• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권2호
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• pp.131-143
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• 2009

인간이 최소 에너지를 소비하면서 자연스럽고 안정된 상태로 보행한다는 것에 착안하여, 본 논문은 인간 보행의 COG 궤적을 분석함으로써 인간형 이족로봇의 자연스러운 보행에 관한 연구를 수행한다. 이를 위해서 본 논문은 ssgittal plane과 frontal plane상의 보행 영상으로부터 계측된 COG 궤적을 고려함으로써 안정적이고 에너지를 최소화하는 자연스러운 이족로봇의 보행 패턴을 생성한다. 인간과 이족 로봇은 기구학적인 형태는 유사하지만 자유도에 있어 많은 차이를 의이기 때문에 추출된 인간 관절의 회전력을 이족로봇에 바로 적응할 수 없다. 본 논문에서는 인간의 보행패턴으로부터 계측된 각 관절의 회전력과 인간의 COG 궤적으로부터 계산된 ZMP을 이용하는 적응적 보행 패턴 생성 GA 알고리즘을 통해 5-link 이족로봇 모델의 보행패턴을 생성한다. 제안된 알고리즘은 인간의 각 관절의 회전력과 ZMP 궤적을 고려하기 때문에 인간과 같이 유연하고 에너지 소비를 최소화하는 인간형 이족로봇의 보행패턴을 생성한다. 본 논문은 역기구학을 이용한 일반적인 방법과 제안하는 방법에 의해 생성된 보행 패턴을 각각 5-link 이족로봇 모델에 적용하여 시각적인 측면과 에너지 효율측면에서 평가함으로써 제안하는 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.793-798
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• 2010

본 논문에서는 소비 에너지 분석을 통한 이족보행로봇의 저전력 보행 보정 기법을 제안하였다. 먼저 이족 로봇의 보행 기본자세의 각 축별 소비 에너지를 분석하여 소비 에너지를 절감하는 기본 보행 자세를 구현하였다. 이족 로봇의 보행 기본자세를 무릎 구부리는 자세로 정하여 소비에너지를 줄이고, 무게중심을 낮추어 자세 안정성을 향상하였다. 이족로봇의 보행시 모터 전류를 측정하여 좌우 다리의 소비 전력을 분석하고, 이를 바탕으로 좌우 에너지 불균형을 제거하도록 보행 자세를 보정하였다. 보행 기본자세의 좌우 소비 전력을 고르게 분포시키게 자세를 보정함으로서 전체 소비 에너지를 감소시키고, 로봇의 좌우 자세 균형을 맞추어 보행시 안정성을 향상하였다. 제안한 소비 에너지 분석을 통한 저전력 보행 구현 방법은 임베디드시스템 기반의 소형 이족 로봇을 실제 제작하여 보행 실험을 통해 성능을 검증하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.505-506
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• 2008

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.59-64
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• 2005

이족보행로봇을 실생활에 적용하기 위해서는 비평탄지형에서의 안정적인 보행 및 자세 안정화가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 이족보행로봇의 비평탄지형 보행알고리즘과 외력에 대한 자세안정화 알고리즘을 제안하였다. 먼저 다양한 형태의 장애물, 계단, 경사면의 비평탄지형에서 안정적 보행이 가능한 이족보행로봇의 기구부 및 원격제어 가능한 제어시스템 설계에 대하여 설명하고, 이러한 비평탄지형에서 발에 부착된 적외선센서 및 FSR센서, 머리에 장착된 카메라를 사용한 안정된 지능보행 및 원격제어 알고리즘을 제안하였다. 또한 발바닥에 장착된 FSR센서를 사용하여 외부에서 들어오는 외력에 대처하는 자세안정화 알고리즘도 제안하였다. 제안된 비평탄지형 보행 및 자세안정화 알고리즘, 원격제어기법은 실제 제작된 이족보행로봇을 다양한 장애물을 포함한 환경에서 실험하여 성능을 검증하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.17-27
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• 2018

