This paper describe a trajectory generation method for a soccer robot using cubic Bezier curve. It is proposed that the method to determine the location of control points. The control points are determined by the distance and the velocity parameters of start and target positions. Simulation results show its traceability of the trajectory of mobile robot.
안전하고 일하기 편리한 직장의 환경을 만들기 위해서는 인간공학적인 요소가 빠지지 않는다. 여기에서는 로봇을 처음으로 생산공정의 자동화가 진행되는 직장의 안전을 위해, 인간.기계.인터페이스(기계와 인간의 정보전달 수단)의 문제점을 고찰하였다. 시스템성 재해방지를 위해 인간공학적인 방법에 대한 기사와 점점 증가하는 고령자의 작업의 안전을 확보하기 위한 방법 및 사업장에 대한 개선사례를 소개한다.
인공지능 기술의 적용으로 로봇이 실생활에서 효율성 높은 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 단순 반복적 작업을 하는 산업용 매니퓰레이터와 달리 서비스 로봇 분야에서 장소의 제약 없이 단독으로 또는 협업하여 사용하기 위한 6자유도 로봇 팔의 설계방법과 지능적인 물체 검출 및 이동 방법을 제시하고 성능을 검증하였다. 로봇 팔에 포함된 임베디드 보드의 ROS 환경에서 깊이 카메라와 딥러닝을 이용하여 로봇팔은 물체를 검출하고, 역기구학 해석을 통해 물체 영역으로 이동한다. 또한 물체와 접촉 시 힘센서 값의 분석을 통해 물체를 정확히 잡고 이동하는 동작이 가능하게 하였다. 제작한 로봇 팔에 대한 성능검증을 위하여 딥러닝과 영상처리를 통한 물체의 정확한 위치 산출, 모터 제어 및 물체 분리에 대한 실험을 하였으며, 실제 동작 여부를 확인하기 위하여 카페에서 흔히 사용하는 다양한 컵들을 분리하는 실험을 수행하였다.
선형 로봇은 자동화 시스템에서 부품의 이송이나 위치 결정에 널리 사용되며 보통 높은 정밀도가 요구된다. 선형 로봇을 응용한 시스템의 제작회사에서는 로봇의 이상 유무를 작업자가 판단하는데, 작업자의 숙련도에 따라 이상 상태를 판단하는 정확도가 달라진다. 최근에는 인공지능 등의 기술을 사용하여 로봇 스스로 이상을 검출하는 방법에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전이 학습을 이용하여 선형 로봇의 볼 스크류 정렬 이상과 선형 레일 정렬 이상을 검출하는 시스템을 제안하고 가속도 센서와 토크 센서 정보를 이용한 별개의 실험을 통해 제안한 시스템의 이상 검출 성능을 검증 및 비교한다. 센서로부터 얻어진 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환한 후, 영상 인식 인공지능 분류기를 사용하여 이상의 종류를 진단하였다. 제안한 방법은 선형 로봇뿐만 아니라 일반적인 산업용 로봇에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
서보 모터 및 드라이브는 일반산업기계, 반도체 장비, 공작기계, 산업용 로봇 등 산업 자동화 기술의 핵심요소이다. 국내에서는 1990년을 기점으로 대기업을 주축으로 서보 장치 개발이 시작되었으며, 일부 대학과 중소기업의 참여가 이루어져왔다 하지만 IMF이후 국내 서보기술 투자여건 변화와 선진제품의 꾸준한 시장잠식에 의해 외국산 서보제품이 국내시장의 대부분을 차지하고 있다. 〔그림 1〕. 이에 국내제품의 품질 및 기술력 향상을 통해 산업기반요소인 서보 시장에서 경쟁력을 갖춘 고 정밀 서보 시스템 개발이 요구되고 있다. 본고에서는 회전형 서보 모터 및 드라이브에 국한하여 국내 서보관련 제조업체 및 서보기술의 현황을 파악하여, 국내 서보 시스템의 발전 방향을 모색하는데 일조 하고자 국내 서보 제조업 체들의 홈페이지를 소개하고자 한다.(중략)
