자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
자율배송 운행 데이터는 코로나 시대의 라스트마일 배송에 대한 패러다임 변화를 주도하는 핵심이다. 국내 자율배송로봇과 해외 기술선도국가 간의 기술격차 해소를 위해서는 인공지능 학습에 사용 가능한 대규모 데이터 수집과 검증이 최우선으로 요구된다. 따라서 해외 기술선도국가에서는 인공지능 학습데이터를 누구든 사용가능한 공공데이터 형태로 오픈하여 검증과 기술발전에 기여하고 있다. 본 논문은 자율배송로봇 학습을 목적으로 326개의 객체를 수집하고 Mask r-cnn, Yolo v3 등의 인공지능 모델을 학습하고 검증하였다. 추가적으로 두 모델을 기반으로 비교하고 향후 자율배송로봇 연구에 요구되는 요소를 고찰하였다.
본 연구에서는 욕창 예방과 치유를 위해 개발된 의료용 로봇 침대의 제어기 구조와 제어 알고리즘에 대해 기술한다. 상용의 기존 욕창 예방 매트리스는 수동으로 동작하고 잔존 최대 체압이 욕창 발생 임계 체압을 넘어서기 때문에 이론적으로는 항상 욕창이 발생할 여지가 있지만, 본 연구에 개발된 시스템은 능동형 전기구동 건반을 사용하여 침대의 건반이 하강하면 체압이 0으로 떨어져서 욕창이 발생하지 않는다. 또한, 침대의 건반이 상승하여 욕창 임계 체압 이상이더라도 지속시간을 욕창 발생 임계시간 이내로 하도록 기구와 제어 알고리즘이 설계되어 있어서 욕창 발생 자체가 일어나지 않으며, 이는 바로 상용화가 가능한 욕창 예방 로봇 침대임을 뜻한다. 침대 건반의 모터는 의료용으로 적합한 BLDC 서보 드라이버를 설계한 모터로 되어있고 전장이 단순하여 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었으며, CAN(Car Area Network)방식으로 서로 통신한다. 제작된 시스템은 욕창 예방에 효과적인 새로운 의료용 로봇 침대로 욕창으로 고통받는 많은 환자들에게 제공될 수 있도록 보급할 예정이다.
최근 국민소득 증가와 더불어 인구감소로 인한 고령화, 1인 가구 증가와 같은 사회 현상이 관찰된다. 고령화 가구 및 1인 가구증가에 비례해 반려동물을 사육하는 가구도 증가하고 있는데 이들의 경우 대부분 외로움 극복과 가정 내 활력을 위해 반려동물을 활용한다. 반려 동물을 가족처럼 생각하는 사람들이 늘어나면서 국내 반려동물 시장의 규모도 동반 성장하고 있다. 고령화 가구 및 1인가구의 반려동물이 늘어나면서 생기는 문제는 홀로 남겨진 반려동물의 먹이급식, 운동관리 등과 같은 케어(Care)가 제대로 수행 되지 못하고 있다. 외부에서 원격으로 반려동물을 관찰하고 일정량의 먹이를 주기적으로 공급하며 운동유발을 통해 반려동물의 건강상태를 관리해주는 로봇에 대한 연구와 개발이 필요한 실정이다. 반려동물 중 반려견의 선택이 가장 높게 나타난다. 따라서 본 연구는 구동 방식에 대한 로봇연구와 기존의 반려동물 케어 시스템의 사례를 파악하고 장애물 회피 알고리즘을 이용한 반려견 케어 로봇에 대한 연구를 하였다. 3륜 중 2개의 바퀴에 모터를 장착하고 반려견의 간식 급여동작과 장애물 회피 알고리즘을 이용하기 위해 전면에 초음파 센서를 사용하였다. 후면에는 적외선 센서 4개를 장착하여 이동시 바닥과 물체의 감지가 가능하도록 시스템 구성 하였다. 그 결과 반려견이 로봇바퀴에 수납된 간식의 냄새를 탐지하여 로봇을 따라다니고 접근을 감지한 로봇이 회피구동 하며 반려견의 운동능력 향상시켰다. 그러나 본 연구는 반려견 케어로봇에 관한 연구로 다른 반려동물들의 특성이 반영되지 않았고, 지속적인 관찰 및 테스트를 통한 실증이 필요하여 후속 연구가 필요하다.
인구 고령화와 건강 복지에 대한 사회적 관심이 높아지면서 재활복지기를 포함한 실버 및 헬스케어 산업과 관련한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존에 1차적으로 설계·제작되었던 이·승강 전동휠체어를 사용자 측면에서 보다 더 안전성과 편의성을 갖도록 개선하고자 하였다. 사용자 체형을 고려한 헤드레스트 높이조절 기능의 시트 디자인, 사용성 증대를 위한 암레스트의 길이조절 및 95° 회전 기능, 사용자 탑승 편의성을 위한 바닥까지의 시트하강 및 운행 시 승강할 수 있는 기능, 캐스터 회전반경 및 안전성 증대를 위한 발판 추가 및 풋레스트 길이 조절 기능, 승·하강 시 흔들림 방지를 위한 프레임 및 승·하강 링크 설계 등을 개선시켰다. 또한 안전주행을 위한 컨트롤러 및 드라이브 부문과 사용자 편의성 측면의 기능들을 추가적으로 설계·제작하였다. 추가 기능을 보완하여 제작된 실내 전동휠체어의 동작 상태를 평가하기 위해 구동 실험을 수행하였다. 연속 주행시간, 회전반경, 승·하강 최대 하중, 최대 승강 높이, 소음레벨, 운행 보조센서 센싱 최소거리, 서버 및 앱 프로그램 상호연동 및 기기호환성, 듀티 사이클 최대 오차율의 성능실험을 수행하였다. 실험 결과, 더 개선하여 설계·제작한 전동휠체어는 시험 목표 값을 달성하였으며, 성공적으로 동작하는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구로는 개선하여 제작된 이·승강 전동휠체어에 대해 사용자 측면에서의 사용성 평가를 수행할 것이다.
