• Journal of Platform Technology
• /
• v.6 no.3
• /
• pp.23-30
• /
• 2018

A motion pattern generation is a process of calculating a certain stable motion trajectory for stably operating a certain motion. A motion control is to make a posture of a robot stable by eliminating occurring disturbances while a robot is in operation using a pre-generated motion pattern. In this paper, a general method of motion pattern generation for a biped walking robot using universal approximator, learning neural networks, is proposed. Existing techniques are numerical methods using recursive computation and approximating methods which generate an approximation of a motion pattern by simplifying a robot's upper body structure. In near future other approaches for the motion pattern generations will be applied and compared as to be done.

• Journal of Drive and Control
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.44-50
• /
• 2020

For the requirement of accurate tracking control and the safety of physical human-robot interaction, torque control is basically desirable for humanoid robots. Because of the complexity of humanoid robot dynamics, the TDC (time-delay control) is practical because it does not require a dynamic model. However, there occurs a considerable error due to discontinuous non-linearities. To solve this problem, the TDC-FLC (fuzzy logic compensator) is applied to humanoid robots. The applied controller contains three factors: a TDE (time-delay estimation) factor, a desired error dynamic factor, and FLC to suppress the TDE error. The TDC-FLC is easy to execute because it does not require complicated humanoid dynamic calculations and the heuristic fuzzy control rules are intuitive. TDC-FLC is implemented on the whole body of a humanoid, not on biped legs even though it is performed by a virtual humanoid robot. The simulation results show the validity of the TDC-FLC for humanoid robots.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2003.09b
• /
• pp.1-4
• /
• 2003

인간의 작업을 보조 혹은 대신하기 위해서 인간과 흡사한 이족보행로봇에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이족보행로봇이 인간을 대신해서 어떤 작업을 하기 위해서는 작업공간에서의 자유로운 이동과 장애물 대처능력은 반드시 필요한 기능이다. 본 논문에서는 안정된 정적보행 및 장애물을 지능적으로 대처하는 이족보행로봇의 보행알고리즘을 제안하였다. 먼저 장애물 대처가능한 이족보행로봇의 기구 설계 및 제어기 구현에 대하여 설명하고, 인간의 보행 분석 결과를 바탕으로 안정된 정적보행 알고리즘을 제안하였다. 또한 좌우 회전 및 옆걸음을 통한 장애물 회피 알고리즘, 발에 부착된 적외선센서로 장애물을 인식하여 장애물을 넘어가는 보행 알고리즘을 제안하였다. 제안한 보행알고리즘은 이족보행로봇을 제작하여 다양한 작업환경에서 실험으로 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2006.07d
• /
• pp.1937-1938
• /
• 2006

최근 들어 안정적인 보행 패턴 생성을 위해서 많은 방법들이 제안 되고 있다. 대부분의 논문에서 주기적인 보행에 대한 연구는 이루어지고 있으나 첫 보행 구간과 마지막 보행 구간에 대한 분석은 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 첫 보행 구간과 마지막 보행 구간에 대한 분석을 통해 기존의 역 진자 모델(Inverted pendulum model)을 기반으로 부드러운 무게 중심의 궤적을 생성하는 해석적 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 정현파 함수를 이용해 영 모멘트 위치(ZMP, Zero Moment Point) 궤적을 설계한다. 영 모멘트 위치 궤적 설계 시 첫 보행 구간과 마지막 보행 구간에 대해 영 모멘트 위치와 무게 중심 간의 비 최소 위상(non-minimum phase) 시스템의 특성을 이용한다. 제안된 방법을 이용하여 주기적인 보행 구간 및 첫 보행 구간과 마지막 보행 구간에서 부드러운 무게 중심 궤적이 생성됨을 시뮬레이션을 통해 구현하여 제안된 방법의 유효성을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2006.10c
• /
• pp.205-207
• /
• 2006

Since a humanoid robot inherently suffers from instability and always risks tipping itself over, or topping to the ground, it is necessary to ensure high stability and reliability of walk. An unexpected ground condition is one of the principal factors of instability. This paper proposes a walk stabilization method consisting of a Fuzzy algorithm and geometry under uneven terrain. The ground reaction forces that are measured by the FSR sensors on the sole are used to check the ground condition and the robot posture. The effectiveness of proposed method is verified by computer simulations.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.71-74
• /
• 2004

