Direct teaching is an essential function for collaborative robots for easy use by non-experts. For most robots, direct teaching is implemented only in joint space because the realization of Cartesian space direct teaching, in which the orientation of the end-effector is fixed while teaching, requires a measurement of the end-effector force. Thus, it is limited to the robots that are equipped with an expensive force/torque sensor. This study presents a Cartesian space direct teaching method for torque-controlled collaborative robots without either a force/torque sensor or joint torque sensors. The force exerted to the end-effector is obtained from the external torque which is estimated by the disturbance observer-based approach with the friction model. The friction model and the estimated end-effector force were experimentally verified using the robot equipped with joint torque sensors in order to compare the proposed sensorless approach with the method using torque sensors.
This paper discusses the application of collaborative robots to the de-palletizing in IMC (Inte-grated Mail Center). The domestic courier logistics market has grown rapidly, and logistics centers are reaching critical capacity. Therefore, digital innovation based on logistics automation is necessary, and this paper looks at the factors to be considered when introducing collaborative robots and improvement measures considering the characteristics of the de-palletizing task. The benefits of introducing collaborative robots include immediate efficiency and the goal of assisting workers. The paper reviews related research and cases of collaborative robots applied to logistics centers and summarizes the results of collaborative robots introduced to actual postal logistics centers. The paper also provides a comparison of collaborative robots and industrial robots and presents four candidates for collaborative robots for logistics work. The paper also considers suction grippers to be mounted on the arm to grasp the parcel. The paper concludes by discussing the introduction of collaborative robots in the post office logistics center.
본 논문은 스마트 축사의 공기/수질/토양 오염을 감시, 살균 및 청소할 드론과 로봇에 관한 연구이다. 서론에서는 서귀포시에서 최근에 개발되어 보급을 시작한 스마트 축사 시스템의 시범서비스와 바른전자의 사례를 통해서 시스템의 발전 방향과 문제점들을 분석한다. 본론에서는 차세대 스마트 축사의 전체 구성도와 서비스 구성표를 작성함으로써 연구개발의 방향을 모색하고, 인공지능, 빅데이터 분석, 드론, 로봇의 협동 방식의 스마트 축사를 구상하여 현존하는 스마트 축사 시스템의 문제점들을 보완하였다. 결론적으로, 본 논문은 차세대 스마트 축사의 환경오염과 자연생태계위협을 근원적으로 해결할 입체적인 감지정보처리 및 실시간으로 오염/전염병의 예방과 선제적 대응을 포함한, 축사에서 발생할 오염 및 전염병 사고/사건을 관할 당국에 신고하고 행정명령을 처리하는 ICT기반시설을 제안한다.
협동로봇은 4차 산업혁명에서 제시하고 있는 생산시스템 중 하나로 작업자의 정교한 손기술과 로봇의 단순 반복작업 능력을 조합하여 효율성을 극대화할 수 있는 시스템이다. 또한, 작업자와 로봇 간의 작업공간 공유에서 발생하는 안전문제의 해결과 함께 효율적인 인터페이스 방법 개발에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 이를 위하여 작업자의 편리성과 집중도를 강화하기 위해 작업자의 수신호를 인식하여 로봇을 제어하는 방법을 제시하였으며 안전공간의 개념을 도입하여 작업자의 안전을 확보하였다. 이를 구현하기 위하여 로봇제어, PLC, 영상처리, 기계학습, ROS 등 다양한 기술을 사용하였다. 또한 이를 교육매체로 활용하기 위하여 제시된 기술들의 역할과 인터페이스 방법을 정의하여 제시하였다. 학습자들은 소개된 여러 기술들을 연계하여 시스템을 구축하고 조정하는 일을 수행한다. 따라서 현장에서 필요한 기술의 필요성을 인식시키고 이에 대한 심화 학습을 유도할 수 있는 큰 장점이 있다. 또한 문제를 제시한 뒤 스스로 문제를 해결하는 방법을 모색하는 형태로 진행해 자기 주도적으로 학습할 수 있도록 유도할 수 있다. 이를 통해 4차 산업혁명의 주요 기술들을 학습하고 다양한 문제에 대한 해결 능력을 향상시킬 수 있다.
최근 K-12교육에선 교수학습도구로 로봇을 활용하는 연구가 꾸준히 증가하고 있다. 핸즈온 특성을 기반으로 하는 로봇은 과학, 수학 교과학습 뿐만 아니라 STEAM 융합활동에서도 긍정적 교육효과를 제공하며 비판적 사고력, 창의성, 의사소통능력, 협동심 등의 21세기에 필요한 능력 신장에도 도움을 주는 것으로 알려져 있다. 하지만 많은 연구 성과에 비해 초중등 교육현장에서 로봇의 도구적 활용을 향상시키기 위한 로봇교육과정 연구는 아직 부족한 실정이다. 즉, 학교급/학년별로 도구적 활용을 제고하기 위한 체제적인 교육내용, 교육방법, 그리고 교육평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 초등학교와 중학교에서 '로봇'과 관련된 교육과정을 개발하고 운영할 수 있도록 국내외의 로봇교육과정 및 관련 사례를 분석한 후 개정될 컴퓨터과학 교육과정의 하위 영역으로써 로봇영역의 성취 목표를 제시하고, 교수학습 방법과 평가 방법의 고려사항을 제시하였다.
