Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.05a
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pp.22-22
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2004
본 연구에서는 기존 개발된 이족보행 로봇의 자율 보행 및 지능화론 위하여 다양한 센서 시스템을 구성하여 이족보행 로봇에 적용하였다. 개발된 이족보행 로봇이 미지의 환경 내에서 지능적으로 원활한 자율 보행을 할 수 있도록 다양한 센서 시스템을 구성하였다. 센서들은 물체의 거리 측정 및 장애물을 회피하기 위해 초음파 센서, 적외선 센서를 적용하고, 대차물체의 탐색을 위해 비젼 시스템을 적용하였다. 또한 이족보행 로봇의 자세유지를 위한 자이로 센서와 보행시 로봇의 발바닥 착지 유무 및 바닥의 기울기 검출을 위한 압전 센서를 적용하였다.(중략)
인간형 로봇(Humanoid)은 인간과 유사한 구조를 갖고 있는 로봇으로, 이족 보행이 가능하고 양 손이 자유롭기 때문에 인간 생활 환경에 적용이 가능하다. 인간형 로봇은 이족 보행 로봇의 형태를 지니며 보통 20 자유도(DOF : Degree of freedom) 이상의 높은 자유도와 직렬형 링크 구조로 인해 로봇의 안정도를 해석하고 움직임을 제어하기가 어렵다. 이러한 이유로 이족 보행 로봇 동작의 안정도를 증가시키기 위해 로봇의 최적화된 동작 패턴 생성과 자세 제어 등이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 범용 근사자의 특징을 갖는 신경망을 이용하여 이족 보행 로봇의 동작 패턴 생성 방법에 대하여 제안하였다. 실제로 계획된 동작을 토대로 6가지의 동작 패턴을 생성하였으며 컴퓨터 모의실험과 상용 이족 보행 로봇을 이용하여 생성된 동작 패턴의 안정도를 확인해보고 제안된 방법에 타당성을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.107-110
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2004
이족 로봇은 기존의 바퀴로 움직이는 로봇에 비해 더 큰 이동성을 가지고 있다. 하지만 현실적으로는 쉽게 넘어지는 경향이 있어서, 보행시 동적인 안정성을 확보해야 할 필요성이 있다. 하지만 이를 위한 기구학적 해석이나 동역학적 해석이 너무 난해하다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 이족 로봇의 동적 보행에 있어서 안정성을 확보하기 위해 퍼지 모델을 설계하고, 시뮬레이션을 실현함으로써 본 논문에서 제안된 보행 알고리즘이 실현가능한 것임을 확인한다.
본 논문의 목적은 이족 로봇이 스스로의 위치, 속도, 자세 등을 판단할 수 있도록 하기위한 관성항법시스템을 설계하는 것이다. 관성항법시스템은 외부장치의 도움 없이 로봇의 위치, 속도 및 자세 결정이 가능한 독립적인 항법 시스템으로 전파장애나 환경변화에 영향을 받지 않으며, 비교적 정확한 위치정보를 제공한다. 반면 시간이 지남에 따라 오차가 누적된다는 단점이 있으나 좁은 공간에서 단시간 동작하는 이족로봇에 있어 큰 문제가 되지 않는다. 이 관성항법시스템을 이용하여 독립적인 이족 로봇이 위치, 속도 및 자세를 판단 가능하여 보다 지능적인 임무를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 관성항법시스템의 구조와 이론적 배경을 통한 설계, 그리고 이족로봇에 적용을 위한 방법을 제시한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.1
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pp.51-56
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2013
In order to apply a biped robot in real world, the robot requires a robust walking and a function of localization, path planning and navigation. Recently, localization and path planning using RFID of mobile robot has been studying. However, when the biped robot walks, it has unstability and tends to leave the path. In the paper we propose a method of walking stabilization using FSR(Force Sensing Resistor), Gyro and accelerometer for the real biped robot. Also a path tracking algorithm using RFID sensor attached in robot's foot is proposed based on localization of the robot. The proposed algorithm is verified from walking experiments using real biped robot on uneven terrain and path tracking experiments on the RFID environments.
