본 논문은 로봇이 영상을 통해 획득한 특정물체의 기하학적 정보를 이용하여 이족로봇이 안정적으로 보행할 수 있게 하기 위한 균형제어기법을 제안한다. 영상은 핀 홀 카메라 모델을 통해 획득하였으며, 영상에 포함되는 특정물체의 특징성분에 대한 변위와 로봇의 자세와의 상관관계는 핀 홀 카메라 모델을 이용하여 공간좌표계의 특징정보를 평면좌표계의 영상정보에 매칭시킨 후, 특징들의 변위에 따른 로봇 관절 좌표계의 변위를 추정하는 방법으로 구할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 균형제어기법은 별도의 센서없이 카메라만을 이용하여 이족보행 로봇의 균형제어가 가능하다는 장점을 가지며, 소형이족로붓을 이용한 실험을 통해 그 효율성을 검증하였다.
This study treats the method for kinematic modeling of the biped walking robot, for synthesizing various gait trajectories, and for calculating adequate values of the joint torque inside the stable region. To synthesize various and anthropomorphic walking easily, the gait trajectory is specified by a set of ten walking prameters, and the trunk motion equation is derived by the zero moment point and the gait trajectory. By distributing ground reaction force and moment reduced at the zero moment point to the both feet, the joint torque equation can be derived readily, and according to this equation, the joint torque to stable walking can be computed.
In this paper, a closed-loop observer to extract the center of mass (CoM) of a bipedal robot is suggested. Comparing with the simple conversion method of just using joint angle measurements, it enables to get more reliable estimates by fusing both joint angle measurements and F/T sensor outputs at ankle joints. First, a nonlinear-type observer is constructed to estimate the flexible rotational motion of the biped in the extended Kalman filter framework. It adopts the flexible inverted pendulum model which is appropriate to address the flexible motion of bipeds, specifically in the single support phase. The predicted estimates of CoM in terms of the flexible motion observer are combined with measurements (that is, output of the CoM conversion equation with joint angles). Then, we have final CoM estimates depending on the weighting values which penalize the flexible motion model and the CoM conversion equation. Simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.
This paper is concerned with walking trajectory generation by applying the genetic algorithm. The walking trajectory is generated though three via-points and genetic algorithm is employed to find velocity and acceleration at each via-point. Also genetic algorithm is applied for balancing joint trajectory. Fitness function is used for minimizing the trajectory. As a result, new algorithm generated the smooth trajectory. The proposed algorithm is verified by the experiment of biped walking robot developed in our Control laboratory, and we compared the result with the previous walking algorithm. It showed that the new proposed algorithm generated the better walking trajectory.
This paper deals with the trajectory planning of IWR biped robot using genetic algorithm. The trajectory of a swing leg is generated by 5th order polynomial equation. Velocities and Acceleration properties on a viapoints are needed. These constants are given by heuristic method. The optimal values are determined by G.A to minimize the jerk of a trajectory. As a result, trajectory planning is implemented not on between two viapoints but on a whole interval. Efficient numerical calculation routines and walking algorithms for simulation are accomplished by MATLAB package.
To control IWR-III Biped Waking Robot, those complex modules are necessary that concurrent control multi-axes servo motors, PID & Feedforward gain tuning, initial value calibration, display current status of system, user interface for emergency safety and three-dimensional rendering graphic visualization. It is developed for various-type gait $data^{[1]}$ and for control modes (i.e open/closed loop and pulse/velocity/torque control) that Integrated Control Enviroment with GUI( Graphic User Interface) consist of time-buffered control part using MMC (Multi-Motion Controller) and 3D simulation part using DirectX graphic library.
In this paper, we introduce a case study of developing a miniature humanoid robot that has 16 degrees of freedom and is able to perform statically stable walking. The developed humanoid robot is 37cm tall and weighs 1,200g. RC servo motors are used as actuators. The robot can walk forward and turn to any direction on even surface. It equipped with a small digital camera, so it can transmit vision data to a remote host computer via wireless modem. The robot can be operated in two modes; One is a remote-controlled mode, in which the robot behaves according to the command given by a human operator through the user-interface program running on a remote host computer, the other is a stand-alone mode, in which the robot behaves autonomously according to the pre-programmed strategy. The user-interface program also contains a robot graphic simulator that is used to produce and verify the robot's gait motion. In our walking algorithm, the ankle joint is mainly used lot balancing the robot. The experimental results shows that the developed robot can perform statically stable walking on even surface.
본 논문은 의사-임피던스 모델을 이용하여 2족보행로봇이 비평탄면에서 보행하는 제어기법을 제안한다. 의사-임피던스 모델은 인간이 보행 시, 발바닥이 지면과 순응하는 동작을 모사하였다. 지면과 접촉하면서 인간의 발바닥은 2가지 보행상태를 갖게 된다. 첫 번째 상태에서는 지면과 순응하기 위해 노력이나 의도적인 토크를 가하는 것이 아니라 수동적인 모션으로 순응하게 된다. 두 번째 상태에서는 지면과 접촉한 후, 적절한 토크를 유지하여 인간의 몸이 보행을 지속할 수 있게끔 유도하며 이를 하중이동단계라고 한다. 이러한 과정이 안정적으로 로봇의 보행을 유지할 수 있음을 12자유도의 2족보행로봇과 6축의 힘을 가지는 환경모델을 반영한 시뮬레이션을 통해 보여준다. 이러한 시뮬레이션결과가 제안된 의사-임피던스 모델이 효과적임을 보여준다.
Robot mobility and intelligence become more important for robots to be used in various fields other than automation. The main purpose of providing mobility to a robot is to extend the robot's manipulability. In this paper, we introduce a small humanoid robot that can autonomously play golf as an example of incorporating robot intelligence, mobility, and manipulability. The robot has 12 degrees of freedom for legs and has various basic walking patterns. It can move to a desired position and change orientation by combining the basic waking patterns. The robot has a color CCD camera and can extract coordinates of the objects in the environments. The small humanoid robot has 8 degrees of freedom for arms and can play golf autonomously with two kinds of dexterous swing motions. Kinematic analysis of the robot arms, vision data processing for the recognition of the environments, algorithm for playing robotic golf have been performed or proposed. The experimental results show that the robot can play golf autonomously.
전통적인 모델 기반 제어 방법은 로봇의 센서계로부터 유추한 현 상황과 로봇이 가지고 있는 주변 환경에 대한 모델을 비교하고 이를 토대로 정교한 경로 계획에 따라 로봇을 구동하는 방식이다. 이러한 방식은 로봇의 주변 환경이 바뀌거나 동적으로 변화하는 경우에는 적용하기 어렵기 때문에 미리 알려져 있고 고정되어 있는 환경이 아니면 로봇이 성능을 발휘하기가 어렵다. 이에 반하여 행위기반 제어는 로봇이 처해있는 주변 환경에 대한 모델이나 경로 계획에 의존하지 않고 로봇의 특정한 센서 출력에 대하여 특정한 행위를 즉각적으로 수행하도록 구성되어 있어서 비구조적인 환경이나 동적으로 변화하는 환경에서 로봇에 적용하기가 좋다. 본 논문에서는 로봇이 처한 상황에 따라서 행위를 달리하는 상황의존형 행위기반 제어 구조를 제안하고 이를 1:1 2족 축구 로봇에 적용하여 그 효용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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