The new field of learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this task. The simplest forms of learning control are based on the same concept as integral control, but operating in the domain of the repetitions of the task. In the previous paper, I had studied the use of such controllers in a decentralized system, such as a robot with the controller for each link acting independently. The basic result of the paper is to show that stability of the learning controllers for all subsystems when the coupling between subsystems is turned off, assures stability of the decentralized learning in the coupled system, provided that the sample time in the digital learning controller is sufficiently short. In this paper, we present two examples. The first illustrates the effect of coupling between subsystems in the system dynamics, and the second studies the application of decentralized learning control to robot problems. The latter example illustrates the application of decentralized learning control to nonlinear systems, and also studies the effect of the coupling between subsystems introduced in the input matrix by the discretization of the system equations. The conclusion is that for sufficiently small learning gain, and sufficiently small sample time, the simple learning control law based on integral control applied to each robot axis will produce zero tracking error in spite o the dynamic coupling in the robot equations. Of course, the results of this paper have much more general application than just to the robotics tracking problem. Convergence in decentralized systems is seen to depend only on the input and output matrices, provided the sample time is suffiently small.
본 논문에서는 손 모양 인식을 이용한 비전기반의 모바일 로봇제어 시스템을 제안한다. 손 모양을 인식하기 위해서는 움직이는 카메라로부터 정확한 손의 경계선을 추출하고 추적하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 초기 윤곽선 위치 및 경계에 강건하고, 빠른 물체를 정확히 추적할 수 있는 mean shift를 이용한 활성 윤곽선 모델(ACM) 추적 방법을 개발하였다. 제안된 시스템은 손 검출기, 손 추적기, 손 모양 인식기, 로봇 제어기 4가지 모듈로 구성된다. 손 검출기는 영상에서 피부색 영역으로 정확한 모양을 손으로 추출한 이후 활성 윤곽선 모델(ACM) 과 mean shift를 사용하여 손 영역을 정확히 추적한다. 마지막으로 Hue 모멘트에 이용하여 손의 형태를 인식한다. 제안된 시스템의 적합성을 평가하기 위하여 2족 보행로봇 RCB-1에서 실험이 수행되었다. 실험 결과는 제안된 시스템의 효율성을 증명하였다.
본 연구는 외부환경에서 자율주행 로봇을 위해 중요한 물체를 찾기 위한 방법을 설명한다. 외부환경의 물체를 찾기 위해서 먼저 로봇은 외부환경에서 주행할 때 획득한 영상으로부터 물체를 검출하고 분할한다. 로봇은 물체의 후보를 자연물의 하늘과 나무로, 인공물의 빌딩으로 나눈다. 후보 물체를 분할하기 위해서 다중 특징을 이용한다. 다중 특징은 색상, 선분, 상황정보, 동시발생 행렬, 소실점 및 주요한 요소성분을 이용한다. 후보 특징은 물체의 특성에 맞게 혼합하여 물체를 분할한다. 이런 다중 특징은 물체에 대한 공간정보, 인간의 선험적인 지식을 이용한 물체의 기하학 정보, 공간적인 주파수 등으로 다양한 특징 추출 방법을 이용하여 물체의 영역분할의 결과를 얻는다. 물체의 분석은 분할된 영역을 이용하여 벽 영역, 창문, 정문과 같은 빌딩면의 기하학적인 속성을 찾는다. 빌딩은 소실점의 수직선분과 수평선분을 교차함으로써 그물을 얻는다. 빌딩의 벽 영역은 유사한 색상을 가지는 이웃해 있는 평행사변형의 그물을 합병해서 검출한다. 창문은 층의 수와 동일한 층에 있는 방의 수를 추정하여 빌딩의 높이와 크기를 추정한다. 실험에서 다중 특징을 이용하여 물체의 영역을 분할하고 빌딩의 기하학적인 속성을 이용하여 물체를 분석한다.
