이 논문에서는 이동로봇의 경로추적문제를 다항 퍼지 모델로 나타내고 SOSTOOL을 이용하여 해결하고자 한다. 제안하는 방법은 기존의 LMI을 사용한 방법과 비교하여 작은 제어입력과 이동로봇이 주어진 경로를 쫓아감에 있어 매끄러운 결과를 나타냄을 알 수 있다. 본 논문에서는 이동로봇 기구학을 시스템의 안정성 문제로 변형하고 이를 퍼지모델로 구성하여 SOSTOOL을 사용하여 제어입력을 구하고 모의실험을 통해 그 결과를 검증하도록 한다.
본 논문에서는 원격제어기반 이동체 감지 및 변형 퍼스널 로봇시스템을 설계 및 구현하고 성능을 분석하였다. 설계에 있어서 중점적으로 고려한 사항은 퍼스널 로봇의 버튼기반 및 원격제어방식 설계, 휠 주행모드/보행모드/자동 주행모드/감시모드의 동작모드 설계, 원격제어기능 설계, 주변환경 변화감지 기능 설계, 모션데이터 추출기법 설계, 장애물 탐지기법 설계이다. 개발한 퍼스널 로봇은 언제 어디서나 원격지에서 인터넷과 접속하여 로봇의 동작 및 영상인식을 제어하여 주변 환경변화를 감지하는 이동체 감지 및 4가지의 변형이 가능하다. 또한 실험결과, 실내의 문턱이나 전선등으로 이루어진 지형의 요철을 다리 관절로 이동 가능하며, 자동 주행모드로 진행 할 경우 30cm*30cm 공간의 장애물 환경에서 3개의 적외선 센서를 이용하여 장애물을 성공적으로 벗어남을 확인하였다.
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.
본 연구는 연성체와 강체로 구성된 다물체 시스템을 분석한 것이다. 이송용 로봇은 주로 빠른 속도와 넓은 범위의 이동거리의 장점으로 무거운 부품으로 구성된 자동화산업에 사용된다. 주로 3축으로 구성되어 사용되는 이송용 로봇은 커다란 부하를 담당하기 위해 최근에 강도와 강성을 고려하여 개발되어진다. 따라서, 이러한 목적으로 과도모드가 적용된 동적해석을 수행하여 어느 시간과 위치에서 항복되는지 찾기 위해 수행되었다. 이러한 연구의 결과로 로봇의 응력과 변형량을 분석할 수 있었다.
본 논문에서는 작업 변수 또는 동작의 의도에 따라 다양한 형태의 궤적을 생성할 수 있는 동적 궤적 메모리(MTM)와 로봇 관절의 속도 및 가속도 제약조건을 만족하는 동작 시간을 계산하는 방법인 제약 조건을 고려한 표본화 간격 계산법(STICCON)이라는 두 가지 방법을 제시한다. 그리고 그 방법은 인간형 로봇의 동작 궤적 생성을 위한 구조적인 틀을 제안한다. 제안된 방법은 인간형 로봇의 궤적 생성 방법이 가져야 하는 두 가지 특성, 즉 복잡하고 다양한 동작의 궤적 표현 능력과 제약 조건에 따른 동적 궤적의 변형 과정을 모두 가지고 있다.
This paper presents a computer-aided simulation and robotic-assisted execution technology of external fixation method to achieve fracture reduction and deformity correction in long bones. Combining the kinematic analysis with a graphic model of the tibia and the fixator allowed 3D simulation and visualization of the adjustments required to reduce fracture or correct bone deformity as a pre-operative planning tool. The developed robot model provided accurate deformity correction with small residual deformity based on the results of the planning. By incorporating the robot model with image-guided system and computer-aided planning, the integrated system could be useful for computer-aided pre-operative planning and robotic-assisted execution in fracture treatment and bone deformity surgery.
This paper deals with the path creation for stable action of a robot and transformation by using the fuzzy algorithm. Also, the obstacle detection and environmental analysis are performed by a stereo vision device. The robot decides the range and the height using the fuzzy algorithm. Therefore the robot can be adapted in topography through a transformation by itself. In this paper, the robot is designed to have two advantages. One is the fast movability in flat topography with the use of wheels. The other is the moving capability in uneven ground by walking. It has six leg forms for a stable walk. The wheels are fixed on the legs of the robot, so that various driving is possible. The height and the width of robot can be changed variously using four joints of each leg. The wheeled joint has extra DOF for a rotation of vertical axis. So the robot is able to rotate through 360 degrees. The robot has various sensors for checking the own state. The stable action of a robot is achieved by using sensors. We verified the result of research through an experiment.
본 논문에서는 칼만 필터 위치 추정 방식에서 노이즈 공분산에 의해 발산이 되는 문제점을 개선하기 위해 바퀴로 구성된 자율이동 로봇에 노이즈를 고려한 위치추정 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 신경회로망을 이용한 변형된 칼만 필터 설계 방식으로, 신경회로망을 이용하여 시스템 노이즈와 측정노이즈의 공분산을 추정함으로서 발산을 방지하는 것이다. 제안한 방식의 유용성을 자체 제작한 자율이동 로봇을 대상으로 시뮬레이션 및 실험을 통하여 칼만 필터 위치 추정 방식 보다 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 이동 로봇의 자기 위치 추(self-localization)을 위해 간단하고 효육적인 컬러 표식 모델과 추적 기법을 제안하고, 제안된 표식을 이용한 위치 추정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 표식모델은 대칭적이고 반복적인 컬러 패턴을 갖는데. 이러한 기하학적 형태로 인해 표식 모델은 기하학적 변형이나 광학적 변형에 대해 불변인 히스토그램 특성을 나타낸다. 이러한 특징을 영상 내 표식 검출 및 추적을 위한 유사 척도로 사용하고 컨데세이션(CONDENSATION)에 기반한 확률적 접근 방식을 통해 복잡한 환경 하에서도 표식 모델을 강인하게 추적할 수 있다. 표식 모델이 검출된 후에는 표식이 갖는 기하작적 정보를 이용하여 이동 로봇과표식간의 상대적인 위치를 정확하게 추정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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