본 논문에서는 홈서비스 로봇인 맥봇 II(McBot II)의 빌트인(Built-in) 로봇 팔과 핸드를 설계한다. 이 빌트인 타입의 로봇 머니퓰레이터는 각각 3 DOF(Degree-of-Freedoms)의 로봇팔과 3 DOF의 로봇핸드로 구성되어 진다. 제한된 공간에서 인간과 함께 생활하는 홈서비스 로봇에 탑재되는 머니퓰레이터는 최소의 로봇 크기와 최대의 작업 공간이라는 상반된 설계 스펙이 요구되어 진다. 즉, 최소의 질량과 팔 길이에도 불구하고 효율적 작업을 위한 공간 확보가 필요한 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 상반된 문제를 해결하기 위하여 수직 방향으로 움직이는 로봇 허리 구조와 수평방향의 전후방으로 이동할 수 있는 어깨 관절을 이용한 태스크 기반의 설계 방법을 제안한다. 또한, 양손 협업시스템인 로봇 핸드도 4절 링크 핑거를 이용한 작업 기반 설계를 시도한다. 끝으로 본 논문에서는 구현된 빌트인 머니퓰레이터의 실제 동작 실험을 통하여 그 성능을 확인한다.
인공지능에 기반한 손 제스처 인식 정보를 활용한 지능형 인터페이스 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기능적으로 사용자 손 제스처의 추적 및 인식을 미디어파이프와 KNN, LSTM, CNN의 인공지능 기법을 사용해 다양한 동작을 빠르고 지능적으로 인식되는 인터페이스이다. 제안한 알고리즘 성능 평가를 위해 자체 제작한 2D 탑뷰 레이싱 게임과 로봇제어에 적용한다. 알고리즘 적용 결과 게임의 가상 객체의 다양한 움직임을 세밀하고 강건하게 제어할 수 있었으며, 실세계의 로봇 제어에 적용한 결과 이동과 정지, 좌회전, 우회전 등의 제어가 가능하였다. 또한 게임의 메인 캐릭터와 실세계 로봇을 동시에 제어하여 가상과 현실의 공존공간 상황 제어를 위한 지능형 인터페이스로 최적화된 동작도 구현하였다. 제안한 알고리즘은 신체를 활용한 자연스럽고 직관적 특성과 손가락의 미세한 움직임 인식에 따른 정교한 제어가 가능하며, 빠른 기간 내에 숙련되는 장점이 있어 지능형 사용자 인터페이스 개발을 위한 기본자료로 활용될 수 있다.
육묘상자는 매우 유연하므로 인력에 의존하여 취급하는데는 많은 애로사항이 발생한다. 그러므로 본 연구에서는 육묘상자를 취급하기 위하여 수직축, 수평축를 갖춘 핑거의 로봇 핸드를 개발하였다. 수평축의 길이를 달리하여 육묘상자의 각 지점의 처짐량을 측정하였다 핑거의 수평길이가 250mm 일 때 $540{\times}270mm$의 육묘상자의 처짐량이 15mm이하로 되어 적당하다라고 판단된다. 본 연구에서 사용한 핑거의 움직임에는 LM시스템을 사용하였다. 개발한 로봇 핸드는 충남대학교 농업기계공학과에 기 보유하고 있는 직교좌표형 로봇 본체에 장착하여 성능실험을 실시한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다. 앞으로 전용 로봇 본체를 개발하여 실용화 되기를 기대한다.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권1호
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pp.66-70
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2001
This paper describes the design of a two-axis force sensor for robots finger. In detects the x-direction force Fx and y-direction force Fy simultaneously. In order to safely grasp an unknown object using the robots fingers, they should detect the force or gripping direction and the force of gravity direction, and perform the force control using the forces detected. Therefore, the robots hand should be made by the robots finger with tow-axis force sensor that can detect the x-direction force and y-direction force si-multaneously. Thus, in this paper, the two-axis force sensor for robots finger is designed using several parallel-plate beams. The equations to calculate the strain of the beams according to the force in order to design the sensing element of the force sensor are derived and these equations are used to design the aize of two-axis force sensor sensing element. The reliability of the derive equa-tions is verified buy performing a finite element analysis of the sensing element. The strain obtained through this process is compared to that obtained through the theory analysis and a characteristics test of the fabricated sensor. It reveals that the rated strains calculated from the derive equations make a good agreement with the results from the Finite Element Method analysis and from the character-istic test.
본 연구는 로봇 착유시스템의 유두인식을 위한 기초연구로 레이저 스캔 센서를 이용하여 모형유두의 위치정보를 획득 및 분석하고 이를 통하여 로봇 착유시스템에 적용가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 실제유두와 같은 모양과 크기의 모형유두를 제작하였으며, 각 모형의 재질에 따른 특성을 파악하고 센서의 거리에 따른 오차, 각도에 따른 오차를 분석하였다. 또한 4개 유두모형을 이용하여 각 유두의 2차원 거리정보를 동시에 획득하였으며 결과는 다음과 같다. 1. 모형유두의 재질선택을 위한 실험에서 손가락의 경우 거리오차가 최대 4.3 mm, 최소 1.3 mm, 평균 2.8 mm로 가장 작게 나타났으며, 고무재질의 모형유두가 평균 4.3 mm로 나타나 모형유두로 가장 적합한 것으로 판단되었다. 2. 거리에 따른 오차는 기준거리 100 mm에서 가장 크게 나타났으며, 거리가 증가할수록 감소하다 300 mm를 지나 다시 증가한 후 다시 감소하는 경향을 나타내었다. 3. 각도별 오차는 $170^{\circ}$에서 10.1 mm로 최대오차가 발생하였으며, $70^{\circ}$일 때 0.2 mm로 최소 오차를 나타내었다. 각도에 따른 오차는 특별한 경향을 나타내지 않는 것으로 판단되었다. 4. 4개 모형유두에 대한 2차원 위치오차를 측정한 결과 거리오차의 경우 최소 3.8 mm, 최대 7.2 mm로 나타났으며, 각도 오차는 최대 $1.2^{\circ}$로 오차가 발생한 것으로 나타났다. 모든 오차가 센서 정밀도 내에 포함되며, 센서의 측정 속도와 착유컵의 구멍크기 등을 고려해 볼 때 로봇 착유시스템을 위한 유두의 거리측정에 적용이 가능할 것으로 판단되었다.
