International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권6호
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pp.725-735
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2006
This paper deals with the problem of self-learning cooperative motion control for the pushing task of a humanoid robot in the sagittal plane. A model with 27 linked rigid bodies is developed to simulate the system dynamics. A simple genetic algorithm(SGA) is used to find the cooperative motion, which is to minimize the total energy consumption for the entire humanoid robot body. And the multi-layer neural network based on backpropagation(BP) is also constructed and applied to generalize parameters, which are obtained from the optimization procedure by SGA, in order to control the system.
In this study, we have developed the humanoid joint modules which provide a variety of service while living with people in the future home life. The most important requirement is ensuring the safety for humans of the robot system for collaboration with people and providing physical service in dynamic changing environment. Therefore we should construct the mechanism and control system that each joint of the robot should response sensitively and rapidly to fulfill that. In this study, we have analyzed the characteristic of the joint which based on the target constituting the humanoid motion, developed the optimal actuator system which can be controlled based on each joint characteristic, and developed the control system which can control an multi-joint system at a high speed. In particular, in the design of the joint, we have defined back-drivability at the safety perspective and developed an actuator unit to maximize. Therefore we establish a foundation element technology for future commercialization of intelligent service robots.
휴머노이드 로봇이 넘어질 경우, 충격에 의한 손상이 발생할수 있다. 이를 최소화하는 넘어짐 자세의 생성을 위하여 개선된 PGA 기반의 탐색기법을 제안한다. 다목적함수를 고려한 군집 간 이주방식의 효율적 조합을 통해 넘어짐 충격을 최소화하는 각 관절 궤적을 구할수 있도록 하였다. 제안된 기법의 검증을 위하여 Sony QRIO 로봇에 대해서 ODE 기반의 Webots 시뮬레이션을 이용하여 실험을 수행하였다.
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.
The inverse kinematics problem in robotics is an essential work for grasping and manipulation tasks by robotic and humanoid hands. In this paper, an intelligent neural learning scheme for solving such inverse kinematics of humanoid fingers is presented. Specifically, a multi-layered neural network is utilized for effective inverse kinematics, where a dynamic neural learning algorithm is employed. Also, a bio-mimetic feature of general human fingers is incorporated to the learning scheme. The usefulness of the proposed approach is verified by simulations.
In this study, we developed two legged multi-joint robot by using wireless servo motor that was applied by wireless sensor network technology, which is widely used recently, and performed an experiment of walking method of two legged multi-joint robot. We constructed the star network with servo motors which were used at each joint of two-legged robot. And we designed the robot for operation by transmission of joint control signal from main control system or by transmission of the status of each joint to the main control system, so it operates with continuously checking the status of joints at same time. We developed the humanoid robot by using wireless digital servo motor which is different from existing servo motor control system, and controlled it by transmitting the information of angles and speeds of robot joints to the motor(node) as a feedback through main control system after connecting power and setting up the IDs to each joint. We solved noisy problem generated from wire and wire length to connection point of the control device by construction of the wireless network instead of using existing control method of wiring, and also solved problem of poor real time response to gait motion by controlling the position with continuous transmission of control signals to each joint. And we found that the effective control of robot is able by performing the simulation on walking motion in advance with the developed control algorithm which was downloaded into installed memory. Also we performed the stable walking with two-legged robot by attaching pressure sensor to robot sole. And we examined the robot gait operated by application of calculated algorithm on robot movement to each joint. In this study, we studied the method of controlling robot gait motion by using wireless servo motors and measured the torque applied to each joint, and found that the developed wireless servo motor by ZigBee sensor network offers easier control of two legged robot gait and better circuit configuration of it than the existing wired control system could do.
A humanoid is a robot with its overall appearance based on that of the human body. When the humanoid moves or walks, dynamic forces act on the body structure. Although the humanoid keeps the balance by using a precise control, the dynamic forces generate unexpected deformation or vibration and cause difficulties on the control. Generally, the structure of the humanoid is designed by the designer's experience and intuition. Then the structure can be excessively heavy or fragile. A humanoid design scenario for a systematic design is proposed to reduce the weight of the structure while sufficient strength is kept. Lower parts of the humanoid are selected to apply the proposed design scenario. Multi-body dynamics is employed to calculate the external dynamic forces on the parts and structural optimization is carried out to design the lower parts. Because structural optimization using dynamic forces directly is fairly difficult, linear dynamic response structural optimization using equivalent static loads is utilized. Topology and shape optimizations are adopted for two steps of initial and detailed designs, respectively. Various commercial software systems are used for analysis and optimization. Improved designs are obtained and the design results are discussed.
This paper introduces a robot-based learning system which is designed to teach multiplication to children. In addition to a small humanoid and a smart device delivering educational content, we employ a type of mixed-initiative operation which provides enhanced multi-modal cognition to the r-learning system through human intervention. To investigate major factors that influence people's intention to use the r-learning system and to see how the multi-modality affects the connections, we performed a user study based on TAM (Technology Acceptance Model). The results support the fact that the quality of the system and the natural interaction are key factors for the r-learning system to be used, and they also reveal very interesting implications related to the human behaviors.
This research is to apply the control of neuron networks for the real-time walking control of Multi-articulated robot. Multi-articulated robot is expressed with a complicated mathematical model on account of the mechanic, electric non-linearity which each articulation of mechanism has, and includes an unstable factor in time of walking control. If such a complex expression is included in control operation, it leads to the disadvantage that operation time is lengthened. Thus, if the rapid change of the load or the disturbance is given, it is difficult to fulfill the control of desired performance. This paper proposes a new mode to implement a neural network controller by installing a real object for controlling and an algorithm for this, which can replace the existing method of implementing a neural network controller by utilizing activation function at the output node. The proposed control algorithm generated control signs corresponding to the non-linearity of Multi-articulated robot, which could generate desired motion in real time.
미래 인간의 삶은 사회, 경제, 정치와 개인 등 삶의 전 영역에 걸쳐 다학제적 기술의 파급효과 증대에 의해 혁신될 것이다. 특히 로봇 분야와 로봇을 이용한 차세대 게임 분야에서는 다학제적 기여와 상호작용에 의해 더욱 더 기술간 융합화가 가속화 될 것으로 전망된다. 본 연구는 지금까지의 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 기술적인 한계 및 시공간적 제약을 뛰어넘는 새로운 인터페이스 모델로, 기존 인간-로봇 인터페이스 기술에서 가질 수 없는 다양한 모달리티(modality)들의 융합을 통해 보다 신뢰성 있으며 편하고 자유로운 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 연구이다. 이족보행의 휴먼로봇과 모바일 기기 화면의 3D 콘텐츠(contents) 로봇(가상로봇)의 동작과 위치 값을 실시간적으로 연동하는 동기화(Synchronization) 엔진을 개발하고, 상호간의 정보를 주고받기 위한 무선 프로토콜(Protocol) 및 효율적인 티칭(Teaching)을 위한 학습에 의한, 다이렉트 티칭앤플레이(Direct Teaching & Play)의 티칭 프로그램 개발과, 이를 이용한 로봇 게임 시스템을 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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