본 논문은 상하 회전형 차동 구동부를 이용한 자기 유도 무인운반차에 대한 연구이다. 기존의 자기 유도 무인운반차는 주행 정보를 얻기 위해 자기 위치측정 센서 외에 랜드마크 및 이를 인식하기 위한 추가적인 센서가 필요하다. 또한, 일반적으로 사용되는 고정형 차동 구동부를 사용할 경우 자기 유도 무인운반차의 무게 불균형으로 인해 위치측정 오차의 증가 및 제어에 어려움이 존재하므로 2개 이상의 구동부를 필요로 한다. 이러한 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 상하 회전형 차동 구동부를 이용한 자기 유도 무인운반차를 제안한다. 제안된 무인운반차는 주행 경로상에 자석의 양극으로 패턴을 구성하고 자기 위치측정 센서로 주행 정보를 획득하며, 하나의 상하 회전형 차동 구동부를 이용하여 후진 주행을 제어한다. 또한, 위치측정 오차의 감소를 위해 KF(Kalman filter)를 적용하여 무인운반차의 위치측정 정밀도를 향상시킨다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 직접 제작한 자기 유도 무인운반차를 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안된 방법의 패턴 인식 및 무인운반차의 후진 주행 성능을 확인할 수 있었으며, 기존의 방법보다 위치측정 정밀도의 RMSE가 더 감소된 것을 확인하였다.
In this paper, we present an overview of the structure of a lab-built powered knee prosthesis and the control of it. We build a powered prosthesis prototype on the basis of previous researches and aim at obtaining the essential technology related with its control. We adopt the slider-crank mechanism with a DC motor as an actuator to manipulate the knee joint. We also build an embedded control system for the prosthesis with a 32-bit DSP controller as a main computation unit. We divide the gait phase into five stages and use a FSM (Finite State Machine) to generate a torque reference needed for each stage. We also propose to use a position-based impedance controller for driving the powered knee prosthesis stably. We perform some walking experiments at fixed speeds on a tread mill in order to show the feature of the built powered prosthesis. The experimental results show that our prosthesis has the ability to provide a functional gait that is representative of normal gait biomechanics.
The 6-DOF parallel manipulator is a closed-kindmatic chain robot manipulator that is capable of providing high structural rigidity and positional accuracy. Because of its advantage, the parallel manipulator have been widely used in many engineering applications such as vehicle/flight driving simulators, rogot maniplators, attachment tool of machining centers, etc. However, the kinematic analysis for the implementation of a real-time controller has some problem because of the lack of an efficient lagorithm for solving its highly nonliner forward kinematic equation, which provides the translational and orientational attitudes of the moveable upper platform from the lenght of manipulator linkages. Generally, Newton-Raphson method has been widely sued to solve the forward kinematic problem but the effectiveness of this methodology depend on how to set initial values. This paper proposes a hybrid method using genetic algorithm(GA) and Newton-Raphson method to solve forward kinematics. That is, the initial values of forward kinematics solution are determined by adopting genetic algorithm which can search grobally optimal solutions. Since determining this values, the determined values are used in Newton-Raphson method for real time calcuation.
When mobile robots perform the mission in the rough terrain, the traversability depended on the terrain characteristic is useful information. In the traversabilities, wheel-terrain maximum friction coefficient can indicate the index to control wheel-terrain traction force or whether mobile robots to go or not. This paper proposes estimating wheel-terrain maximum friction coefficient. The existing method to estimate the maximum friction coefficient is limited in flat terrain or relatively easy driving knowing wheel absolute velocity. But this algorithm is applicable in rough terrain where a lot of slip occurred not knowing wheel absolute velocity. This algorithm applies the tire-friction model to each wheel to express the behavior of wheel friction and classifies slip-friction characteristic into 3 major cases. In each case, the specific algorithm to estimate the maximum friction coefficient is applied. To test the proposed algorithm's feasibility, test bed(ROBHAZ-6WHEEL) simulations are performed. And then the experiment to estimate the maximum friction coefficient of the test bed is performed. To compare the estimated value with the real, we measure the real maximum friction coefficient. As a result of the experiment, the proposed algorithm has high accuracy in estimating the maximum friction coefficient.
본 논문은 대학 캠퍼스를 주행하는 차량의 자율주행을 위한 실험환경 구축에 대해 논한다. 이 차량은 대학이나 공원과 같은 특별한 장소에서 사용되고 근거리를 이동하기 위해 2인이 탑승한다. 정문에서 본부까지 자율주행을 수행하기 위한 실험환경을 구축한다. 초기 단계로 카메라로 바닥의 색깔을 구별하여 선을 검출한다. 빨간색과 노란색의 경계선을 검출하여 로봇차량이 추종할 수 있도록 하였다. 일부 구간의 자율 주행 실험을 통해 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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