사람의 생체 신호를 측정하여 로봇 제어에 이용하는 연구는 최근까지 활발히 진행되고 있다. 하지만 정확한 센서 정보를 위한 복잡한 신호 처리가 필요하고 고가의 시스템을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 저가의 EMG 센서와 Flex 센서로부터 측정된 신호를 이용하여 사람의 손 동작을 인식한 후 해당 움직임을 원격지의 로봇 핸드로 구현하는 것을 목표로 한다. MCU(Micro Controller Unit) 와 해당 센서들을 이용하여 실험적으로 사람의 손과 팔 부근의 3개의 센서 부착 위치를 결정하고 움직임에 따른 출력 신호와 실제 동작 사이의 구분 방법을 결정한다. 동작 인식 정확도를 높이기 위해 MCU의 아날로그 기준 전압에 따른 디지털 값 변화 실험 수행 후 기준 전압을 3.3V로 선정하였다. 손 동작을 구현하기 위해 4개의 손가락과 손목부분으로 구성된 링크 구조의 로봇 핸드를 설계한 후 제작하였다. 결과적으로 간단한 센서와 저가의 MCU를 활용하여 원격지의 로봇 핸드를 제어할 수 있음을 보였다.
참외 재배환경은 토양 위의 수평바닥에서 재배된 것을 수확하여야 하며, 참외가 잎으로 덮여져 있어 인식이 어렵고, 덩굴성 줄기로 인해 참외를 그립하기에도 매우 불리하다. 이러한 재배환경에 적합하도록 엔드이펙트, 머니퓰레이터, 인식장치 등의 참외 수확 로봇을 개발하였고 이를 시험하였다. 엔드이펙터는 수확물을 잡기 위한 그립퍼와 줄기를 절단하는 커터로 구분되며, 그립퍼는 4개의 핑거가 동시에 구동하고, 커터는 2개로 전후진 동작이 되도록 설계하여 파지력과 절단력을 제어할 수 있도록 하였다. 머니퓰레이터는 중심축을 기준으로 회전을 하는 L-R형 모델에 직교 좌표형과 셔틀형 머니퓰레이터를 조합한 4축 매니플레이트 구조로 설계하였다. 인식장치는 1차 인식장치인 GVC와 2차 인식장치인 LVC를 이용하여 참외를 식별하고 그 중에서 당도나 숙도를 예측하여 선별하였다. 이 장치를 이용하여 로봇의 성능시험을 한 결과 수확시간은 평균 18.2sec/ea, 픽업율은 평균 91.4%, 손상율은 평균 8.2%, 선별율은 평균 72.6%로 나타났다.
Purpose: Deviations of arterial palmar arches in the hand can be explained on the embryological basis. The purpose of this study was to provide new information about palmar arches through cadaver's dissection. The values of the location and diameter in these vessels were analyzed in order to support anatomical research and clinical correlation in the hand. Methods: The present report is based on an analysis of dissections of fifty - three hands carried out in the laboratory of gross anatomy. A reference line was established on the distal wrist crease to serve as the X coordinate and a perpendicular line drawn through the midpoint between middle and ring fingers, which served as the Y coordinate. The coordinates of the x and y values were measured by a digimatic caliper, and statistically analyzed with Student's t - test. Results: Complete superficial palmar archs were seen in 96.2 % of specimens. In the most common type of males, the superficial arch was formed only by the ulnar artery. In the most common type of females, the superficial arch was formed anastomosis between the radial artery and the ulnar artery. The average length of the superficial and deep palmar arch is $110.3{\pm}33.0mm$ and $67.9{\pm}14.0mm$ respectively. Regarding the superficial palmar arch, ulnar artery starts $-16.1{\pm}5.1mm$ on X - line, and $2.5{\pm}24.5mm$ on Y - line. Radial artery appears on palmar side $7.7{\pm}3.2mm$ on X - line, and $20.9{\pm}10.9mm$ on Y - line. But radial artery starts on $6.3{\pm}3.6mm$ on X - line, and $3.4{\pm}5.1mm$ on Y - line. Digital arteries of superficial palmar arch starts on $6.1{\pm}3.7mm$, $33.9{\pm}8.8mm$ on index finger, $1.8{\pm}3.4mm$, $40.1{\pm}7.3mm$ on middle finger, $-3.2{\pm}4.9mm$, $42.6{\pm}7.0mm$ on ring finger, and $-8.9{\pm}5.1mm$, $42.5{\pm}80mm$ on little finger in respective X and Y coordinates. Radial artery of deep palmar arches measured at the palmar side perforating from the dorsum of hand. It's coordinates were $9.7{\pm}4.8mm$ on X - line, $21.7{\pm}10.2mm$ on Y - line. Ulnar artery was measured at hypothenar area, and it's coordinates were $-20.4{\pm}6.3mm$ on X - line, and $30.6{\pm}7.4mm$ on Y - line. Conclusions: Anatomically superficial palmar arch can be divided into a complete and an incomplete type. Each of them can be subdivided into 4 types. The deep palmar arch is less variable than the superficial palmar arch. We believe these values of the study will be used for the vascular surgery of the hand using the endoscope and robot in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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