In this paper, we describe an implementation of small mobile robot that can be used at research and application of mobile sensor networking. This robot that will constitute the sensor network, as a platform of multi-robot system for each to be used as sensor node, has to satisfy restrictions in many aspects in order to perform sensing, communication protocol, and application algorithms. First, the platform must be designed with a robust structure and low power consumption since its maintenance after deployment is difficult. Second, it must have flexibility and modularity to be used effectively in any structure so that it can be used in various applications. Third, it must support the technique of wireless network for ubiquitous computing environment. At last, to let many nodes be scattered, it must be cost-effective and small. Considering the above restrictions of the mobile platform for sensor network, we designed and implemented robots control the current of actuator by using additional circuit for power efficiency. And we chose MSP430 as MCU, CC2420 as RF transceiver, and etc, that have the strength in the aspect of power. For flexibility and modularity, the platform has expansion ports. The results of experiments are described to show that this robot can act as sensor node by RF communication process with Zigbee standard protocol, execute the navigation process with simple obstacle avoidance and the moving action with RSSI(Received Signal Strength Indicator), operate at low-power, and be made with approx. $100.
4족 보행로봇은 에너지원을 본체에 부착하고 다녀야 하기 때문에 산업용 로봇에서 크게 고려되지 않았던 에너지 효율이 중요한 문제로 부각되었고 이에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 현재까지 4족 보행로봇 에너지 효율에 관한 연구의 대부분은 수학적 모델링, 동역학적 해석 또는 시뮬레이션으로 주기(Period)당 에너지 소모량을 근거로 효율을 평가하였다. 실험적 결과에 의한 연구는 아직 부족하며 로봇은 단순히 한주기를 보행하는 것이 아니라 연속적으로 보행하는 것이기 때문에 한주기를 기준으로 효율을 평가하는 것은 적합하지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 실험 로봇인 TITAN-VIII을 보폭이 0.1, 0.2, 0.3[m]일 때 주기를 1.0, 1.5, 2.0, 3.0[sec]로 변경하면서 12가지 경우에 대해서 2[m]를 Trot 보행 시키면서 에너지 소모량을 측정하고 실험적 결과를 근거로 에너지 효율관계를 분석하였다.
본 논문에서는 오십견의 재활을 보다 체계적이고 효율적으로 보조할 수 있는 로봇의 개발을 소개하고자 한다. 개발된 로봇의 가장 큰 특징은 크게 두 가지로 나뉜다. 첫째, 구조적 특징으로써 로봇은 환자의 양쪽 어깨를 재활 치료할 수 있도록 설계되었고 롤, 피치, 요 축이 한 점에서 교차하도록 하여 사람과 같은 볼 조인트 움직임을 기구적으로 나타낼 수 있도록 하였다. 둘째, 기능적 특징으로써, 로봇은 두 가지 운동 모드를 가지고 있다. 첫 번째 모드는 관절재활모드로써 모션 캡처로부터 미리 얻어진 패턴대로 환자의 어깨를 운동시켜주어 어깨 관절의 운동 범위를 되찾을 수 있도록 한다. 두 번째 모드는 근육재활모드로써 환자의 움직임에 따라 로봇이 적절히 저항을 하여 근육을 강화시킨다. 이 두 가지 모드를 통하여 환자의 상태에 맞추어서 오십견 재활 보조를 체계적으로 수행할 수 있으며, 자세한 로봇개발 과정에 대한 내용을 본 논문에 서술하였다.
방사형 거리 센서는 측량 및 자율 주행에 널리 사용된다. 이러한 센서의 작동 원리 및 적용 방법의 교육이 필요하다. 상용 방사형 거리 센서의 저성능화를 통한 저가화가 계속되고 있지만, 교육 목적으로 사용하기에는 여전히 고가이다. 본 논문에서는 교육용 로봇에 활용할 수 있는 저가의 포토트랜지스터의 방사형 배열을 이용한 물체추적기능을 갖는 거리 센서 모듈을 제안한다. 제안하는 방법은 포토트랜지스터를 180도 범위의 배열로 배치하여 빠르게 움직이는 물체의 위치를 즉시 감지할 수 있으며 서보 모터를 사용한 센서 회전으로 감지 각도 범위를 향상하고 물체를 추적한다. 제안된 센서의 스캔 속도는 상업용 거리 센서보다 50~200배 빨라서 1ms의 제어 루프를 가지는 고성능의 교육용 모바일 로봇에 적용할 수 있다.
