스트 결과 분석을 보여준다. 무중력환경에서는 지상에서와 같이 중력에 이용하여 무게를 측정하는 것은 어렵다. 그래서 여기서 제안된 방법은 측정하고자 하는 샘플의 무게에 대한 함수인 공진주파수를 측정하는 것이다. 우리가 무게에 대한 공진주파수를 안다면 샘플의 공진주파수를 측정하여 그 질량을 알 수 있다. 그래서 피에조 세라믹이라는 물질을 이용하여 시스템을 만든 후 실제로 측정하였다. 이 시스템은 여러 문제가 있었지만, 우리는 미지의 물체의 질량을 측정할 수 있었다.
Control of a multi-fingered robotic hand is usually based on the theoretical analysis for kinematics and dynamics of fingers and of object. However, the implementation of such analyses to robotic hands is difficult because of errors and uncertainties in the real situations. This article presents the control method for estimating the kinematic constraint of an unknown object by active sensing. The experimental system has a two-fingered robotic hand suspended vertically for manipulation in the vertical plane. The fingers with three degrees-of-freedom are driven by wires directly connected to voice-coil motors without reduction gears. The fingers are equipped with three-axis force sensors and with dynamic tactile sensors that detect slippage between the fingertip surfaces and the object. In order to make an accurate estimation for the kinematic constraint of the unknown object, i.e. the constraint direction and the constraint center, four kinds of the active sensing and feedback control algorithm were developed: two position-based algorithms and two force-based algorithms. Furthermore, the compound and effective algorithm was also developed by combining two algorithms. Force sensors are mainly used to adapt errors and uncertainties encountered during the constraint estimation. Several experimental results involving the motion of lifting a finger off an unknown object are presented.
This paper describes the development of a 6-axis robot's finger force/moment sensor, which measures forces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously, for stably grasping an unknown object. In order to safely grasp an unknown object using the robot's gripper, it should measure the force in the gripping direction and the force in the gravity direction, and perform the force control using the measured forces. Thus, the robot's gripper should be composed of 6-axis robot's finger force/moment sensor that can measure forces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously. In this paper, the 6-axis robot's finger force/moment sensor for measuring forces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously was newly modeled using several parallel-plate beams, designed, and fabricated. The characteristic test of made sensor was performed. and the result shows that interference errors of the developed sensor are less than 3%. Also, Robot's gripper with the 6-axis robot's finger force/moment sensor for the characteristic test of force control was manufactured, and the characteristic test for grasping an unknown object was performed using it. The fabricated gripper could grasp an unknown object stably. Thus, the developed 6-axis robot's finger force/moment sensor may be used for robot's gripper.
로봇이 미지의 환경에서 주위의 정보를 추출하여 인식하기 위해 비젼 센서, 적외선 센서, 초음파 센서 등을 이용해 주변 정보를 얻는다. 그 중 가장 많이 사용되고 있는 비젼 센서는 빛에 대한 간섭에 민감하여 어두운 곳이나 밝은 곳에서는 데이터 추출이 어려우며, 표시 된 마크나 직선 성분 및 곡선의 이미지를 통해 데이터를 추출함에 있어 많은 계산을 요구한다.반면 초음파 센서는 비젼 시스템의 단점을 극복하고 쉽게 사용할 수 있는 센서이다. 특히 어두운 곳의 물체 정보 및 거리 정보를 얻을 수 있고 비젼 시스템보다 사용하기 간단하다. 본 논문에서는 초음파 빔의 왜곡 및 산란의 특성을 고려하여 부정확 정보에 대한 오차를 줄여 환경 인식, 경로 계획 및 자율 주행의 극대화를 시키기 위한 알고리즘을 연구 및 개발한다. 그리고 알고리즘을 실제 이동 로봇에 적용하여 경로 계획 및 환경 인식이 가능한 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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