In this paper, we propose a new learning control scheme for various walk motion control of biped robot with same learning-base by neural network. We show that learning control algorithm based on the neural network is significantly more attractive intelligent controller design than previous traditional forms of control systems. A multi layer back propagation neural network identification is simulated to obtain a dynamic model 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 biped robots have been received increased attention due to several properties such as its human like mobility and the high-order dynamic equation. These properties enable the biped robots to perform the dangerous works instead of human beings. Thus, the stable walking control of the biped robots is a fundamentally hot issue and has been studied by many researchers. However, legged locomotion, it is difficult to control the biped robots. Besides, unlike the robot manipulator, the biped robot has an uncontrollable degree of freedom playing a dominant role for the stability of their locomotion in the biped robot dynamics. From the simulation and experiments the reliability of iterative learning control was illustrated.
최근 다양한 환경에서 지능형 로봇의 안정된 이동과 작업계획에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 상하 결합가능한 구조의 4족 로봇의 설계 및 작업 계획방법을 제안한다. 제안하는 4족 로봇은 리니어 모터를 이용하여 다리 길이를 조절하고, 팔각뿔 형태의 도킹모듈을 이용하여 상하 결합과 분리가 가능하도록 설계하였다. 또한 로봇이 다양한 환경에서 안정된 이동과 정보 수집을 위하여 지자기 센서, PSD 센서, LRF 센서와 카메라를 사용하였다. 리니어 모터를 이용한 장애물 회피 동작방법과 상하 결합 동작방법을 제안하고 구현하였다. 로봇은 다리 길이를 조절하여 장애물을 극복하고, 두 대의 로봇이 상하 결합을 통하여 협력 작업방법을 제안하였다. 두 대의 4족 로봇이 상하 결합을 통하여 4족과 6족 보행을 하고, 상부 결합 로봇의 4개의 다리를 4개의 팔 또는 2개의 팔로 사용할 수 있으며, 결합된 로봇을 이용하여 물건 옮기기 작업을 구현하고, 각 동작들을 실제 실험으로 기능을 검증하였다.
본 논문은 인접한 두 로봇의 위치와 역할에 따라 로봇의 행동을 결정하는 퍼지 로직 중계자를 사용한 로봇 축구의 전략 및 전술을 제안한다. 기존의 Q 학습 알고리즘은 로봇의 수에 따라 상태의 수가 기하급수적으로 증가하여, 많은 연산을 필요로 하기 때문에 실시간 연산을 필요로 하는 로봇 축구 시스템에 알맞지 않다. Modular Q 학습 알고리즘은 해당 지역을 분할하는 방법으로 상태수를 줄였는데, 여기에는 로봇들 간의 협력을 위하여 따로 중재자 알고리즘이 사용되었다. 제안된 방법은 퍼지 규칙을 사용하여 로봇들 간의 협력을 위한 중재자 알고리즘을 구현하였고, 사용된 퍼지 규칙이 간단하기 때문에 계산 량이 작아 실시간 로봇 축구에 적합하다. MiroSot 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 가능성을 보인다.
본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.
언어교육이나 특수교육을 위하여 지능형 소셜 로봇이나 원격연결 로봇을 교육현장에 활용하는 로봇보조학습이 도입됨에 따라 기술수용모델 연구도 이루어지고 있다. 기존의 연구에서는 지능형 소셜 로봇에 대한 통합기술수용모델까지 연구되어 있으나, 원격연결형 로봇보조학습에 대한 연구는 미흡하다. 이 논문은 원격연결형 로봇보조학습이 미래학교에서 이루어질 수 있는지에 대하여 로봇보조학습을 체험한 예비교사들을 대상으로 통합기술수용모델을 추정하고자 하였다. 추정된 통합모델은 자율 지능형 로봇보다 간결한 요인으로 구성되어 있으며, 이 중에서 이동성, 커뮤니케이션, 외형의 하위요인이 영향을 끼치는 유희성의 중요도가 매우 높게 나타난 것을 알 수 있었다. 즉 예비교사들은 얼굴영상 원격연결로봇의 자유로운 이동성, 커뮤니케이션, 그리고 직접 만질 수 있는 외형으로 구성된 유희성을 높인 로봇에 대한 유의미한 수용도를 보였다.
