• 제목/요약/키워드: Cooperation Robot

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물류 작업 자동화를 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템 (Robot Control Data Management System for Automatic Parcel Sorting)

  • 신문선;김명식
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.3023-3031
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    • 2013
  • 본 논문에서는 물류회사에서 수작업으로 이루어지던 물류 배달 구분 작업을 자동화하기 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템을 제안한다. 제안한 로봇제어 정보 관리시스템은 3D 영상인식장치로부터 소포의 가로, 세로, 높이, 집는 윗면의 형태 등 소포 형상정보와 무게, 놓여 진 위치, 부대 정보를 기록한 바코드 등의 소포 상황 정보를 넘겨받아서 로봇 매니퓰레이터의 픽업 제어정보와 드롭 제어정보를 생성하여 로봇제어정보를 보내준다. 로봇 매니퓰레이터는 물류 정보에 따른 픽업제어 정보와 드롭 제어정보를 넘겨받아 소포 픽업과 배달 위치에 따른 파레트에 해당물류를 드롭 할 수 있게 된다. 제안된 물류배달을 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템은 수작업으로 처리되었던 물류배달 순서 구분 작업을 자동화함으로써 물류 배달에 있어 시간과 비용을 절감시키고 산업재해를 예방하는데 크게 기여하게 될 것이다.

이동로봇의 직접교시를 위한 가변 임피던스제어와 퍼지추론 기반 사용자 의도 파악 (Variable Impedance Control and Fuzzy Inference Based Identification of User Intension for Direct Teaching of a Mobile Robot)

  • 고종현;배장호;홍대희
    • 한국정밀공학회지
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    • 제33권8호
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    • pp.647-654
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    • 2016
  • Controlling a mobile robot using conventional control devices requires skill and experience, and is not intuitive, especially in complex environments. For human-mobile robot cooperation, the direct-teaching method with impedance control has been used most frequently in complex environments. This thesis proposes a new direct-teaching method for a mobile robot utilizing variable impedance control. This includes analysis of user intention, which is changed by force and moment. A fuzzy inference technique is proposed in this thesis for identification of user intension. The direct teaching of a mobile robot based on variable impedance control through fuzzy inference is experimentally verified by comparing its efficiency to that of the conventional impedance control-based direct teaching of a mobile robot. Experimental data, such as the total time consumed, path error time, and the total energy used by the user, were recorded. The results showed that the efficiency of variable impedance control was increased.

엄격히 상호 간섭하는 이동 로봇의 협동 제어 (Cooperative control of tightly-coupled multiple mobile robots)

  • 이승환;이연정
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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    • pp.556-559
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    • 1997
  • In this paper, we propose a cooperative multi-robot control algorithm. Specifically, the cooperative task is that two mobile robots should transfer a long rigid object along a predefined path. To resolve the problem, we introduce the master-slave concept for two mobile robots, which have the same structure. According to the velocity of the master robot and the positions of two robots on the path, the velocity of the slave robot is determined. In case that the robots can't move further, the role of the robot is interchanged. The effectiveness of this decentralized algorithm is proved by computer simulations.

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페키지형 발전시스템용 라디에이터의 OLP 기반 코팅로봇 자동화시스템 개발 (Development of Coating Robot Automation System Based on OLP for Radiators in PPS)

  • 김선진;이종환;노태정
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.585-591
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    • 2013
  • 페키지형 발전시스템용 라디에이터를 균일한 두께로 코팅할 수 있는 로봇자동화 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 스프레이 건을 부착한 6축 로봇, 로봇을 주행방향으로 이송하는 주행대차, 공압과 함께 도료와 신너를 공급하는 장치, 제어장치 및 로봇경로 오프라인프로그램으로 구성되어 있다. 최적운전 조건으로 코팅로봇 자동화 시스템을 사용하여 라디에이터를 코팅한 결과, 평균 코팅두께가 $43{\mu}m$로서 규정치인 $25-100{\mu}m$을 만족하였다. OLP를 활용한 코팅로봇 자동화 시스템의 생산성은 기존 수작업의 12.6 배로 향상되었다.

능동형 인공표지를 이용한 이동로봇의 위치 인식 (Localization of Mobile Robot using Active Landmark)

  • 이재경;박영환
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.64-69
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    • 2008
  • 이동로봇이 임의의 작업공간에서 임무를 수행하기 위해서는 주변 환경에 대한 위치 인식 능력이 있어야 한다. 본 논문에서는 새로운 능동형 인공표지를 이용하여 이동로봇의 위치를 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 능동형 인공표지에는 이동로봇에서 무선통신으로 제어가 가능한 LED가 부착되어 있는데, 제안한 방법은 CCD 카메라로 인공표지의 LED가 점등 및 소등된 두 영상의 차영상을 이용하여 인공표지 여부를 판별하기 때문에 주변 환경의 복잡도에 관계없이 인식시간을 최소화할 수 있으며 인공표지의 특징점 정보를 이용하여 간단하게 위치를 인식할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 실험을 하였으며 실험 결과는 제안한 방법이 이동로봇의 위치 인식에 적용될 수 있음을 보였다.