이족보행로봇을 실생활에 적용하기 위해서는 비평탄지형에서의 안정적인 자율보행 및 자세 안정화는 반드시 필요한 기능이다. 본 논문에서는 계단, 경사지형, 다양한 형태의 장애물에 대처가능한 이족보행로봇의 기구설계 및 원격제어 가능한 제어시스템 구현에 대하여 설명하고, 이러한 비평탄지형에서 발에 부착된 적외선센서 및 FSR센서, 머리에 장착될 카메라를 사용한 안정된 자율보행 알고리즘을 제안하였다. 또한 발바닥에 장착된 FSR센서를 사용하여 외부에서 들어오는 외력에 대처하는 자세안정화 알고리즘도 제안하였다. 제안한 자율보행 및 자세안정화 알고리즘들은 이족보행로봇을 제작하여 다양한 환경에서 실험으로 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2004.07d
• /
• pp.2406-2410
• /
• 2004

2족 보행로봇은 그 구조적인 특성상 인간 생활환경에 적용이 용이하며 바퀴형 로봇이 이동하기 어려운 환경에서도 이동이 가능하다. 그러나 2족 보행로봇은 높은 자유도와 직렬형 링크 구조로 인해 안정도 해석과 제어가 어려운 점이 있으며 이는 로봇을 제작하는데 있어 난점으로 작용한다. 본 연구에서는 로봇의 발바닥에 압력센서를 설치하여 ZMP(Zero moment point)를 측정하여 안정도를 판별하고 신경망 이론을 이용하여 보행 안정도를 개선하도록 로봇의 자세를 제어하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.577-579
• /
• 2005

본 논문에서는 손 제스처를 사용한 2족 보행로봇 제어방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속된 입력 영상으로부터 사용자의 손을 검출하기 위해, 피부색 정보와 Hue의 불변 모멘트 정보를 사용한다. 검출된 손 영역은 Active Contour Model를 사용하여 추적한다. 손 제스처를 인식하기 위해 Hue의 불변 모멘 정보로부터, 검출된 손의 모양을판단하고 그 결과를 미리 정해둔 심벌 중에 하나로 할당한다. 이렇게 연속적으로 할당된 심벌들은 HMM(Hidden Markov Model) 인식기를 통해 인식 되고 로봇 명령어를 출력하며, 출력된 명령어에 따라 로봇이 제어된다. 제안된 방법의 효율성을 증명하기 위해, 자체 제작한 2족 보행로봇(KAI)으로 6개의 손 제스처를 이용하여 사용자가 원격지에 있는 로봇의 보행을 제어하는 원격 로봇 보행 제어 시스템에 응용해 보았다. 실험 결과, $94\%$의 인식률을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.329-330
• /
• 2007

지능형 로봇에서 환경인식과 이러한 환경에 따른 행동 결정능력은 로봇이 필수적으로 갖추어야 할 기능이다. 본 논문은 이족로봇 플랫폼에서 비전기반 환경인식과 이를 통한 안정적인 보행 제어시스템을 제안한다. 비전기반 환경인식 시스템은 움직임 모델을 이용한 로봇 자체 움직임 보정 모듈, Adaboost를 이용한 장애물 영역 추출, PCA를 이용한 장애물 특징 추출, Hierarchical SVM을 이용한 장애물 인식 모듈로 구성되어 있으며, 이러한 환경 인식 시스템으로부터 보행 제어 시스템은 상황에 맞는 안정적이 보행 궤적을 생성한다. 보행 제어 시스템은 neural network을 이용하여 보행 궤적 생성 모듈과 보행 오차를 보정하기 위한 fuzzy 제어기 모듈로 구성되어 있다. 본 시스템을 제작한 로봇에 적용한 결과 보다 안정적인 보행을 할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.325-326
• /
• 2007

인간형 로봇(Humanoid)은 인간과 유사한 구조를 갖고 있는 로봇으로, 이족 보행이 가능하고 양 손이 자유롭기 때문에 인간 생활 환경에 적용이 가능하다. 인간형 로봇은 이족 보행 로봇의 형태를 지니며 보통 20 자유도(DOF : Degree of freedom) 이상의 높은 자유도와 직렬형 링크 구조로 인해 로봇의 안정도를 해석하고 움직임을 제어하기가 어렵다. 이러한 이유로 이족 보행 로봇 동작의 안정도를 증가시키기 위해 로봇의 최적화된 동작 패턴 생성과 자세 제어 등이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 범용 근사자의 특징을 갖는 신경망을 이용하여 이족 보행 로봇의 동작 패턴 생성 방법에 대하여 제안하였다. 실제로 계획된 동작을 토대로 6가지의 동작 패턴을 생성하였으며 컴퓨터 모의실험과 상용 이족 보행 로봇을 이용하여 생성된 동작 패턴의 안정도를 확인해보고 제안된 방법에 타당성을 검증하였다.