In order to move the body of a walking robot translationally, and step over the obstacles, the walking robot must have at least 3 degrees of freedom for each leg. Therefore each leg of the general walking robots can be composed of 3-link system with 3 revolute joints. In this paper, the colsed form of inverse kinimatic solutions is shown for this general 3R linkage. Moreover, in order to have efficient walking volume in rough terrain, the workspace of each log is obtained considering the twist angles and the offsets in D-H parameters. When we design a walking robot, the information of the walking volume is needed for planning desired trajectories of the feet effectively. Appropriate knowledge of the walking volume can also be used to maximize linear or angular velocity of minimize power of stress. However, since it is impossible to obrain the information of walking volume in 3-D space directly from the kinematic equations, the walking volume can be searched through the edge detection algorithm using the triangle tracer with closed from inverse kinematic solutions. In this study, we present the closed form inverse kinematic solutions for 3R linkage model, and the walking volume of 6 legged walking robot which is modeled after the darking bettle, Eleodes obscura sulcipennis, through the method of edge detection for an arbitrary 2 dimensional shape using triangle tracer.
본 논문은 3 축 영상 장치를 기존의 2 축 경계 로봇에 적용하는 설계안을 제시하고 이러한 기동형 경계 로봇의 영상 정보를 이용한 목표 추적 알고리즘을 제안하였다. 또한 가상 시뮬레이션을 이용하여 목표 추적 알고리즘을 검증하였다. 목표추적 알고리즘에서는 카메라 영상의 중심과 카메라 영상으로 포착된 목표물 중심 사이의 위치 에러를 이용하여 영상 장치의 목표 지향 벡터를 획득하고, 역기구학을 이용하여 획득한 목표 지향 벡터를 생성해 낼 수 있는 기동형 경계 로봇의 팬, 틸트 회전 요구 각도와 카메라 영상의 안정화를 위한 롤 회전 요구각도를 계산하였다. MATLAB 과 ADAMS 를 이용하여 기동형 경계 로봇의 가상 모델을 생성하고, 가상의 목표물의 움직임에 대한 가상 모델의 운동을 확인하여 영상 기반의 목표 추적 알고리즘을 검증하였다.
Z. cao는 Relation matrix를 사용한 정밀한 추론이 가능한 NFRM(New fuzzy reasoning method)을 제안하였다. 이는 추론의 규칙 수가 적음에도 불구하고 Mamdani의 퍼지추론 방식에 비하여 좋은 성능을 보였다. 그러나 대부분의 퍼지스템의 경우, MIMO 시스템에 적용시 피지추론규칙을 도출해 내기 힘들고 많은 규칙의 수가 요구되는 단점을 갖는다. 그러므로 본 연구자에 의하여 과거에 Z. Cao's의 퍼지추론 방법을 MIMO 시스템으로 확장된 MIMO 퍼지추론 방식을 제안하였다. 본 연구에서는 제안된 퍼지추론 방식의 relation matrix를 시행착오법에 의해 소요되는 많은 시간과 노력을 줄이고, 더욱 정밀한 추론 성능의 개선을 위하여 경사감소학습법을 사용한 학습기능을 갖는 MIMO 퍼지추론 방식을 제안하고자 한다. 모의실험은 2축 로봇의 역기구학 문제를 푸는데 적용하여 제안된 추론방식이 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 장비의 동작분석기법을 이용하여 운전자가 핸들을 돌릴 때 팔의 관절 운동에 대한 생체역학적 해석을 수행하였다. 모형 운전석에서 운전자가 핸들을 돌릴 때 모션 캡쳐(motion capture) 시스템을 이용하여 팔의 3차원 운동궤적을 구하고, 이 결과를 이용하여 팔의 근-골격계 모델에 대한 역기구학 해석과 역동역학 해석을 수행함으로써 팔 관절의 변위와 관절 토크의 크기를 계산하였다. 각 관절의 회전 운동은 동시에 복합적으로 발생하며, 관절 운동의 크기의 관점에서 팔꿈치 관절의 회내-회외, 어깨 관절의 내전-외전, 굴곡-신전, 손목 관절의 굴곡-신전 등이 주요한 운동임을 확인할 수 있었다. 모형 운전석의 운전 자세, 핸들의 각도 및 좌석에 대한 상대적 위치와 관련된 설계변수에 대한 관절운동의 민감도 해석을 통하여 운전 자세와 핸들의 위치가 조향 동작에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다.