We propose a new approach to control a biped robot motion based on iterative learning of voice command for the implementation of smart factory. The real-time processing of speech signal is very important for high-speed and precise automatic voice recognition technology. Recently, voice recognition is being used for intelligent robot control, artificial life, wireless communication and IoT application. In order to extract valuable information from the speech signal, make decisions on the process, and obtain results, the data needs to be manipulated and analyzed. Basic method used for extracting the features of the voice signal is to find the Mel frequency cepstral coefficients. Mel-frequency cepstral coefficients are the coefficients that collectively represent the short-term power spectrum of a sound, based on a linear cosine transform of a log power spectrum on a nonlinear mel scale of frequency. The reliability of voice command to control of the biped robot's motion is illustrated by computer simulation and experiment for biped walking robot with 24 joint.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.259-266
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• 2015

This study presents new scheme for various walking pattern of biped robot under the limitted enviroments. We show that the neural network is significantly more attractive intelligent controller design than previous traditional forms of control systems. A multilayer backpropagation neural network identification is simulated to obtain a learning control solution of biped robot. Once the neural network has learned, the other neural network control is designed for various trajectory tracking control with same learning-base. The main advantage of our scheme is that we do not require any knowledge about the system dynamic and nonlinear characteristic, and can therefore treat the robot as a black box. It is also shown that the neural network is a powerful control theory for various trajectory tracking control of biped robot with same learning-vase. That is, we do net change the control parameter for various trajectory tracking control. Simulation and experimental result show that the neural network is practically feasible and realizable for iterative learning control of biped robot.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.447-449
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• 2004

We proposed the method of the production of the humanoid biped robot and apply the A* path finding algorithm, for that robot mainly used in game and mobile robot, to avoid obstacles at real time. Actually we made the robot which has 20 DOF, 12 DOF in the two legs, 6 DOF in the two arms and each 1 DOF in the neck and waist, to realize human motions with minimal DOF, And we use the CATIA V5 for 3D modeling design and simulate.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.810-815
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• 2004

In this paper, we propose new parallel mechanism of a 3 dimensional biped robot whose each leg is composed of two 3-dof parallel platforms linked serially. This proposed parallel mechanism is able to move freely in the man-made environment and is applied to various fields, such as medical, welfare, and so on. And a total weight of each leg is expected to be lighter than serial linked leg. One side leg consists of a 3-dof orientation platform and 3-dof asymmetric parallel platform. The former consists of three active linear actuators and seven passive joints, and the latter of two active linear actuators, one active rotational actuator and eight passive joints. Thus, there are two kinds of parallel platforms each chain's elements and active joint's positions are different for the biped robot to move freely like a serial link without the kinematics constraints. The effectiveness and the performance of the proposed parallel mechanism and locomotion trajectory are shown in computer simulations with a 12-DOF parallel biped robot.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.233-240
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• 2006

This paper presents the robust control method using a self recurrent wavelet neural network (SRWNN) via adaptive backstepping design technique for stable walking of biped robots with unknown model uncertainties. The SRWNN, which has the properties such as fast convergence and simple structure, is used as the uncertainty observer of the biped robots. The adaptation laws for weights of the SRWNN and reconstruction error compensator are induced from the Lyapunov stability theorem, which are used for on-line controlling biped robots. Computer simulations of a five-link biped robot with unknown model uncertainties verify the validity of the proposed control system.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권3호
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• pp.269-282
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• 2007

This paper presents a robust control method via the intelligent adaptive backstepping design technique for stable walking of nine-link biped robots with unknown model uncertainties and external disturbances. In our control structure, the self recurrent wavelet neural network(SRWNN) which has the information storage ability is used to observe the uncertainties of the biped robots. The adaptation laws for all weights of the SRWNN are induced from the Lyapunov stability theorem, which are used for on-line controlling biped robots. Also, we prove that all signals in the closed-loop adaptive system are uniformly ultimately bounded. Through computer simulations of a nine-link biped robot with model uncertainties and external disturbances, we illustrate the effectiveness of the proposed control system.