재난 상황이나 우주 공간과 같은 환경에서는 인간이 직접 작업을 수행하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 환경에서 인명 구조나 탐사 등을 진행할 때에는 원격으로 제어가능한 로봇을 활용하는 것이 효과적이다. 특히 이 로봇이 인간의 움직임을 실시간으로 모방한다면 직관적이고 순발력 있는 제어가 가능해진다. 본 연구에서는 키넥트 센서를 이용해 인간의 움직임을 인식하고 이 움직임을 모방하는 로봇핸드와 로봇암을 구현하였다. 하드웨어는 TETRIX와 EV3 플랫폼을 이용하여 설계하였고, 소프트웨어는 C# 기반의 KINECT for Windows SDK와 Visual Studio 2015로 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시스템은 재난 현장에서의 인명 구조, 복구 상황에서와 우주 공간에서의 탐사 상황에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
We investigate a design methodology for master arm which is employed in remote-site control. Though counter-balancing has been employed for the purpose of lessening the actuator loads, it results in the increase of dynamic load at the task position. Therefore, there exists a trade-off between counter-balancing and dynamic performance. The concept of a composite index is introduced to simultaneously consider those two effects in the design of master arms. Several alternative designs of master arms are suggested.
본 논문에서는 분산 일시간 객체 엔진을 내장하는 TMO-LINUX/ARM 커널 상에서, 각종 센서 및 모터 제어로 구성되는 로봇 제어 시스템을 동적 분산 실시간 객체인 TMO로 모델링하고 구현하였다. TMO(Time-triggered Message-triggered Object)는 시간적 조건에 의해 구동되는 객체 내의 실시간 스레드와 메시지에 의해 구동되어 주어진 데드라인 안에 작업을 수행하는 메시지 구동 실시간 스레드들의 동적 멤버들로 구성되는 실시간 객체로, 외부의 입출력에 반응하며 내부 장치에 대한 실시간 작업을 병행해야 하는 로봇 제어 시스템에 대해 매우 적합한 모델이다. 본 논문에서는 이러한 로봇 제어 시스템 설계에의 TMO의 적용이 잘 정의되고 규격적인 설계 모델을 제공함을 보인다.
The space variant imaging system which mimics the human beings visual system has some merits such as wide field-of-view, the low computational cost and the high accuracy in matching of correspondence points of stereo images. In this presentation, a visual servoing system based on the space variant imaging technique is proposed for the control of the rehabilitation robot arm. The position information of an object obtained by space variant imaging techniques is used for the visual servoing. According to the empirical data, the degree of correlation extracted by the space variant imaging technique is more accurate than that of the space invariant imaging technique.
본 논문에서는 생물학적 운동 메카니즘을 유사하게 구현하기 위해 신경 진동자를 이용한 로봇 팔 제어 시스템을 제안한다. 인간 및 동물의 주기적인 자율 운동을 관장하는 Central Pattern Generator (CPG)를 수학적으로 모델링한 신경 진동자는 그 중요 특성의 하나인 entrainment 효과를 보여준다. 일반적으로 우리는 이 기능을 이용하여 미지의 외부 환경 변화와 같은 외란에 적절히 상호 작용할 수 있는 운동을 생성해 낼 수 있다. 이러한 결과를 보이기 위해, 각 관절에 가상의 신경 진동자 모델을 결합하였고 외부 환경의 변화나 외란의 감지를 위한 F/T센서를 팔의 말단에 부착하여 시스템을 구현하였다. 신경 진동자 모델을 결합한 2축 링크 로봇 팔 시스템(real time)은 주어진 목적운동을 (원 운동) 수행함과 동시에 미지의 외부 환경의 변화(임의의 벽)를 인지하여 적절한 모션을 생성하는 지를 살펴본다.
Controller refinement scheme to improve the performance of a conventional system automatically in frequency domain is proposed. The controller automatic tuning method features using experimental frequency responses of the conventional closed-loop system the conventional controller, and the improved closed-loop system, instead of poorly modeled plant due to non-linearities and disturbances. The improved closed-loop system characteristics is automatically acquired by the conventional closed-loop system characteristics and the proposed performance index in system bandwidth. And the proper controller is realized by least squares approximation in frequency domain. To testify the usefulness of the approach, the path tracking control of robot arm is performed. Experimental results and analytic results are well-matched.
In this paper, we propose the hardware and software of a test-bed of a hovering AUV (autonomous underwater vehicle). Test-bed to develop as the underwater robot for the hovering -type is planning to apply for marine resource development and exploration for deep sea. The RTU that controls a azimuth thruster and a vertical thruster of test-bed is a intergrated-type thruster. The main control unit that collects sensor's data and performs high-speed processing and controls a movement of test-bed is a underwater hybrid navigation system. Also it transfers position, posture, state information of test-bed to the host PC of user using a wireless communication. The host PC checks a test-bed in real time by using a realtime monitoring system that is implemented by LabVIEW.
In many applications, the typical parallel-jaw end-effector of a robot arm has been remarkably satisfactory. But, it is not adequate for the applications such as complicated manipulation. In the study, a finger with 4 joints (so, having redundancy) was consturcted to investigate the characteristics of an articulated hand. Each joint was driven by one actuator, and the motor torque was transmited to each joint through a tendon-pulley system. In the context, major considerations for hardware design and the method to solve the inverse kinematics of a redundant manipulator were presented. Finally, the basic capabilities of an articulated hand were presented through experiments.
Brain-computer interface 기술은 일상에서 편안한 생활을 위해 다방면으로 연구가 진행 중이다. 본 연구는 3가지 동작의 뇌파특성을 분석하여 의수와 같은 외부기기의 세밀한 동작 제어를 목적으로 한다. 피험자들은 악력기를 쥘 때 (Grip), 손가락만을 움직일 때 (Move), 아무런 동작을 취하지 않을 때 (Relax)의 3가지 동작을 수행하였고, 뇌파를 측정하여 power spectrum analysis와 multi-common spatial pattern 알고리즘으로 특징추출을 수행하였으며, 분류알고리즘인 SVM(support vector machine)으로 뇌파의 특징데이터들을 분류하였다. 실험결과 3개의 다른 동작을 분류한 결과, 실험에 참여한 3명의 피험자 중 2명에게서 Grip 클래스의 분류율이 가장 높은 분류율을 보였다. 본 연구의 결과는 뇌파를 이용하여 의수가 필요한 환자들에게 유용할 것으로 기대한다.
강화학습 방법론 중 하나의 부류인 액터-크리틱 알고리즘은 제어압력 선택 문제에 있어서 최소한의 계산만을 필요로 하고, 확률적 정책을 명시정으로 다룰 수 있는 장점 때문에 최근에 인공지능 분야에서 많은 관심을 끌고 있다. 액터-크리틱 네트워크는 제어압력 선택 전략을 위한 액터 네트워크와 가치 함수 근사를 위한 크리틱 네트워크로 구성되며, 우수한 제어입력의 서택과 정화한 가치 함수 관사를 최대한 신속하게 달성하기 위하여, 학습 과정 동안 액터와 크리틱은 자신들의 파라미터 백터를 적응적으로 변화시키는 전략을 구사한다. 본 논문은 크리틱의 학습을 위해 빠른 수렴성을 보장하는 RLS (Recursive Least Square)를 사용하고, 액터의 학습을 위해 정책의 기울기(Policy Gradient)를 이용하는 새로운 종류의 알고리즘을 고려한다. 고려된 알고리즘의 적용 가능성은 두개의 링크를 갖는 로봇에 대한 실험을 통하여 예시된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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