• 대한기계학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.250-256
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• 1984

본 논문에서는 다관절 평면로봇팔의 작업영역 및 기하학적 최적설계에 대하여 연구하였다. 관절 이 두 개인 평면로봇팔의, 공간적 효율과 관계되는, 작업영역의 면적은 해석적으로 계산할 수 있 으나, 세 개 이상의 다관절 평면로봇팔의 작업영역의 면적은 일반적으로 단순하게 해석적으로 해 를 구하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 두 개의 그래픽 RAM을 가진 마이크로 컴퓨터를 사용 하여 작업영역의 면적을 근사적 도식법으로 구하고 이것을 이용하여 미리 임의의 작업점들이 지 정되었을 때 이들 작업점들을 통과, 포함하고, 또 기구학적으로 최적인 작업영역을 갖는 로봇팔을 설계하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제20권1호
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• pp.146-153
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• 1996

A SCARA type direct drive robot which can be used in the assembly operation was designed and manufactured. Graphite fiber epoxy composite material was used in the fabrication of the robot arm structure in order to improve the speed of the robot arm with a high damping effect. For model-based control and sensitivity analysis of system parameters, the dynamic model of robot arm and drive servo amplifier parameters such as equivalent gains of PWM driver and velocity gains of servo system were estimated from frequency response tests. The complete dynamic model for overall robot system was used in the simulation of the open-loop control. The simulation results agreed reasonably well to the experimental results. The feedforward control using the dynamic models improved the trajectory tracking performance, decreasing the tracking error by factor of three compared with PID control. This study found that the inverse dynamic model of the robot arm including the drive servo system showed better performances than the case of arm dynamic model only.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.6986-6992
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• 2014

일반화된 보로노이 그래프(GVG)는 자율 주행 로봇을 위한 일종의 로드맵으로서. GVG는 선서에다 받은 정보만 사용하여 작업 공간거리의 계산에 따라 정의를 한다. 로봇은 장애물까지의 최대 거리를 검출할 수 있기 때문에 포인트 뷰에서 GVG의 최적은 정출 몇 장애물 회피이다. 로봇의 경우에는, GVG는 가장 안전적인 길이라고 할 수 있다. 따라서 높이 링크 로봇의 GVG가장거리에 대한 연구가 매우 필요하다. 기존 연구에서 점(point) 로봇을 위한 GVG(point-GVG)와 로드 로봇을 위한 GVG(rod-GVG)가 발표되었다. 이 논문은 더 고차원의 로봇인 두 개의 동일 링크가 관절로 연결된(tow-identical-link; L2) 로봇을 위한 GVG(L2-GVG)에 대한 연구이다. L2-GVG는 미지의 평면 작업공간에서 움직이는 L2 로봇의 짜임새 공간 $R^2{\times}T^2$상에서 로드맵을 생성하되, 이전 연구와 마찬가지로 지역적 센서 정보만을 이용해 로봇이 스스로 주행하면서 맵을 만들어 낸다. 이 논문에서는 이전 point-GVG와 rod-GVG에서는 나타나지 않는, 관절이 존재하여 생기는 복잡한 특성에 대해서 분석한다. 이는 다관절 로봇으로의 확장에 중요한 초석이 될 것이다.