21세기는 과히 로봇 혁명의 시대이다. 불과 몇 해 전만 하더라도 로봇 시장에서의 주류는 산업용 로봇이었다. 그러나 현재는 다양한 유형의 로봇이 여러 가지 목적으로 우리의 일상생활에서 활용되고 있으며, 가까운 미래에는 인간과 유사하게 사고하고 행동하는 로봇이 등장할 전망이다. 결과적으로 로봇 혁명은 인류의 생활양식을 통째로 변화시킬 것으로 예상된다. 따라서 미래 로봇사회에 적응할 창의적 인재 양성을 위해 로봇교육이 이루어져야 하며 특히 로봇의 움직임을 프로그래밍 할 수 있는 기회는 초등정보과학영재에게 논리적 사고력을 함양할 수 있는 효과적인 교육이 될 것이다. 본 논문에서는 로봇교육의 가장 큰 특징인 '다양한 알고리즘을 통한 프로그래밍 교육을 강화하여 일반학생이 아닌 초등정보과학영재를 대상으로 하는 로봇교육과정을 설계하였다. 로봇교육에 대한 연구가 아직은 부족한 실정으로 본 논문의 교육과정을 설계하기 위해 로봇에 대한 흥미를 갖고 있는 학생을 대상으로 한 특기적성 로봇교육과정을 분석하며 그 시사점을 초등정보과학영재를 위한 로봇교육과정 설계 시에 적용하였다. 또한 설계된 교육과정의 타당성을 검증하기 위하여 전문가 집단을 선정한 후에 델파이 조사를 실시하였다.
본 연구는 2010년부터 2015년까지 시군구별 제조업 고용변화에 대한 자동화와 세계화의 영향을 추정하였다. 분석 결과, 후발산업국가로의 수입침투에 취약하게 노출된 업종구조를 가진 지역일수록 제조업 고용이 빠르게 감소하였다. 또 단순반복적인 루틴직무에 특화된 지역일수록 제조업 고용의 감소가 빠르게 진행되었는데, 이 같은 루틴직무의 소멸은 지역산업의 로봇규모가 증가할수록 더욱 가파르게 진행되었다. 이 같은 결과는 금융위기 이후 제조업 고용이 빠르게 증가했음에도, 국지적으로는 산업도시들의 고용위기가 심화되었던 국내 제조업 고용의 추이를 이해하는 데 실증적인 단서를 제공한다. 동시에, 세계화와 자동화의 맥락에서 향후 우리나라 산업도시들의 대응방향에 대한 정책적 함의를 담고 있다.
얼굴 표정인식 기술은 다른 감정인식기술에 비해 비접촉성, 비강제성, 편리성의 특징을 가지고 있다. 비전 기술을 심리로봇에 적용하기 위해서는 표정인식을 하기 전 단계에서 얼굴 영역을 정확하고 빠르게 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 성능이 향상된 얼굴영역 검출을 위해서 먼저 영상에서 YCbCr 피부색 색상 정보를 이용하여 배경을 제거하고 상태 기반 방법인 Haar-like Feature 방법을 이용하였다. 입력영상에 대하여 배경을 제거함으로써 처리속도가 향상된, 배경에 강건한 얼굴검출 결과를 얻을 수 있었다.
원격레이저 용접은(RLW)은 고속으로 고품질의 용접을 가능하게 하고 특히 자동차산업에 적용할 때 그 장점이 발휘된다. RLW은 로봇의 말단과 스캐너가 동시에 움직이도록 설계되는데 적합한 위치에 용접을 하기 위해서는 말단의 움직임에 대한 보상이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 스캐너와 말단을 시간에 기반하여 동기화 하는 RLW을 위한 알고리즘을 보인다. 제안된 알고리즘은 두 개의 알고리즘으로 구성되어 있고 본 알고리즘으로 움직이는 말단이 원하는 위치에 용접을 가능하게 한다. 제안된 알고리즘의 효용성은 실험을 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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