In this research, a stable walking pattern generation method for a biped robot is presented. A biped robot is considered as constrained multibody system by several kinematic joints. The proposed method is based on the optimized polynomial approximation of the trunk motion along the moving direction. Foot motions can be designed according to the ground condition and walking speed. To minimize the deviation from the desired ZMP, the trunk motion is generated by the fifth order polynomial approximation. Walking simulation for a virtual biped robot is performed to demonstrate the effectiveness and validity of the proposed method. The method can be applied to the biped robot for stable walking pattern generation.
본 논문은 로봇이 처한 환경의 실시간 상황 인식을 위한 지능형 센서 인터페이스를 연구 개발하여 다양한 환경에서의 안정되고 유연한 이족 보행 로봇의 동적 보행 제어를 수행하였다. 자이로 및 가속도 센서를 적용한 실험을 통하여 간단한 보상만으로도 로봇의 안정도가 확연히 개선되는 사실을 알 수 있었다. 미지의 외력이 가해져 로봇이 불안정한 상태가 계속될 때 상체의 기울기 보정이 무게중심을 보다 안정된 영역쪽으로 이동시켜 곧바로 균형을 잡아준다. 또한 압력센서를 이용한 ZMP 측정과 이를 통한 균형 제어 실험 결과 뛰어난 보행을 구현할 수 있었다. 불규칙적인 지면에서도 발바닥에 가해지는 압력 분포가 변화하는 것을 이용하여 ZMP가 항상 로봇의 발바닥 지지 영역 안으로 오도록 제어하였다. 이것을 통해 로봇은 경사면을 보행하거나 기울기가 변하는 바닥에서 쓰러지지 않고 안정한 상태를 유지하였다.
인간은 다양한 감정을 가지고 있으며 매 시점의 감정 상태에 따라 사고와 판단, 행동이 영향을 받는다. 특히 어떤 사람의 보행하는 모습만 보아도 그 사람의 감정 상태를 짐작할 수 있을 정도로 보행 또한 감정에 영향을 받는다. 현재 휴머노이드 로봇의 이족보행에 관한 연구는 지면의 상태와 상관없이 안정하게 걷는 것을 주로 다루지만 인간과의 교감을 위해서는 감정상태에 따라 보행하는 패턴이 달라질 필요가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보행분석 시스템을 이용해서 네 가지 대표적인 감정(기쁨, 슬픔, 화남, 편안함) 상태에 있는 성인남녀의 보행 데이터를 취득 및 분석하고 상호 특성을 비교하는 연구를 수행했다. 본 논문에서 소개 된 정서적 보행 분석 내용은 휴머노이드 로봇의 정서적 보행에 참고 자료로 사용될 예정이다.
이족 로봇은 기존의 바퀴로 움직이는 로봇에 비해 더 큰 이동성을 가지고 있다. 하지만 현실적으로는 쉽게 넘어지는 경향이 있어서, 보행 시 동적인 안정성을 확보해야 할 필요성이 있다. 이를 위해서는 다양한 지면 조건에 대해 로봇 발의 움직임과 몸체의 움직임을 일치시키고, 기구학적 해석이나 동역학적 해석을 통하여 안정성을 확보해야 한다. 하지만 그 수학적 모델이 너무 난해하다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 이족 로봇의 동적 보행에 있어서 안정성을 확보하기 위해 퍼지 모델을 설계하고, 시뮬레이션을 실현함으로써 본 논문에서 제안된 보행 알고리즘이 실현 가능한 것임을 확인한다.
Biped robot has better mobility than other mobile robot, but it is hard to maintain balance during walking. In order to maintain balance, stability analysis is a key point for a biped robot. The zero moment point analysis has been used most in stability analysis. In this paper, we propose different method of stability analysis using wrench system. It is possible to generate a wrench system by applying a force along an axis in space and simultaneously applying a moment about the same axis. Wrench system is equivalent to a force and moment applied along the same axis. We compare the result of wrench system analysis with that of zero moment analysis in biped robot stability using simulation program.
최근 수 년 동안 이족보행 로봇 제어는 로봇 분야에서 각광을 받는 분야인 한편, 어려운 분야이기도 하다. 본 논문에서는 이족보행 로봇을 위한 적응 퍼지 논리를 이용한 새로운 강인한 제어 방법을 제안한다. 적응 퍼지 논리는 알려지지 않은 불확실성을 제거하기 위한 시스템 추정기로 사용된다. 우선 발바꿈과 불확실성, 외란 등의 영향을 포함한 로봇 모델을 제안한다. 다음, 관절의 속도 측정을 하지 않는 제어기를 설계한다. 퍼지 논리를 튜닝하기 위하여 퍼지 추정 오차 관측기를 시스템에 포함시켰다. 마지막으로 제어방법의 타당성을 보이기 위하여 시뮬레이션 결과를 보여준다.
이족 로봇(A biped robot)의 안정된 보행과 움직임을 구현하기 위해서는 정밀 센서의 접목이 필수 사항이다. 센서의 정보를 종합한 다음 보행 및 움직임에 적용함으로써 로봇은 향상된 독립성과 자율성을 가지게 되고 그로 인해 지능형 로봇에 한층 더 접근할 수 있게된다. 본 논문에서는 이족로봇의 안정된 보행을 위해 기본이 되는 자세 기울어짐을 측정할 수 있는 가속도 센서를 이용한 이족로봇의 제어 방법을 다루고자 한다. 본 논문의 로봇은 소형 R/C servo motor를 사용하여 설계, 제작 하였으며, 하드웨어 시스템은 메인 CPU로 인텔사의 80C296SA50을 사용, 가속도 측정센서로는 Analog Device 사의 Accelerometer ADXL210를 사용하였다. 이와 같이 가속도 센서를 사용한 시스템은 로봇의 자세를 측정, 판단을 가능케 하여 실시간으로 로봇의 자세를 안정되게 보정 할 수 있어 외부의 변화되는 힘에 자율적으로 대처할 수 있다. 이 때문에 더욱 안정된 지능형 이족로봇을 구현할 수 있다.
When biped robots speed up to run and reduce speed to walk after running, it needs stable speed translation. This paper proposed simple speed translation using the modified LIPM (Linear Inverted Pendulum Mode). We can change stride and period time of a biped robot in some bounded sets with this propose algorithm. This method is simple and effective in simulation.
지능형 로봇에서 환경인식과 이러한 환경에 따른 행동 결정능력은 로봇이 필수적으로 갖추어야 할 기능이다. 본 논문은 이족로봇 플랫폼에서 비전기반 환경인식과 이를 통한 안정적인 보행 제어시스템을 제안한다. 비전기반 환경인식 시스템은 움직임 모델을 이용한 로봇 자체 움직임 보정 모듈, Adaboost를 이용한 장애물 영역 추출, PCA를 이용한 장애물 특징 추출, Hierarchical SVM을 이용한 장애물 인식 모듈로 구성되어 있으며, 이러한 환경 인식 시스템으로부터 보행 제어 시스템은 상황에 맞는 안정적이 보행 궤적을 생성한다. 보행 제어 시스템은 neural network을 이용하여 보행 궤적 생성 모듈과 보행 오차를 보정하기 위한 fuzzy 제어기 모듈로 구성되어 있다. 본 시스템을 제작한 로봇에 적용한 결과 보다 안정적인 보행을 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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