This paper proposes a method that minimizes the consumed energy by searching the optimal locations of the mass centers of the biped robot's links using Genetic Algorithm. This paper presents a learning controller for repetitive gait control of the biped robot. The learning control scheme consists of a feedforward learning nile and linear feedback control input for stabilization of learning system. The feasibility of learning control to the biped robotic motion is shown via computer simulation and experimental results with 24 DOF biped walking robot.
분산처리 시스템은 네트워크로 연결된 프로세서들로 구성되며, 시스템 내의 각 프로세서는 고유한 클럭을 갖는다. 글로벌 시간 기준으로 볼 때 수행중인 프로세스가 유지하는 시간은 분산시스템 각각 차이가 있을 수 있으므로 일관성 있는 시간관리가 필요하다. 본 논문에서는 TMO-eCos를 기반으로 하는 분산 처리 시스템에서 각 분산 시스템간 발생할 수 있는 클럭의 불일치 문제를 해결하기 위한 클럭 동기화 기법에 관해 논한다. 점진적인 클럭 동기화 알고리즘을 구하기 위해 마스터 노드의 클럭을 글로벌 클럭으로 가정하고 슬레이브 노드들은 마스터 노드의 클럭으로 동기화하는 방법에 대하여 정의하였다. 정의한 알고리즘을 시현하기 위한 분산 노드 간 로봇 제어 프로그램을 소개 한다.
화학공정 플랜트와 같이 위험한 작업현장에서 현장 조업자 또는 초기 대응자가 능동적이고 신속한 대처가 가능한 가상현실기반 안전대응 훈련기술에 있어, 원하는 시설물을 가상으로 탐색할 수 있는 네비게이션 임무를 통한 체감공간인식 및 임무수행기술이 중요하다. 본 연구에서는 작은 크기를 가지는 단방향 트레드밀의 장점과 선회 보행이 가능한 전방향 트레드밀의 장점을 일부 결합하여, 작은 각도 범위의 좌우 선회 이동을 지원할 수 있는 트레드밀 인터페이스 시제품을 이용한 사용자 모션인식 및 통합제어 기술개발 과정과 결과를 소개 하고자 한다.
지금 사용되는 제어기의 제어방식은 220V 고전압을 일대 일로 직접 신호등에 전달하는 스위치방식이다. 이 방식은 감전위험, 누설전류, 보행공간 침해, 미관 저하 등 많은 단점이 있다. 이에 따라 교통신호기의 제어방식이 디지털로 전환되는 노력이 이루어지고 있으며, 신호등과 신호기와의 디지털 통신 체계가 그 핵심으로 부상하고 있다. 본 논문은 이러한 디지털방식의 신호제어를 위해 필요한 통신체계를 개발하고자 하였다. 이를 위해 먼저 신호등을 포함한 다양한 신호기 주변장치와 특별한 메시지에 대하여 CAN 식별자(ID)를 할당하였다. 또한 이 할당된 식별자(ID)기반으로 신호등에 대한 제어정보를 전달하고 제어상태 피드백을 수집하는 CAN 기반 신호제어 프로토콜을 구성하였다. 이 통신체계의 검증을 위해 소프트웨어 모의실험시스템을 제작하여 신호제어에 활용 가능함을 검증하였다.
본 논문은 휴머노이드 로봇 ISHURO의 분산 제어를 위한 네트웍 구현에 대해 다루고 있다. 일반적으로 휴머노이드형 로봇은 기구학적으로 유연한 동작을 위해 다수의 자유도가 필요하다. 이를 구현하기 위해서는 중앙에서 일괄적으로 처리 하는 것 보다 간결 하면서도 유연성을 줄 수 있는 분산 처리 방법이 선호되고 있다. 분산 처리를 위한 제어기를 구성할 때는 로봇의 모터를 독립적으로 제어하기 위한 제어기가 별도로 필요하며 모듈 간에는 정해진 시간 내에 데이터를 교환할 수 있는 통신 기법이 필요하다. ISHURO의 각 관절은 자체 내에 독립된 DSP를 내장하고 있으며 CAN 네트웍을 이용하여 모듈간의 통신을 하여 구동기를 재어하거나 센서의 값을 모니터링 할 수 있게 되어 있다. 본 논문에서는 이를 위한 통신 구조를 제안하고 필요한 전송 메시지를 정의하고, 전송시간을 분석하여 로봇 분산 제어기 구조에 적절한 전송 프로토콜을 제시하였다. 모든 과정은 Matlab을 이용하여 컴퓨터모의실험을 수행하였고 실제 휴머노이드 로봇에 적용하여 보행실험을 통해 검증 하였다.
