This paper introduced how to construct Denavit-Hartenberg (DH) parameters from the Unified Robot Description Format (URDF). URDF is convenient for describing a robot even though the robot is very complex. On the other hand, DH convention is not an easy notation for many novices who want to describe a robot. Therefore, most vendors provide URDF and users prefer to use URDF to describe a robot. However, some controllers or algorithms are based on DH parameters to perform kinematics, dynamics, control, etc. To connect URDF and DH parameters, we present a three-step approach to construct DH parameters from URDF. The first step is to define the joint axis for constructing DH parameters. The second step is constructing DH parameters to define joint character. The final step is constructing DH parameters to define the coordinate frame of the child link. This approach is based on intuitive vector calculation and guarantees the uniqueness of DH parameters. To verify our approach, we applied our approach to a simple one-link robot, a manipulator with 6 DOF, and a quadruped robot with 3 DOF per leg. We verified that our approach worked well based on forward kinematic results.
The automatization by industrial robot of today is merely rely on to the simple position repeating works, but requirements of research and development to the force control which would adapt positively to various restriction or contacting works to environment. In this paper, a learning control algorithm using, neural networks is proposed for the position and force control by a direct-drive robot. The proposed controller is the feedback controller to which the learning function of neural network is added on to and has a character of improving controller's efficiency by learning. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated by the experiment on the hybrid position and force control of a parallelogram link robot with a force sensor.
문자 인식은 인공지능의 한 분야로써 자동화 시스템, 로봇, HCI 분야에서 그 응용성 이 증대되고 있는 첨단 기술이다. 본 논문에서는 숫자, 기호, 영어, 한글이 여러 가지 형태로 조합되어 사용될 수 있는 영역에서의 문자 인식을 위해 인식 문자 집합과 대표 문자를 도입하였다. 여러 가지 조합의 언어 집합에 따른 소규모 인식기를 계층적으로 조합하여 인식 결과의 정확성을 높이고 시간 비용을 줄일 수 있는 효율적인 인식기 구조를 제안하였다. 그리고 학습 성능이 우수한 Delta-bar-delta 알고리즘을 이용하여 개별 소규모 인식기를 학습한 다음 다양한 개별 문자를 대상으로 그 인식 성능을 살펴본 결과 99%의 인식률을 획득함으로써 혼용 언어 문자 인식의 효율성과 신뢰성을 증명하였다.
STEAM이란 선진국에서 먼저 시작한 STEM에 예술을 융합시켜 창의적 사고를 증진하도록 의도된 다 학문적 교육 프로그램이다. STEAM은 다양한 학문들을 융합하고 연결하는 교육적인 활동들을 통해 학생들의 창의성을 유발할 수 있다. 본 연구에서는 로봇을 활용하여 과학, 기술, 수학, 미술, 음악의 STEAM 교육요소를 융합하였고 다음에 보다 흥미 있고 효과적인 방법으로 학생들의 창의성과 인성(협동과 의사소통에 초점)을 키우는 STEAM 기반 프로그래밍교육 프로그램을 개발하였다. 개발된 교육프로그램을 활용하여 서울소재 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 수업을 진행하였다. 실험의 결과로 대부분의 학생들이 STEAM 기반 프로그래밍 교육과정에 참여한 후에 창의성과 인성부분에서 향상되는 결과를 보여주었다.
The purpose of this study was to investigate how young children recognize the image of robots, and how they understand the relationship between themselves and robots based on school experience. 20 children from kindergarten A had no direct experience with educational robots, whereas 20 children from kindergarten B had experience in using educational robots in their classroom. Total 40 children from age group 5 class participated in this study. We collected data using interview and drawing test. The findings of the study are as follows: First, participating children recognized robots as having both the character of a machine and a human. But children with previous robot experience provided description of robots as a machine-tool. Both groups were not able to explain the structure of robots in details. Second, participating children understood that they can develop a range of social relationships with robots, including simple help to family replacement. There were mixed views on robots among the children with previous experience, but children with no experience described robots as taking the role of peers or family members. These findings could contribute to the development of robots and related programs in the field of early childhood education.