테이블 균형맞춤 작업이 가능한 Q-학습 기반 협력로봇 개발 (Cooperative Robot for Table Balancing Using Q-learning)

  • 김예원;강보영
    • 로봇학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.404-412
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    • 2020
  • Typically everyday human life tasks involve at least two people moving objects such as tables and beds, and the balancing of such object changes based on one person's action. However, many studies in previous work performed their tasks solely on robots without factoring human cooperation. Therefore, in this paper, we propose cooperative robot for table balancing using Q-learning that enables cooperative work between human and robot. The human's action is recognized in order to balance the table by the proposed robot whose camera takes the image of the table's state, and it performs the table-balancing action according to the recognized human action without high performance equipment. The classification of human action uses a deep learning technology, specifically AlexNet, and has an accuracy of 96.9% over 10-fold cross-validation. The experiment of Q-learning was carried out over 2,000 episodes with 200 trials. The overall results of the proposed Q-learning show that the Q function stably converged at this number of episodes. This stable convergence determined Q-learning policies for the robot actions. Video of the robotic cooperation with human over the table balancing task using the proposed Q-Learning can be found at http://ibot.knu.ac.kr/videocooperation.html.

공중-지상 로봇 협동 기술과 그 응용 및 연구 방향 (Air-Ground Cooperating Robots: Applications and Challenges)

  • 유승은;김대은
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.101-106
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    • 2010
  • Researches on air-ground robot cooperating system has been made recently. The cooperation among homogeneous robots focused on the architecture of the system, quality and influence of the communication. In contrast, the cooperation among heterogeneous robots such as aerial vehicle and ground vehicle robots has not been much handled. There are a couple of main points for those air-ground cooperating robots. One is using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) as an extra sensor of UGV (Unmanned Ground Vehicle). This kind of application is usually used in situations such as guiding UGV to an appropriate path which could be better determined from the eye in the sky as UAV. The other main application of air-ground cooperating robot system is the localization. By combining sensor information from both UAV and UGV, the robot system as a whole can localize a target object or find features in the environment with better performance than UGV or UAV alone. Although these applications are recently studied in many different ways and devices, there are still a lot of possibilities in the field of air-ground cooperating robot systems. We introduce those research fields in this paper.

로봇 전역경로계획을 위한 신경망 기반 위협맵 생성 기법 (Threat Map Generation Scheme based on Neural Network for Robot Path Planning)

  • 곽휘권;김형준
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제15권7호
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    • pp.4482-4488
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    • 2014
  • 본 논문은 로봇 전역경로계획을 위하여 위협맵을 생성하는 기법을 제안한다. 로봇의 무장 정보와 적 또는 장애물의 위험정보를 비교하고 신경망 이론 기반의 학습을 수행하여 절대적인 수치로 정량화한 위협맵을 생성한다. 또한 로봇이 제안된 기법으로 생성된 위협맵을 기반으로 경로를 이동한 결과와 기존의 결과를 비교하여 로봇의 위협정도를 파악하여 성능을 검증한다.

동작포착 및 매핑 시스템: Kinect 기반 인간-로봇상호작용 플랫폼 (A Motion Capture and Mapping System: Kinect Based Human-Robot Interaction Platform)

  • 윤중선
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.8563-8567
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    • 2015
  • 본 동작포착 및 매핑 기반의 인간-로봇상호작용 플랫폼을 제안한다. 사람의 동작을 포착하고 포착된 동작에서 운동을 계획하고 기기를 작동하게 하는 포착, 처리, 실행을 수행하는 플랫폼의 설계, 운용 및 구현 과정을 소개한다. 제안된 플랫폼의 구현 사례로 신뢰성과 성능이 뛰어난 Kinect 기반 포착기, 처리기에 구현된 상호작용 사이버 아바타 로봇과 처리기를 통한 물리 로봇 제어가 기술되었다. 제안된 플랫폼과 구현 사례는 동작포착 및 매핑 기반의 새로운 기기 제어 작동 방식의 실현 방법으로 기대된다.

RT 미들웨어를 이용한 7자유도 매니퓰레이터 협업로봇을 위한 RT 컴포넌트 구현에 관한 연구 (A Study on RT Component Implementation for Cooperation Robot of 7 Degree of Freedom Manipulator using RT Middleware)

  • 문용선;배영철;노상현;조광훈
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.142-147
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    • 2011
  • 본 연구에서는 로봇 미들웨어 기술 중 국제표준으로 채택된 RTM을 이용하여 7자유도 매니퓰레이터 협업로봇의 구성 요소를 RT 컴포넌트로 만들었다. 또한 미들웨어 네트워크를 기반으로 로봇 구성 요소의 RT 컴포넌트를 서로 연결하여 하나의 로봇 시스템을 구현하였으며, 실제 제작된 7자유도 매니퓰레이터를 이용하여 구현 시스템의 동작을 테스트하였다.