Park Sang-Su;Kim Byung-Soo;Oh Jae-Joon;Choi Yoon-Ho
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.443-448
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2006
In this paper, a novel method is proposed for generating the low-power and stable walking trajectory of biped robots, and then a biped robot with 25 DOFs(degrees of freedom) is designed and implemented for the realization of the low-power walking trajectory generated by the proposed method. In our method, first a stable VPCG(vertically projected center of gravity) trajectory is generated, and then the trajectories of ankle and pelvis of a biped robot are planned to follow the preplanned stable VPCG trajectory, which produces a waking pattern without bending its knees and enables a biped robot to walk with less power consumption. On the other hand, a biped robot implemented in this paper has the mechanical structure of foot that enables a biped robot to support on the ground well, and the mechanical structure of pelvis that enables a biped robot to move flexibly. From results of the walking experiment and power consumption measurement, it was confirmed that the proposed method can generate the more stable and flexible trajectory with less power consumption compared with the existing methods which do not use the ankle of a biped robot.
Based on the fact that a human being walks naturally and stably with consuming a minimum energy, this paper proposes a new method of generating a natural gait of 5-link biped robot like human by analyzing a COG (Center Of Gravity) trajectory of human's gait. In order to generate a natural gait pattern for 5-link biped robot, it considers the COG trajectory measured from human's gait images on the sagittal and frontal plane. Although the human and 5-link biped robot are similar in the side of the kinematical structure, numbers of their DOFs(Degree Of Freedom) are different. Therefore, torques of the human's joints cannot are applied to robot's ones directly. In this paper, the proposed method generates the gait pattern of the 5-link biped robot from the GA algorithm which utilize human's ZMP trajectory and torques of all joints. Since the gait pattern of the 5-link biped robot model is generated from human's ones, the proposed method creates the natural gait pattern of the biped robot that minimizes an energy consumption like human. In the side of visuality and energy efficiency, the superiority of the proposed method have been improved by comparative experiments with a general method that uses a inverse kinematics.
Park, Kyoung-Yong;Seo, Jae-Kwan;Lee, Sung-Ui;Oh, Sung-Nam;Kim, Kab-I1;Kang, Hwan-Il
Proceedings of the KIEE Conference
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2001.11c
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pp.80-83
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2001
이족로봇이 stand-alone 형태를 가지기 위해서는 기계적인 구조가 중요할 뿐만 아니라 하드웨어시스템이 간결하게 잘 설계되어야 한다. 이렇게 하드웨어시스템이 가볍고 간결하여 설계되어야 쉽게 로봇에 장착할 수가 있다. 본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용해 모터 제어기를 구성해서 이족로봇을 설계하는 방법을 다루고자 한다. 본 논문에서 구성하는 하드웨어 시스템은 메인 CPU로 AM186ES를 사용하며 FPGA는 Altera사의 FLEX EPF10K20TC144-3을 사용하였다. 이와 같이 FPGA를 사용하는 하드웨어시스템은 기본적으로 VHDL언어를 사용하여 유연하게 하드웨어를 구성 할 수 있으며, 이족로봇의 여러 가지 보행 알고리즘에 능동적으로 대처할 수 있다. 뿐만 아니라 하드웨어가 간단해 지면서 가볍고 전력소모가 적으며 신뢰성 있는 시스템을 구축할 수 있다.
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.
In this paper, we introduce a method to obtain high-quality results at a low cost for simulating musculoskeletal characters based on data from the reference motion through motion capture on two-legged walking through reinforcement learning. We reset the motion data of the reference motion to allow the character model to perform, and then train the corresponding motion to be learned through reinforcement learning. We combine motion imitation of the reference model with minimal metabolic energy for the muscles to learn to allow the musculoskeletal model to perform two-legged walking in the desired direction. In this way, the musculoskeletal model can learn at a lower cost than conventional manually designed controllers and perform high-quality bipedal walking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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