사용자의 감성 상태에 적절한 반응을 보이는 로봇 또는 인터랙티브 캐릭터에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 문장 입력에 대하여 사용자의 의도와 감성 상태에 적절한 응답을 제공하는 지능형 메신저를 개발한다. 사용자의 의도 및 감성 상태 인식을 위하여, 지능형 메신저는 화행 분석 및 감성 분석 기능을 포함한다. 또한, 감성 및 화행 표현을 위한 태그가 추가된 AIML 기반의 대화형 스크립트를 사용한다. 대화형 스크립트에서 사용자의 감성에 적합한 답변을 찾으면, 지능형 메신저는 그 답변을 대화창에 보여줌과 동시에 애니메이션 캐릭터가 사용자의 감성과 동조화된 감정 표현 동작을 수행하도록 한다. 만일 감정을 표현하는 애니메이션 캐릭터가 무선 네트워크를 통하여 콘텐츠 로봇과 동기화된다면, 사용자와 동일 공간에 존재하는 콘텐츠 로봇은 사용자에 대하여 감성적 반응을 보일 수 있다.
This paper proposes a ubiquitous robot, Ubibot, as an integration of three forms of robots: Software robot (Sobot), Embedded robot (Embot) and Mobile robot (Mobot). A Sobot is a virtual robot, which has the ability to move to any place or connect to any device through a network in order to overcome spatial limitations. It has the capacity to interpret the context and thus interact with the user. An Embot is embedded within the environment or within physical robots. It can recognize the locations of and authenticate the user or robot, and synthesize sensing information. Also it has the ability to deliver essential information to the user or other components of Ubibot by using various types of output devices. A Mobot provides integrated mobile service. In addition, Middleware intervenes different protocols between Sobot, Embot, and Mobot in order to incorporate them reliably. The services provided by Ubibot will be seamless, calm and context-aware based on the combination of these components. This paper presents the basic concepts and structure of Ubibot. A Sobot, called Rity, is introduced in order to investigate the usability of the proposed concepts. Rity is a 3D synthetic character which exists in the virtual world, has a unique IP address and interacts with human beings through Vision Embot, Sound Embot, Position Embot and Voice Embot. Rity is capable of moving into a Mobot and controlling its mobility. In doing so, Rity can express its behavior in the virtual world, for example, wondering or moving about in the real world. The experimental results demonstrate the feasibility of implementing a Ubibot in a networked environment.
미래 인간의 삶은 사회, 경제, 정치와 개인 등 삶의 전 영역에 걸쳐 다학제적 기술의 파급효과 증대에 의해 혁신될 것이다. 특히 로봇 분야와 로봇을 이용한 차세대 게임 분야에서는 다학제적 기여와 상호작용에 의해 더욱 더 기술간 융합화가 가속화 될 것으로 전망된다. 본 연구는 지금까지의 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 기술적인 한계 및 시공간적 제약을 뛰어넘는 새로운 인터페이스 모델로, 기존 인간-로봇 인터페이스 기술에서 가질 수 없는 다양한 모달리티(modality)들의 융합을 통해 보다 신뢰성 있으며 편하고 자유로운 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 연구이다. 이족보행의 휴먼로봇과 모바일 기기 화면의 3D 콘텐츠(contents) 로봇(가상로봇)의 동작과 위치 값을 실시간적으로 연동하는 동기화(Synchronization) 엔진을 개발하고, 상호간의 정보를 주고받기 위한 무선 프로토콜(Protocol) 및 효율적인 티칭(Teaching)을 위한 학습에 의한, 다이렉트 티칭앤플레이(Direct Teaching & Play)의 티칭 프로그램 개발과, 이를 이용한 로봇 게임 시스템을 연구한다.
In the navigation for a mobile robot, the collision avoidance with unexpected obstacles is essential for the safe navigation and it is independent of the technique used to control the mobile robot. This paper presents a new collision avoidance algorithm using neural network for the safe navigation of the autonomous mobile robot equipped with CAN and ultrasonic sensors. A tracked wheeled mobile robot has a stability and an efficiency to move on a rough ground. And its mechanism is simple. However it has difficulties to recognize its surroundings. Because the shape of the tracked wheeled mobile robot is a square type, sensor modules are generally located on the each plane surface of 4 sides only. In this paper, the algorithm using neural network is proposed in order to avoid unexpected obstacles. The important character of the proposed algorithm is to be able to detect the distance and the angle of inclination of obstacles. Only using datum of the distance and the angle, informations about the location and shape of obstacles are obtained, and then the driving direction is changed. Consequently, this algorithm is capable of real time processing and available for a mobile robot which has few sensor modules or the limited sensing range such as a tracked wheeled mobile robot. Effectiveness of the proposed algorithm is illustrated through a computer simulation and an experiment using a real robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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