본 논문은 다양한 지면에 적응 가능한 견형 4족 로봇의 위치 이동에 관한 것으로 정 보행과 동 보행의 구현 방법 및 특성을 주로 다루었다. 이를 위하여, 총 12 자유도의 로봇을 자체 제작하였으며, 몸통과 발의 운동궤적을 생체 모방 방식으로 생성한 후 역기구학에 의하여 그에 해당하는 각 다리의 관절각을 해석적으로 구하였다. 이러한 관절각 데이터를 상기 로봇의 ADAMS 모델에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과, 계획된 걷기 및 속보 걸음새가 동력학적으로 안정함을 확인하였다. 그러나 그 이전의 속보 패턴의 경우에는 시뮬레이션 결과와는 달리 실험 중 불안정한 거동을 보였다. 그에 따라 원인 분석을 하는 과정 중, 속보와 같은 동 보행의 경우 ZMP보다는 WSM의 개념을 적극적으로 활용하고 보행 주기를 최대한 단축시키는 것이 안정성 확보에 매우 중요함을 발견하였다.
사람 움직임 추적 알고리즘은 인간과 컴퓨터 상호작용, 화상회의, 감시 시스템, 게임 및 엔터테인먼트 분야에서 반드시 필요한 기술로 인식되고 있다. 과거 다양한 사람 움직임 추적 알고리즘들이 응용 프로그램의 특성에 따라 구현되고, 실시간성을 고려한 보다 효율적인 영상 처리, 컴퓨터 비전, 인터페이스 기술들을 적용하여 구현되고 있다. 본 논문에서는 타원체 형태의 신체 모델과 깊이값 정보를 갖는 3차원 점들과의 매칭을 통해 실시간으로 적용 가능한 움직임 추적 기술을 소개한다. 움직임 추적을 위한 기반 모델은 사람의 모습과 유사한 형태의 타원체 조합의 18개의 관절을 갖는 형태로 구성되어 지며, 영상으로부터 들어온 사람의 모습을 분석하여 일련의 신체 부위를 나누고, 그 정보를 바탕으로 역기구학 기반의 초기 자세를 추출한다. 초기 자세는 3차원 점 매칭 기법을 활용하여 보다 정확한 자세로 수정된다.
Z. cao는 Relation matrix를 사용한 정밀한 추론이 가능한 NFRM(New fuzzy reasoning method)을 제안하였다. 이는 추론의 규칙 수가 적음에도 불구하고 Mamdani의 퍼지 추론방식에 비하여 좋은 성능을 보였다. 그러나 대부분의 퍼지스템의 경우, MIMO 시스템에 적용 시 퍼지 추론규칙을 도출해 내기 힘들고 많은 규칙의 수가 요구되는 단점을 갖는다. 그러므로 본 연구자에 의하여 과거에 Z. Cao's의 퍼지 추론방법을 MIMO 시스템으로 확장된 MIMO 퍼지추론 방식이 제안되었다. 그러나 정밀한 추론을 위하여 relation matrix는 휴리 스틱 (heuristic)한 방법이나 시행착오법을 사용하여 구하였고, 이는 많은 시간과 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 relation matrix를 구하기 위하여 시행 착오법에 의해 소요되는 많은 시간과 노력을 줄이고, 더욱 정밀한 추론 성능의 개선을 위하여 경사감소학습법을 사용한 학습기 능을 갖는 MIMO 퍼지추론 방식을 제안하고자 한다. 모의실험은 2축 로봇의 역기구학 문제를 푸는데 적용하여 제안된 추론방식이 좋은 성능을 보였다.