지능형 서비스 로봇(Intelligent Service Robots)이란 스스로 주변 환경을 모니터링 하고, 문제 상황 발생시 해결 방안을 마련하여 사용자에게 적절한 서비스들을 제공해 주는 로봇을 말한다. 그러나 로봇이 접할 수 있는 다양한 환경과 상황, 문제들을 미리 예측하여 필요한 모든 기능들을 내부에 포함시키기는 어렵다. 로봇 내부에는 환경에 맞는 필요한 기능들만 가지도록 하고, 필요에 따라 새로운 기능들을 증식 시켜 줄 수 있는 자가 성장 소프트웨어(Self-Growing Software)를 개발함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 본 논문은 자가성장 소프트웨어가 외부로부터 필요 기능 수행을 위한 서브아키텍처(컴포넌트의 조합 패턴)의 획득을 브로커를 통해 수행 할 때, 기능적인 측면뿐 아니라 품질특성과 환경을 고려하여 적절한 서브아키텍처를 선택하는 방법에 관한 것이다. 사용자의 품질 요구를 고려하여 기능수행에 가장 적합한 서브아키텍처를 추론하기 위해 사용품질요구(Quality-Attributes In Use) 온톨로지를 구축하였고, 컴포넌트 조합 선택을 위해 추상화된 레벨 선택 및 구체적 레벨 선택의 2단계 선택 기법을 개발하였다 추상화된 레벨에서는 상위단계 목표를 기반으로 서브아키텍처의 특성들을 추론하고, 구체적 레벨에서는 컴포넌트 자체의 사용품질요구에 부합하는 특성들을 기반으로 실제 서브아키텍처를 검색한다. 이러한 방법을 통해 사용자의 목표나 상황에 따라 달라지는 품질 요구사항을 반영하여 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 로봇의 기능 증식 시에 사용자의 목표에 좀 더 부합하는 기능 선택이 가능하고, 사용자의 요구와 소프트웨어 기능 표현 및 해석상의 차이를 극복할 수 있다.
멤리스터는 인가된 전하의 크기에 따라 저항의 크기가 변화하고, 외부 전원이 끊겨도 이전의 저항 상태를 계속 기억하는 새로운 형태의 메모리소자이다. 일반적인 멤리스터는 직류 전압을 인가할 경우, 시간에 대해서 저항의 크기가 비선형적으로 프로그램밍되는 특성을 갖고 있다. 멤리스터에 대한 용이한 프로그램을 위해서는 시간에 대해서 저항의 크기가 선형적으로 증가 혹은 감소하는 것이 바람직하다. 본 연구팀은 과거 +, - 및 0 에 대한 가중치 프로그램이 가능한 멤리스터 브릿지 회로 구조를 제안한 바 있다. 멤리스터 브릿지 회로에서 두 개의 멤리스터는 서로 다른 극성으로 직렬 연결되고, 반대 극성의 멤리스터들 간의 상호 보완 관계에 의해 강력한 선형화 효과를 갖는다. 본 논문에서는 브릿지 회로의 시간에 대한 멤리스터의 선형적 프로그램 특성을 연구하였고, HP 사의 $TiO_2$ 멤리스터와 윈도우 기반 비선형성 멤리스터 모델을 사용하여 선형화 효과를 검증하였다. 멤리스터 브릿지 회로는 멤리스터를 이용한 시냅스 회로에서 시냅스의 가중치 프로그램을 수행할 경우, 유용하게 사용될 것으로 전망된다.
6족 보행 로봇은 2족 또는 4족 보행 로봇에 비하여 안정적인 보행이 가능한 장점이 있다. 따라서 6족 보행 로봇은 이러한 보행의 안정성을 기반으로 다양한 지능적인 동작을 수행하기에 유리한 구조이다. 본 논문에서는 전형적인 6족 보행 로봇과는 달리 로봇의 진행 방향에 대하여 전후 다리와 좌우에 각각 한 쌍의 다리를 갖는 6족 보행 로봇을 제안하고 제안된 로봇을 사용하여 다양한 지능형 동작을 수행한다. 26개의 모듈형 모터를 사용하여 로봇 기구부를 구성하고 호스트 PC, DSP 주제어기, AVR 보조 제어기, 스마트폰/스마트패드로 구성되는 제어기를 구현한다. 구현된 로봇은 스테레오 카메라, 적외선 센서, 초음파 센서, 접촉 센서 등 다양한 센서 데이터를 사용하여 비평탄면 보행, 공차기, 원격 제어 및 3차원 모니터링 등 다양한 지능형 동작을 수행할 수 있음을 실험을 통하여 검증한다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.17-17
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1996
An experimental research is a useful approach for realizing autonomous mobile robots to work in real environment. We are developing an autonomous mobile robot platform named "Yamabico" as a tool for experimental real world robotics research. The architecture of Yamabico is based on the concept of centralized decision making and functionally modularization. Yamabico robot has two level structure with behavior and function levels, and its hardware and software are functionally distributed for providing incremental development and good maintenancibility. We are using many Yamabico robots in our laboratory to realize the robust navigation technology for autonomous robots. The methodology for experimental and task-oriented approach of mobile robotics will be presented. And some experimental results of real world navigation in indoor and outdoor environment will be shown. be shown.
In this paper we propose an eminent controller for wheeled mobile robots. This controller consists of an input-output linearization controller trying to stabilize the system and a neural network controller to compensate for uncertainties. The uncertainties are divided into two parts. First unstructured uncertainties include the elements related with system order such as friction disturbance. Second structure uncertainties are the incorrect system parameters A neural network structure of the proposed overall controller learns structural errors of the wheeled mobile robots with uncertainties and includes the neural network output. This controller learns quickly the model and has good tracking performance Simulation results show that the proposed controller is more efficient than analog controllers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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