이동매니퓰레이터란 이동로봇과 작업로봇을 직렬로 결합하여 이동능력과 작업능력을 가지는 로봇이다. 이동매니퓰레이터의 중요한 특징중의 하나는 잉여의 자유도를 가진다는 것이다. 이를 이용하여 이동매니퓰레이터는 여러 가지 모드로 이동이 가능하고 다양한 작업을 수행할 수 있다. 이동매니퓰레이터는 고정베이스 구조의 로봇에 비해 넓은 작업공간과 특이자세 회피 및 장애물 회피에서 더 좋은 성능을 가진다. 두 대의 로봇이 협동하여 작업을 수행할 때 주어진 작업공간에서 여유자유도를 가지고 있는 이점을 이용하여 작업의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 이동매니퓰레이터가 수행되어질 작업을 세분화 시키고 로봇의 작업 성능 지수를 사용하여 로봇이 최적자세로 작업을 수행할 수 있는 연구를 하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기위해 이동매니퓰레이터를 제작하였고, 실험에 사용한 이동매니퓰레이터 PURL-II는 3자유도를 가지는 이동로봇과 5자유도를 가지는 작업로봇으로 구성되어 있다.
자율적인 다개체 모바일 로봇 시스템에 관해 경로 계획과 충돌회피는 중요한 기능이며 동시에 협력과 협동적으로 주어진 일을 수행하는데 필요한 기능이다. 본 논문에서는 이러한 중요하고도 도전적인 문제를 다룬다. 제안된 방법은 포텐셜 필드 방법과 퍼지로직 시스템에 기반을 두고 있다. 첫째로, 전역경로 계획은 포텐셜 필드를 이용하여 로봇이 목적지까지 가는데 비용을 최소화할 수 있는 경로를 선택한다. 그러고 나서 지역경로 계획은 퍼지로직 시스템을 이용하여 정적이거나 동적인 장애물과의 충돌을 피하기 위해 전역경로에서 경로를 변경시킨다. 본 논문에서는 각각의 로봇은 독립적으로 목적지를 선택하며 동시에 다른 로봇은 동적인 장애물로 고려한다. 또한 장애물의 움직임을 예측할 필요도 없다. 이러한 과정은 각각의 로봇이 해당되는 목적지를 찾을 때 까지 지속된다. 이 방법을 테스트하기 위해 자율 다개체 로봇 시뮬레이터(AMMRS)를 개발했으며 시뮬레이션과 실험기반의 결과물을 제공한다. 본 결과는 다개체 모바일 로봇 시스템에 대하여 경로계획과 충돌회피 전략이 효율적이며 유용하다는 것을 보인다.
현대합동작전의 기본 개념인 '효과중심의 동시·통합작전'에 부합하도록 신규 무기체계의 작전 요구 능력을 예측하기 위해서는 유·무인 무기체계 간의 전술적 협동 개념을 고려한 전투 효과분석이 요구된다. 그러나 수학적, 통계적 모형 등 해석적 기법으로는 비선형전 하에서의 복합체계 효과를 모의하기가 곤란한 실정이다. 이의 대안으로 실제 전장 상황과 유사하도록 시뮬레이션 환경을 조성하고 신규 무기체계가 작전에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모의 분석 능력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 무선 통신을 기반으로 유·무인 전투개체 간의 협동 교전 개념을 모의할 수 있는 전투 모의 모델을 제안한다. 먼저 미래 지상 체계의 요구 능력을 고려하여 로봇, 드론 등 무인전투개체와 전투원, 야포 등 유인전투개체를 모델링한다. 그리고 각 개체들이 무선 통신을 통해 전장 상황 정보를 공유하며 전투를 수행하는 전술적 과업을 모의한다. 마지막으로 소부대 기갑수색정찰 시나리오 하에서 정찰용 지상로봇 운용 시 표적 획득률, 원격 통제 성공률, 수색 소요 시간, 작전간 생존율, 적 손실률 등의 전투효과를 모의실험을 통해 산출함으로써 개발된 모델의 활용 가능성을 확인한다. 향후 제안된 모델은 유·무인 지상무기의 효과 분석은 물론 각종 워게임 전투 실험 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
A hierarchical structure for the cooperative control of multiple mobile robots using coordinates of objects obtained from vision system is proposed. The order-level perceives environments represented by workspace sets. The algorithm selects an object to be moved using an object discrimination part and determines the robot actions. The action-level generates a trajectory of each wheel velocity of robot. The simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.
Assembly tasks are often performed by one robot with fixtures. This type of assembly system has low flexibility in terms of the variety of parts and the part-presentation the system can handle. This paper addresses assembly without fixtures using two-manipulator robot. An active method using force feedback is proposed for the peg-in-hole assembly in highly uncertain environment. Assembly states are defined as status having unique motion constraints and events are modeled as variation of the environmental force. The states are recognized through identification of the events using two 6-d. o. f. force/moment sensors. The proposed method is verified and evaluated by experiments with round peg-in-hole assembly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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