In this study, a chair with 5 or 6 legs was designed using the commercial program CATIA V5 in order to efficiently design considering the load conditions. In addition, the stress analysis and shape optimization were carried out using ANSYS Workbench for the chair consisting of stainless steel, aluminum alloys, magnesium alloys and structural steel. As a result, a chair with five legs showed the maximum equivalent stress at the end of the edge of the wheel parts and on the other hand, a chair with six legs showed the maximum equivalent stress at the corner of the connecting parts of the pillar and leg. In addition, the material and the weight was reduced by shape optimization for the chair model with 5 legs and maximum equivalent stress for stainless steel was found that greatly relaxed, compared with that of before shape optimization model.
Hybrid locomotive UGV with actively articulated legs along with wheeled ends has high traversability to travel over rough terrain. The behavior control method was usually adapted for the controlling of the suspension configuration which determines the traversability of the UGV. In this study, we are proposing a method of configuration planning of the legs without any detail geometric data about the terrain. The terrain was estimated by the traces of each wheel and the leg configurations for the desired posture of the vehicle were set up against the constraints of the terrain. Also, an optimal leg configuration was calculated based on the quasi-static stability and power consumption, and plans for the leg behavior were made. Validity of the proposed method was checked by simulations using some off-the-shelf programs, and showed that the orientation control without geometric features of terrains and simplification of the behavior planning for obstacle negotiation were possible.
In this study, a fast motion planning method for the swing motion of a 6x6 wheel-legged robot to traverse large obstacles and gaps is proposed. The motion planning method presented in the previous paper, which was based on trajectory optimization, took up to tens of seconds and was limited to two-dimensional, structured vertical obstacles and trenches. A deep neural network based on one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN) is introduced to generate keyframes, which are then used to represent smooth reference commands for the six leg angles along the robot's path. The network is initially trained using the behavioral cloning method with a dataset gathered from previous simulation results of the trajectory optimization. Its performance is then improved through reinforcement learning, using a one-step REINFORCE algorithm. The trained model has increased the speed of motion planning by up to 820 times and improved the success rates of obstacle crossing under harsh conditions, such as low friction and high roughness.
This study presents the structure and the gate control algorithm of KAMOBOT (KAIST Mobile Robot). The mobile robot has a six-legged, cylindrical configuration, each leg of which is equiped with a wheel at the bottom. The robot can go up and down stairs, go over obstacles, move along curvilinear paths and rotate around it's geometric center. Such maneuverability can be achieved by using only three electric motors.
In this work, we present the development of a patrol robot which is intended to navigate outdoor rough terrain. Proposed mechanism consists of six legs for overcoming an obstacle, and six wheels for traveling. Also, in order to absorb vibration in rough terrain effectively, the slide-spring system and tubed type tire are adopted to each leg and each wheel. The control system of robot consists of several imbedded boards for management of lots of diverse devices such as sensors designed for rough terrain, motor controllers, camera, micro controller and so on. And the base system of the robot is designed to operate in real time and to surveille in the vicinity of the robot, and the robot system is controlled by wireless LAN connected to GUI-based remote control system, while CAN communication connects the control board and the device controllers for sensors and motor controllers. For operating this robot system efficiently, we propose the control algorithms for autonomous navigation using GPS, stabilization maintenance by posture control, obstacle-avoidance by impedance control, and obstacle-overcoming with interference-avoidance between wheels. The performance of the robot and the proposed algorithms are tested and proved by a set of experiments in outdoor rough terrain.
Reconnaissance robots can reduce the danger of hazardous places by providing information before human personnel take action. For the usage, robot platform should be small and light. However, this fact leads to a scaling issue with terrain that landscape poses a huge obstacle for the vehicle. The problem can be solved by the inspiration of nature. This paper presents design of the locomotive mechanism inspired by Pill bugs. The mechanism was designed by the principles of a pill bug's locomotion and experiments were conducted to validate the mechanism.
