• 한국정밀공학회지
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• 제17권4호
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• pp.203-208
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• 2000

2진 로봇 머니퓰레이터는 기하학적 형상이 가변트러스 구조로 되어 있으며 조인트의 구동원으로 사용되는 엑츄에이터는 2가지의 변위, 즉 최대 및 최소 변위만으로 동작한다. 따라서 작업영역은 연속적으로 주어지는 일반 로봇 머니퓰레이터와는 달리 유한 개의 위치 벡터의 집합 형태로 나타난다. 기존의 역기구학적 해석방법을 적용하기 어려운 2진 로봇 머니퓰레이터의 불연속적인 특성에 대해 새로운 작업영역과 역기구학 문제를 정의하였다. 유전 알고리즘을 사용하여 새로이 정의된 문제의 역기구학적 해석을 수행하였으며 유전 알고리즘이 2진 로봇 머니퓰레이터의 역기구학적 해석에 있어서 효과적이고 강건한 방법임을 보여주었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권4호통권97호
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• pp.205-212
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• 1999

A three dimensional binary parallel robot manipulator uses actuators which have only two stable states and its structure is variable geometry truss. As a result, it has a finite number of states and fault tolerant mechanism because of kinematic redundancy. This kind of robot manipulator has some advantages compared to a traditional one. Feedback control is not required, task repeatability can be very high, and finite state actuators are generally inexpensive. Because the number of states of a binary robot manipulator grows exponentially with the number of actuators it is very difficult to solve and inverse kinematic problem. The goal of this paper is to develop an efficient algorithm to solve an inverse kinematic problem of three dimensional binary parallel robot manipulator using a backbone curve when the number of actuators are too much. We first derive the coordinate transformations associated with a three degree of freedom in-parallel actuated robot manipulator. The backbone curve is generated optimally by considering the maximum roll and pitch angles of the robot manipulator configuration and length of link. Then, the robot manipulator is fitted along the backbone curve with some criterion.

• 생물환경조절학회지
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• 제23권2호
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• pp.123-130
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• 2014

참외 재배환경은 토양 위의 수평바닥에서 재배된 것을 수확하여야 하며, 참외가 잎으로 덮여져 있어 인식이 어렵고, 덩굴성 줄기로 인해 참외를 그립하기에도 매우 불리하다. 이러한 재배환경에 적합하도록 엔드이펙트, 머니퓰레이터, 인식장치 등의 참외 수확 로봇을 개발하였고 이를 시험하였다. 엔드이펙터는 수확물을 잡기 위한 그립퍼와 줄기를 절단하는 커터로 구분되며, 그립퍼는 4개의 핑거가 동시에 구동하고, 커터는 2개로 전후진 동작이 되도록 설계하여 파지력과 절단력을 제어할 수 있도록 하였다. 머니퓰레이터는 중심축을 기준으로 회전을 하는 L-R형 모델에 직교 좌표형과 셔틀형 머니퓰레이터를 조합한 4축 매니플레이트 구조로 설계하였다. 인식장치는 1차 인식장치인 GVC와 2차 인식장치인 LVC를 이용하여 참외를 식별하고 그 중에서 당도나 숙도를 예측하여 선별하였다. 이 장치를 이용하여 로봇의 성능시험을 한 결과 수확시간은 평균 18.2sec/ea, 픽업율은 평균 91.4%, 손상율은 평균 8.2%, 선별율은 평균 72.6%로 나타났다.