본 논문은 인간과 상호작용하는 엔터테인먼트 4족 애완 로봇과 스마트폰에서 로봇 조종이 가능한 로봇제어기 및 로봇에서 제공하는 센서 정보들을 이용하여 컴퓨터에서 가정용 기기들을 제어하는 홈스마트제어시스템을 구현하기 위한 것으로 로봇은 20 자유도를 가지면서 Microsoft사의 키넥트 센서, 적외선거리 센서, 3축 모션 센서, 그래픽 LCD, 온습도 및 가스 센서로 구성되어 있다. 로봇의 엔터테인먼트 기능을 구현하기 위하여 보행 알고리즘, 키넥트 센서를 이용한 모션 및 음성인식 알고리즘, 감정표현을 위한 알고리즘을 제시하였으며 로봇을 조종할 수 있는 스마트폰 로봇제어 알고리즘 및 가정용 기기를 제어하는 홈스마트제어 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘들은 구현한 로봇과 컴퓨터 및 스마트폰에 적용하여 실험으로 검증하였다.
This paper explains a control and navigation algorithm of a 6-DOF gait rehabilitation robot, which can allow a patient to navigate in virtual reality (VR) by upper and lower limbs interactions. In gait rehabilitation robots, one of the important concerns is not only to follow the robot motions passively, but also to allow the patient to walk by his/her intention. Thus, this robot allows automatic walking velocity update by estimating interaction torques between the human and the upper limb device, and synchronizing the upper limb device to the lower limb device. In addition, the upper limb device acts as a user-friendly input device for navigating in virtual reality. By pushing the switches located at the right and left handles of the upper limb device, a patient is able to do turning motions during navigation in virtual reality. Through experimental results of a healthy subject, we showed that rehabilitation training can be more effectively combined to virtual environments with upper and lower limb connections. The suggested navigation scheme for gait rehabilitation robot will allow various and effective rehabilitation training modes.
In this study, the control method of assistive robot was developed for the elderly. The control method of gait-assistant-robot was proposed considering the change of COP (Center of Pelves), BOS (Base of Support) and comparative analysis of the moving velocity for the elderly. We analyzed the movement of COP of the body and its velocity of the elderly equipped with manual walker and gait-assistant-robot. As a result, change in COP was greater from left to right than from anterior to posterior; also, the average velocity of the movement of COP and manual walker for manual walker gait was 0.7(m/s). Therefore, it is necessary to concern more on the left-right balance and synchronization of the velocity of COP.
This paper deals with the controller for a stable walking of a humanoid robot using genetic algorithm. A humanoid robot has instability during walking because it isn't fixed on the ground, and its nonlinearities of the joints increase its instability. If controller isn't robust, the robot may fall down at the ground during walking because of its nonlinearities. To solve this problem, robust controller is required to reduce the effect of nonlinearities and to gain the good tracking performance. In this paper, motion controller that is based on fuzzy-sliding mode controller is proposed. This controller can remove the effect of the saturation by limitation of the input voltage. It also includes compensator for reducing the effect of the nonlinearity by backlash and PI controller improving the tracking performance. In here, genetic algorithm is used for searching the optimal gains of the controller. From the given controller, a humanoid robot can moved more preciously. All the processes are investigated through simulations and are verified experimentally in a real joint system for a humanoid robot.
The traffic signal has been widely used in the transport system with a fixed time interval currently. This kind of setting time was determined based on experience for vehicles to generate a waiting time while allowing pedestrians crossing the street. However, this strict setting causes inefficient problems in terms of economic and safety crossing. In this research, we propose a monitoring algorithm to detect, track and check pedestrian crossing the crosswalk by the patterns of behavior. This monitoring system ensures the safety for pedestrian and keeps the traffic flow in efficient. In this algorithm, pedestrians are detected by using HOG feature which is robust to illumination changes in outdoor environment. According to a complex computation, the parallel process with the GPU as well as CPU is adopted for real-time processing. Therefore, pedestrians are tracked by the relationship of hue channel in image sequence according to the predefined pedestrian zone. Finally, the system checks the pedestrians' crossing on the crosswalk by its HOG based behavior patterns. In experiments, the parallel processing by both GPU and CPU was performed so that the result reaches 16 FPS (Frame Per Second). The accuracy of detection and tracking was 93.7% and 91.2%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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