선박은 다양한 파이프 배관을 필요로 하는 거대한 시스템에 해당한다. 내부의 복잡한 파이프를 배치하는 것은 설계 도면을 따라 진행되지만, 실제 현장에서는 측정 및 시공 오차에 의해 파이프간 체결 위치가 서로 맞지 않는 경우가 다수 발생하게 된다. 이러한 경우, 연결할 양쪽 파이프의 위치를 측정하여 어긋난 위치를 보정하는 파이프 체결부를 새로 설계하여 연결작업을 완료하게 된다. 본 연구는 이러한 오차를 가진 파이프 체결 공정을 기술적 접근을 통해 보완하고자 한다. RGBD 센서의 질점 정보를 이용하여 파이프 위치를 측정하고 양쪽 파이프간의 상대적 위치, 방향의 틀어짐을 로봇의 역기구학으로 해석하여 체결부 파이프의 외관을 보정, 설계하는 방법론을 제시하고자 한다. 파이프의 위치 측정을 위한 질점기반의 정합 과정 및 확률 기반 접근론인 RANSAC을 이용하여 파이프의 좌표계를 추정하고 실험을 통해 제시한 방법의 정확도를 논하고자 한다. 또한 파이프 체결부 설계를 위해 최소한의 자유도를 이용하여 연결가능한 기구학적 정보의 추출 방법론을 다루고자 한다.
본 논문에서는 복합재료로 제작된 구조물의 유지보수 자동화를 위한 소형 매니퓰레이터 플랫폼 개발을 위해 기구학적 설계와 다물체 동역학 해석을 수행하였다. 매니퓰레이터의 기구학적 설계를 수행하기 위해 기존복합재 보수 공정을 고려하였다. 보수용 패치 적층 공정을 고려하여 매니퓰레이터와 엔드 이펙터의 기본 제원을 선정한 뒤 3-D 설계를 수행하였다. 이후 보수공정을 고려한 역기구학 해석을 통해 시뮬레이션 및 제어에 필요한 변수를 MATLAB에서 생성하였다. 플랫폼의 구조안정성 평가를 위해 Altair Inspire와 Optistruct를 통한 다물체 동역학 해석을 수행하였다. Inspire에서 진행된 시뮬레이션을 기반으로 Optistruct에서 다물체 동역학 해석을 수행한 뒤 시간에 따른 최대 변위와 Von-Mises 응력 결과를 통해 구조안정성을 검증하였다. 설계검증을 위해 플랫폼의 실제 제작 및 제어를 수행하여 시뮬레이션과 비교한 결과, 실제 보수과정 경로와 시뮬레이션이 잘 일치하는 것을 확인하였다.
자동화 설비시스템에서 부품의 조립, 가공 등 복잡하고 정교한 임무를 수행시키기위해서는 end-effector의 이동경로 궤적에 대한 추적제어 뿐만 아니라 목표물에 대하여 접촉하는 힘의 궤적에 대한 추적제어가 필수적이다. 본 논문에서는 외란이나 시스템의 파라미터 변동 및 불확실설 등이 존재하는 자동화 설비시스템을 강인하고 정밀하게 제어할 수 ldT도로 하기 위해 동적 신경망 처리(DNP)라 불리우는 신경망 제어기를 설계하였다. 또한 자동화 설비시스템의 매니플레이터에 역기구학적인 좌표변환을 계산하기 위한 학습구조를 개발하였으며, DNP가 이용될수 있는 예를 설명하고자 한다. 제안된 동적 신경망인 DNP의 구조와 학습 알고리즘을 제시하고 컴퓨터 모의 실험을 통해 DNP를 이용한 제안된 학습법의 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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