• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.360-365
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• 2013

본 연구에서는 발끝 궤적을 미리 설계하지 않고, CPG(Central Pattern Generator)를 이용하여 동적으로 생성할 수 있는 기법을 제안한다. 생성된 발끝 궤적은 CPG 의 진동적인 출력에 따라 가변적인데, 이는 발끝 궤적이 CPG 진동적인 출력 신호의 맵핑 함수로 주어지기 때문이다. 이를 통해 환경에 적응적인 궤적을 생성할 수 있는 토대를 마련할 수 있다. 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위해서, Webots 시뮬레이션을 통해 휴머노이드 로봇 Nao에 대한 실험을 수행하고, 성능과 동작 특성을 분석한다.

• 전기학회논문지
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• 제63권5호
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• pp.683-689
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• 2014

The paper introduces dynamic generation technique of foot trajectories for humanoid robots using CPG(Central Pattern Generator) and proposes adaptive walking method for slope terrains combining a feedback network. The proposed CPG based technique generates the trajectory of foot in the Cartesian coordinates system and it can change the step length adaptively according to the feedback information. To cope with variable slope terrains, the sensory feedback network in the CPG are designed using the geometry relationship between foot position and body center position such that humanoid robot can maintain its stability. To demonstrate the effectiveness of the proposed approach, the experiments on humanoid robot Nao are executed in the Webot simulation. The performance and motion features of the CPG based approach are compared and analyzed focusing on the adaptability in slope terrains.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.749-754
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• 2009

4족 보행로봇의 빠른 걸음새를 자동으로 생성하는 문제에 대해서 GP(Genetic Programming)와 CPG(Central Pattern Generator) 기반의 두 가지 방식을 비교한다. GP(Genetic Programming)를 이용한 관절좌표계 상에서의 걸음새 생성 기법은 발끝의 자취와 수 많은 자세 파라미터를 사용하는 대신에 적은수의 관절 궤적을 생성하므로 효율적이다. CPG는 뇌로부터의 입력을 받아서 진동적인 출력을 생성하는 신경회로로 고등생물의 걸음 원리를 수학적으로 모델링한 것이다. 바이올로이드로 구성된 4족 보행로봇에 대하여 Webots기반의 ODE 시뮬레이션을 통해 접근 기법들에 대한 최적화를 수행하고 결과를 비교 분석한다. 그리고, 구해진 시뮬레이션과 결과를 실제 로봇에 대해서 각 동작을 실행시켜 보면서 CPG와 GP 기반의 걸음새 방식의 실제적인 성능 및 특성을 고찰한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.151-152
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• 2009

본 논문에서는 진화연산 기법중 GP(Genetic Programming)를 이용한 관절좌표계 상에서의 걸음새 자동생성 기법과 생물체의 신경발생 신호 원리를 이용한 CPG(Central Pattern Generator) 기법을 구현한다. 바이올로이드로 구성된 4족 보행로봇에 대하여 Webots기반의 ODE 시뮬레이션을 통해 접근 기법들에 대한 최적화를 수행하고 결과를 비교 분석한다. 그리고 구해진 시뮬레이션과 결과를 실제 로봇에 대해서 각 동작을 실행시켜 보면서 CPG와 GP 기반 걸음새 방식 실제적인 성능 및 특성도 고찰한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1789-1790
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• 2007

이 논문에서 우리는 생체모방 시스템을 구현하기 위해 일반적인 기계 시스템과 인간의 신경 진동자 모델을 결합하였다. 이러한 시스템은 외부환경의 변화에 따른 효과적인 자율 적응 운동 형태를 생성할 수 있다. 인간 및 동물의 주기적 자율 운동을 관장하는 Central Pattern Generator (CPG)는 신경 진동자 네트웍에 의해서 표현가능하고 이는 신경 진동자 모델 내부의 sensory 피드백 신호를 통해, 주기성을 같은 외란에 상호 작용하여 적절한 운동을 생성해 낸다. 따라서 이를 기계 시스템에 결합하면 이러한 시스템은 변화되는 환경이나 잘 알지 못하는 외란에 대하여 자율적으로 적응된 운동을 보일 수 있다. 이를 위해 본 논문은 이러한 신경 진동자 모델과 결합된 realtime 시스템을 구현하고 그 자율 적응 운동의 생성 가능성을 살펴본다.

• Advances in robotics research
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• 제1권1호
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• pp.101-126
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• 2014

In this article we present modular neural control for a leg-wheel hybrid robot consisting of three legs with omnidirectional wheels. This neural control has four main modules having their functional origin in biological neural systems. A minimal recurrent control (MRC) module is for sensory signal processing and state memorization. Its outputs drive two front wheels while the rear wheel is controlled through a velocity regulating network (VRN) module. In parallel, a neural oscillator network module serves as a central pattern generator (CPG) controls leg movements for sidestepping. Stepping directions are achieved by a phase switching network (PSN) module. The combination of these modules generates various locomotion patterns and a reactive obstacle avoidance behavior. The behavior is driven by sensor inputs, to which additional neural preprocessing networks are applied. The complete neural circuitry is developed and tested using a physics simulation environment. This study verifies that the neural modules can serve a general purpose regardless of the robot's specific embodiment. We also believe that our neural modules can be important components for locomotion generation in other complex robotic systems or they can serve as useful modules for other module-based neural control applications.