• 대한기계학회논문집A
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• 제40권9호
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• pp.807-813
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• 2016

최근 다차원 운동의 잔류진동억제 제어를 위한 테스트베드로서 로봇 머니퓰레이터의 말단장치에 부착된 구면진자를 자주 활용하고 있다. 하지만 봅의 운동을 온라인에서 실시간으로 추적할 수 있는 자동감지장치가 없어, 봅의 궤적을 디지털데이터로 저장하고 플로팅하는데 불편함이 있었다. 본 논문에서는 디지털 USB 카메라를 이용하여 봅의 운동을 이차원 평면상에서 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 시스템의 개발 목표를 빠른 이미지프로세싱 및 인터페이싱을 위한 하드웨어 구성과 효과적인 C 프로그래밍에 두었다. 개발된 시스템을, 2 자유도 스카라로봇의 말단장치에, 구면진자를 설치한 이차원 구면진자의 잔류진동억제 제어에 적용하여, 그 효용성을 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.44-52
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• 1990

공간상에 움직여야할 길이 주어진 두 대의 로보트의 속도계획 문제를 두 단계의 부문제로 나누어 각각의 독립적으로 다루는 방법을 도입하여 최소시간 속도계획 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 i) 로보트가 각자의 길을 따라 이동한 거리를 두 축으로하는 코오디네이션 공간이라는 2차원 공간을 구축하고 이공간상에서 충돌을 피할 수 있도록 코오드네이션 곡선을 선정하고, ii)선정된 곡선을 따라 최소시간을 보장하는 속도계획을 하는 두 단계의 문제중 두 번째 단계의 문제에 대해 로보트의 동력학 및 각 관절의 최대 회전속도등을 고려하여 최적해를 구하는 방법을 제안하였다. 또한 신경 최적화 회로망의 이론을 응용하여 간단한 반복 계산 알고리듬으로 최적해를 구하였다. 제안된 방법은 두 대의 SCARA형 로보트의 경로계획의 예로 시뮬레이션하여 유용성을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제40권2호
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• pp.19-25
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• 2003

본 논문에서는 주어진 작업을 반복적으로 수행하는 다입력 다출력 비선형시스템에 대하여 시스템의 (벡터)상대차수 개념을 이용한 확장된 형태의 직접학습제어를 제안한다. 기존의 직접학습제어가 적용될 수 있는 시스템은 상대차수가 제한적인 시스템임을 보이고 고차의 상대차수를 갖는 시스템에 적용 가능한 제어 법칙을 제시한다. 이 제어법칙을 이용하여 다른 형태의 출력 궤적들에 대한 학습을 통하여 얻어진 제어입력들로부터 새로 주어진 원하는 출력 궤적에 대응하는 제어입력을 직접적으로 생성한다. 제안된 직접학습제어의 타당성 및 성능을 보이기 위하여 2축 스카라 로봇에 대한 궤적추종제어의 시뮬레이션 결과를 제시한다

• 대한기계학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.1-11
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• 1994

This paper presents an intelligent robotic control method for chamferless parts mating by integrating fuzzy control and neural network. The successful assembly task requires an extremely high position accuracy and a good knowledge of mating parts. However, conventional assembly method alone makes it difficult to achieve satisfactory assembly performance because of the complexity and the uncertainties of the process and its environments such as not only the limitation of the devices performing the assembly but also imperfect knowledge of the parts being assembled. To cope with these problems, an intelligent robotic assembly method is proposed, which is composed of fuzzy controller and learning mechanism based upon neural net. In this method, fuzzy controller copes with the complexity and the uncertainties of the assembly process, while neural network enhances the assembly scheme so as to learn fuzzy rules from experience and adapt to changes in environment of uncertainty and imprecision. The performance of the proposed assembly scheme is evaluted through a series of experiments using SCARA robot. The results show that the proposed control method can be effectively applied to chamferless precision parts mating.