Two evolutionary gait generation methods for Cartesian and Joint coordinates space are compared to develop a fast locomotion for quadruped robots. GA(Genetic Algorithm) based approaches seek to optimize a pre-selected set of parameters for the locus of paw and initial position in cartesian coordinates space. GP(Genetic Programming) based technique generate few joint trajectories using symbolic regression in joint coordinates space as a form of polynomials. Optimization for two proposed methods are executed using Webots simulation for the quadruped robot which is built by Bioloid. Furthermore, simulation results for two proposed methods are analysed in terms of different coordinate spaces.
4족 보행로봇의 빠른 걸음새를 자동으로 생성하는 문제에 대해서 GP(Genetic Programming)와 CPG(Central Pattern Generator) 기반의 두 가지 방식을 비교한다. GP(Genetic Programming)를 이용한 관절좌표계 상에서의 걸음새 생성 기법은 발끝의 자취와 수 많은 자세 파라미터를 사용하는 대신에 적은수의 관절 궤적을 생성하므로 효율적이다. CPG는 뇌로부터의 입력을 받아서 진동적인 출력을 생성하는 신경회로로 고등생물의 걸음 원리를 수학적으로 모델링한 것이다. 바이올로이드로 구성된 4족 보행로봇에 대하여 Webots기반의 ODE 시뮬레이션을 통해 접근 기법들에 대한 최적화를 수행하고 결과를 비교 분석한다. 그리고, 구해진 시뮬레이션과 결과를 실제 로봇에 대해서 각 동작을 실행시켜 보면서 CPG와 GP 기반의 걸음새 방식의 실제적인 성능 및 특성을 고찰한다.
본 논문은 휴머노이드 로봇이 넘어질 경우, 충격에 의한 손상을 최소화하기 위한 자세의 자동 생성 방법을 제안한다. 유전알고리즘(GA)를 사용하여 로봇이 선방 또는 후방으로 넘어질 때 충격량등을 최소화 할 수 있는 관절각들의 궤적을 구하였다. 또한, 다양한 적합도 함수를 정의하여 서로 다른 넘어짐 자세를 생성할 수 있도록 하였다. 제안된 기법의 검증을 위하여 Sony QRIO 로봇에 대해서 ODE 기반 물리적 특성의 시뮬레이션이 가능한 Webots를 이용하여 실험을 수행하였다.
4족 보행로봇은 보행 안정성이 높아서 향후 다양한 분야에 활용이 기대되며, 효율적인 보행을 위한 걸음새의 생성과 제어가 중요하다. 특히, 다양한 로봇 모델들에 대한 수요와 여러 가지 걸음 동작의 필요성으로 인하여 자동적인 걸음새 생성기법이 요구된다. 본 논문에서는 HyperNEAT(Hypercube-based NeuroEvolution of Augmenting Topologies)를 사용하여 지형변화에 적응 가능한 4족 보행로봇의 걸음새를 생성하고, 바이올로이드로 구성된 4족 보행로봇에 대하여 ODE 기반의 Webots 시뮬레이션을 통해서 보행 실험을 수행하고 결과를 분석한다.
본 논문은 SURF(Speeded Up Robust Features)를 기반으로 한 대상 물체 인식 알고리즘과 GP(Genetic Programming)를 기반으로 한 직진, 회전, 정지, 후진 걸음새(gait) 자동 생성을 각각 구현한다. 그리고 이를 결합 하여, 대상을 인식하고 자율적으로 접근 및 추종할 수 있는 인식 기반 지능적인 보행 기법을 제안한다. 4족 보행 로봇의 걸음새는 GP를 사용하여 각 관절의 궤적에 대한 회귀분석으로 생성한다. 고속의 특징점 검출에 적합한 SURF를 사용해서 물체의 위치와 크기를 인식하고, 물체까지의 거리를 계산한다. 4족 보행로봇의 물체 인식 및 이를 통한 자율접근 보행 실험은 ODE(Open Dynamics Engine) 기반의 Webots 시뮬레이션과 실제 로봇에 대해서 수행된다.
뱀형 모듈라 로봇은 모듈을 일련의 형태로 연결하여 구성한 것으로, 다양한 환경에 대해서 강인성을 가지고 있고, 모듈 일부의 고장에도 이동할 수 있는 장점을 가진다. 그러나 이동 제어 방법이 어렵고, 아직까지 효율적이고 다양한 이동법의 개발이 미비한 편이다. 본 연구에서는 뱀형 로봇의 이동제어를 위하여 GA(Genetic Algorithm)기반의 위상생성 방식과 임의의 궤적 생성방식을 비교하고, 이를 확장하여 일부 모듈만의 선택에 따른 영향을 분석하기 위해서 GA를 통한 모듈 선택 실험을 수행하였다. KMC사의 뱀형 로봇을 대상으로 먼저 webots 시뮬레이터 상에서 모델링 및 시뮬레이션 환경을 구축하고, 위의 GA 기반 이동 생성 실험들을 수행하였다.
심층 강화학습은 학습자가 가공되지 않은 고차원의 입력 데이터를 기반으로 최적의 행동을 선택할 수 있게 하는 인공지능 알고리즘이며, 이를 이용하여 장애물들이 존재하는 환경에서 모바일 로봇의 최적 이동 경로를 생성하는 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 복잡한 주변 환경의 이미지로부터 모바일 로봇의 이동 경로를 생성하기 위하여 우선 순위 경험 재사용(Prioritized Experience Replay)을 사용하는 Dueling Double DQN(D3QN) 알고리즘을 선택하였다. 가상의 환경은 로봇 시뮬레이터인 Webots를 사용하여 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 모바일 로봇이 실시간으로 장애물의 위치를 파악하고 회피하여 목표 지점에 도달하는 것을 확인하였다.
This paper introduced an automatic generation method of falling motions for humanoid robots to minimize a damage. The proposed approach used a PGA based optimization technique to find a set of joint trajectories which minimize a damage of the falling over and down. Injection-migration PGA technique is introduced and compared with EMO and various migration topologies. To verify the proposed method, experiments for falling motions were executed for Sony QRIO robot in Webots simulation environments.
A combined CPG (Central Pattern Generator) based foot trajectory and GA (Genetic Algorithm) based joint compensation method is presented for adaptive humanoid walking. In order to increase an adaptability of humanoid walking for rough terrains, the experiment for rolling terrains are introduced. The CPG based foot trajectory method has been successfully applied to basic slops and variable slops, but has a limitation for the rolling terrains. The experiments are conducted in an ODE based Webots simulation environment using humanoid robot Nao to verify a stability of walking for various rolling terrains. The proposed method is compared to the previous CPG foot trajectory technique and shows better performance especially for the cascade rolling terrains.
The modifiable walking pattern generation (MWPG) algorithm can handle dynamic walking commands by changing the walking period, step length, and direction independently. When an infeasible command is given, the algorithm changes the command to a feasible one. After the feasibility of the navigational command is checked, it is translated into the desired center of mass (CM) state. To achieve the desired CM state, a reference CM trajectory is generated using predefined zero moment point (ZMP) functions. Based on the proposed algorithm, various complex walking patterns were generated, including backward and sideways walking. The effectiveness of the patterns was verified in dynamic simulations using the Webots simulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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