본 연구는 서비스 로봇이 물건배달 서비스를 수행하기 위해 인식된 물체의 위치기반 정보로부터 최적의 작업 목적지를 추정하기 위한 방법론을 제안한다. 위치 추정 프로세스는 격자지도에 일반화된 보로노이 그래프를 적용하여 노드와 링크로 구성되는 초기 위상학 지도 작성, RGB-D센서를 이용하여 물체의 인식과 위치정보 추출, 장애물의 형상 및 거리정보를 수집한 후 ,무게중심법과 세선화를 병행하는 하이브리드 기법을 적용하여 서비스 로봇이 물건잡기 작업을 수행할 수 있는 최적의 이동위치를 추정하게 된다. 그런 다음, 노드 위치선정 규칙에 따라 추정된 위치와 기존 노드의 기하학적 거리비교를 통해 로봇의 작업 목적지에 대한 최적의 노드정보를 갱신하게 된다.
모바일 로봇의 경로 계획을 위해 형태 공간(Configuration space)과 형태 장애물(Configuration obstacle)이라는 개념이 많이 활용되고 있다. 이 개념은 이동로봇을 공간 상에서 하나의 점으로 간주할 수 있도록 주변 장애물을 확장시킨다는 것으로, 이를 통해 장애물과의 충돌로부터 자유로운(Collision free) 이동 경로를 쉽게 찾아낼 수 있게 된다. 또한, 이러한 형태 공간 및 형태 장애물을 쉽게 생성하는 가장 보편적인 방법 중 하나는 이동 로봇의 형태를 원형으로 근사화하는 것이다. 이는 그 방법이 간단하기 때문에 이동 로봇의 구체적인 형태 및 이동 메커니즘을 고려하여 형태 공간을 생성하는 방법보다 형태장애물 생성 시간을 크게 단축시킬 수 있게 해준다. 하지만 이동 로봇을 원형으로 근사화하여 형태 장애물을 생성할 경우 비교적 가까이에 있는 실제 장애물들이 하나의 형태 장애물로 병합될 수 있다는 문제점이 있다. 이로 인하여 형태 공간내에서 이동 경로를 생성할 경우 최적의 이동 경로를 찾는다는 보장을 할 수가 없게 된다. 따라서 형태 공간 내에서 최적에 가까운 이동 경로를 효율적으로 찾도록 하기 위해 부분적으로 보다 정확한 형태 공간을 생성하면서도 전체 생성시간을 단축시킬 수 있는 다단계 형태 공간 생성 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 로봇을 원형으로 근사화시킨 뒤 시작지점과 목표 지점을 잇는 이상적인 경로를 생성하고 이 경로 상에 존재하는 형태 장애물이 로봇의 원형근사화로 인해 주변의 다른 형태 장애물과 병합되었다면 해당 형태 장애물에 대해서만 보다 정확한 형태 장애물을 재 생성한다는 방법이다. 또한, 본 논문에서는 기존의 정확한 형태 공간 생성 방법과 새롭게 제안한 다단계 근사화 형태 공간 생성 방법을 비교하기 위해 다양한 이동 로봇의 형태와 회전 각도에 대해 형태 공간을 생성하는데 소요되는 생성 시간을 비교 분석해 보았다.
In this paper, the fluid dynamic forces and performances of a moving airfoil in the low Reynolds number flow is addressed. In order to simulate the necessary propulsive force for the moving airfoil in a low Reynolds number flow, a lattice-Boltzmann method is used. The critical Reynolds and Strouhal numbers for the thrust generation are investigated for the four propulsion types. It was found that the Normal P&D type produces the largest thrust with the highest efficiency among the investigated types. The leading edge of the airfoil has an effect of deciding the force production types, whereas the trailing edge of the airfoil plays an important role in augmenting or reducing the instability produced by the leading edge oscillation. It is believed that present results can be used to decide the optimal propulsion types for the given Reynolds number flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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