본 논문에서는 원격제어기반 이동체 감지 및 변형 퍼스널 로봇시스템을 설계 및 구현하고 성능을 분석하였다. 설계에 있어서 중점적으로 고려한 사항은 퍼스널 로봇의 버튼기반 및 원격제어방식 설계, 휠 주행모드/보행모드/자동 주행모드/감시모드의 동작모드 설계, 원격제어기능 설계, 주변환경 변화감지 기능 설계, 모션데이터 추출기법 설계, 장애물 탐지기법 설계이다. 개발한 퍼스널 로봇은 언제 어디서나 원격지에서 인터넷과 접속하여 로봇의 동작 및 영상인식을 제어하여 주변 환경변화를 감지하는 이동체 감지 및 4가지의 변형이 가능하다. 또한 실험결과, 실내의 문턱이나 전선등으로 이루어진 지형의 요철을 다리 관절로 이동 가능하며, 자동 주행모드로 진행 할 경우 30cm*30cm 공간의 장애물 환경에서 3개의 적외선 센서를 이용하여 장애물을 성공적으로 벗어남을 확인하였다.
A necessity of remote control robots or various searching robots etc. that accomplish works given instead of human under long distance and extreme environment such as volcano, universe, deep-sea exploration and nuclear power plant etc. is increasing, and so the development and the research regarding these mobile robots are actively progressing. The wheel mobile robot or the track mobile robot have a sufficient energy efficiency under this en, but also have a lot of limits to accomplish works given which are caused from the restriction of mobile ability. Therefore, recently many researches for the walking robot with superior mobility and energy efficiency on the terrain, which is uneven or where obstacles, inclination and stairways exist, have been doing. The research for these walking robots is separated into fields of mechanism and control system, gait research, circumference environment and system condition recognition etc. greatly. It is a research field that the gait research among these is the centralist in actual implementation of walking robot unlike different mobile robots. A research field for gait of walking robot is classified into two parts according to the nature of the stability and the walking speed, static gait or dynamic gait. While the speed of a static gait is lower than that of a dynamic gait, a static gait which moves the robot to maintain a static stability guarantees a superior stability relatively. A dynamic gait, which make the robot walk controlling the instability caused by the gravity during the two leg supporting period and so maintaining the stability of the robot body spontaneously, is suitable for high speed walking but has a relatively low stability and a difficulty in implementation compared with a static gait. The quadruped walking robot has a strong point that can embody these gaits together. In this research, we will develope an autonomous quadruped robot with an asaptibility to the environment by selectry appropriate gait, element such as duty factor, stride, trajectory, etc.
본 논문에서는 허리 구조를 갖는 복합 바퀴-다리 이동형 로봇의 설계 방법을 제안한다. 제안된 복합 이동형 로봇은 비평탄 및 평탄 지형에서의 효과적인 이동을 위하여 로봇의 다리에 바퀴가 결합된 복합 바퀴-다리 구조와 로봇 주행 중 보행 자세로의 안정적인 전환과 비평탄 지형에서 기구적인 제한의 개선을 위하여 허리 관절을 갖는 구조로 설계하였다. 또한 다양한 지형을 인지하기 위하여 LRF센서, PSD센서, CCD 카메라를 사용하였다. 제안한 로봇 시스템의 검증을 위해 지형별 주행과 보행 자세를 선택할 수 있는 운동 계획 기법을 제안하였다. 실제 복합 바퀴-다리 이동형 로봇을 설계 및 제작하고, 제안된 운동계획을 사용한 실험을 통해 지형에 따른 효율적인 이동 성능을 검증하였다.
로봇의 이동성 향상을 위해 다양한 환경에 적응할 수 있는 로봇의 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 휠(wheel)과 다리(Leg)기반 변형이 가능하고, 로봇간 상호 결합이 가능한 복합 이동형 로봇을 제안하였다. 복합 이동형 로봇은 로봇간 결합을 위해 페그 모듈과 컵 모듈을 로봇의 전면과 후면에 각각 장착하고, 주행과 보행이 가능하도록 구현하였다. 다양한 지형에서 이동성을 향상을 위해 임베디드 영상기반 결합 및 분리 알고리즘을 제안하였으며, 로봇간 결합을 통해 끊어진 도로와 비평탄 지형에서의 결합 이동 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 로봇의 전면과 밑면에 장착된 PSD 센서를 이용하여 지형을 인식하고, 지형에 맞은 극복 알고리즘을 통해 로봇간 협력을 통해 이동성을 향상시킨다. 제안한 방법들은 임베디드시스템 기반의 복합 주행 이동형 로봇을 실제 제작하여 실험 통해 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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