• 로봇학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.260-269
• /
• 2021

To verify performance or conduct experiments using actual robots, a lot of costs are needed such as robot hardware, experimental space, and time. Therefore, a simulation environment is an essential tool in robotics research. In this paper, we develop the HUMIC simulator using ROS and Gazebo. HUMIC is a humanoid robot, which is developed by HCIR Lab., for human-robot interaction and an upper body of HUMIC is similar to humans with a head, body, waist, arms, and hands. The Gazebo is an open-source three-dimensional robot simulator that provides the ability to simulate robots accurately and efficiently along with simulated indoor and outdoor environments. We develop a GUI for users to easily simulate and manipulate the HUMIC simulator. Moreover, we open the developed HUMIC simulator and GUI for other robotics researchers to use. We test the developed HUMIC simulator for object detection and reinforcement learning-based navigation tasks successfully. As a further study, we plan to develop robot behavior intelligence based on reinforcement learning algorithms using the developed simulator, and then apply it to the real robot.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.501-510
• /
• 2005

홈 로봇이 인간과 원활한 상호작용을 하기 위해서 인간과 로봇의 상호작용 즉 HRI(Human-Robot Interaction) 연구가 절실히 필요하다. 본 연구에서는 최근 개발된 홈 로봇 'iRobi'와 아동의 상호작용을 통해 홈 로봇이 아동의 심리적 인식에 어떤 영향을 미쳤는가와 홈 로봇 학습이 얼마나 효과적인가를 알아보았다. 심리적 인식 측면에서 홈 로봇과의 상호작용은 아동에게 친근감과 상호작용이 가능한 상대로 인식하도록 하였으며 아동의 불안을 해소시키는 것으로 분석되었다. 학습 효과 측면에서 홈 로봇을 이용한 경우가 다른 학습 매체(책, WBI)에 비해 학습 집중도와 학습 흥미도 그리고 학업 성취도가 높은 것으로 분석되었다. 따라서 홈 로봇은 아동의 정서적, 교육적 상호작용 도구로서 긍정적인 의미가 있는 것으로 보여진다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.330-336
• /
• 2005

An intelligent control method is proposed for control of rigid robot manipulators which achieves exponential tracking of repetitive robot trajectory under uncertain operating conditions such as parameter uncertainty and unknown deterministic disturbance. In the learning controller, exponentially stable learning algorithms are combined with stabilizing computed error feedforward and feedback inputs. It is shown that all the error signals in the learning system are bounded and the repetitive robot motion converges to the desired one exponentially fast with guaranteed convergence rate. An engineering workstation based control system is built to verify the effectiveness of the proposed control scheme.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
• /
• pp.67-71
• /
• 1988

We present an algorithm that uses trajectory following errors to improve a feedforward command to a robot in the iterative manner. It has been shown that when the manipulator handles an unknown object, the P-type learning algorithm can make the trajectory converge to a desired path and also that the proposed learning control algorithm performs better than the other type learning control algorithm. A numerical simulation of a three degree of freedom manipulator such as PUMA-560 ROBOT has been performed to illustrate the effectiveness of the proposed learning algorithm.

• 공학교육연구
• /
• 제18권6호
• /
• pp.3-10
• /
• 2015

이 연구에서는 로봇 연관 STEAM 교수학습 프로그램을 조사 분석하고, 초 중등학교를 위한 로봇 STEAM 교수학습 프로그램 내용을 제안하였다. 프로그램을 분석한 결과, 예술과 인문사회 분야의 내용이 가장 많은 것으로 조사되었고, 과학, 기술, 수학의 순서로 포함되어 있었다. 학교급별 STEAM 교수학습 프로그램 내용 융통합이 유사한 패턴이 나타났다. 중학교의 프로그램은 STEAM 교육에서 추구하는 상황 제시, 창의적 설계, 감성적 체험, 평가, 진로 등의 요소들을 균등한 비율로 포함하고, 초등학교와 고등학교의 프로그램은 진로와의 연계 내용이 적게 포함되어 있는 것으로 나타났다. STEAM 교육의 지향과 활동요소를 총체적으로 고려한 로봇 STEAM 교수학습 프로그램의 학교급별 내용을 제안하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.29-34
• /
• 2021

실 환경에서 로봇에 강화학습을 적용하기 위해서는 수많은 반복 학습이 필요하므로 가상 환경에서의 시뮬레이션을 사용할 수밖에 없다. 또한 실제 사용하는 로봇이 저사양의 하드웨어를 가지고 있는 경우 계산량이 많은 학습 알고리즘을 적용하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 저사양의 하드웨어를 가지고 있는 모바일 로봇의 장애물 충돌 회피 문제에 강화학습을 적용하기 위하여 가상의 시뮬레이션 환경으로서 Unity에서 제공하는 강화학습 프레임인 ML-Agent를 활용하였다. 강화학습 알고리즘으로서 ML-Agent에서 제공하는 DQN을 사용하였으며, 이를 활용하여 학습한 결과를 실제 로봇에 적용해 본 결과 1분간 충돌 횟수가 2회 이하로 발생하는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.177-184
• /
• 2017

이 논문은 원격언어교육으로서 2가지 형태의 비디오 영상수업과 로봇영상 수업에 따른 아이와 로봇상호작용을 연구한다. 원격지의 미국 아이와 6명의 한국 아이들로 실험수업을 진행했으며, 일대일 인터뷰를 통한 나래이션 및 관찰분석을 하였다. 실험결과 로봇영상 수업이 2가지 형태의 비디오 영상수업보다 활발한 상호작용을 보였다.

• 대한안전경영과학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.93-104
• /
• 2021

In this paper, we propose a method for diagnosing overload and working load of collaborative robots through performance analysis of machine learning algorithms. To this end, an experiment was conducted to perform pick & place operation while changing the payload weight of a cooperative robot with a payload capacity of 10 kg. In this experiment, motor torque, position, and speed data generated from the robot controller were collected, and as a result of t-test and f-test, different characteristics were found for each weight based on a payload of 10 kg. In addition, to predict overload and working load from the collected data, machine learning algorithms such as Neural Network, Decision Tree, Random Forest, and Gradient Boosting models were used for experiments. As a result of the experiment, the neural network with more than 99.6% of explanatory power showed the best performance in prediction and classification. The practical contribution of the proposed study is that it suggests a method to collect data required for analysis from the robot without attaching additional sensors to the collaborative robot and the usefulness of a machine learning algorithm for diagnosing robot overload and working load.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
• /
• pp.548-551
• /
• 1997

Performance of force tracking impedance control of robot manipulators is degraded by the uncertainties in the robot and environment dynamic model. The purpose of this paper is to improve the controller robustness by applying neural network. Neural networks are designed to learn the uncertainties in robot and environment model for compensating the uncertainties. The proposed scheme is verified through the simulation of 20DOF robot manipulator.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.49-55
• /
• 2018

In this paper, we propose a design and development of instructional cards to understand the grammar of coding, solving the problems and extending the computational thinking in the robot-driven environment. First, we designed the input/output module of the robot to process the coding grammar through the function analysis of the robot. And we designed the module of command card to learn coding grammar using color sensors. We have proven the validity of the designed instruction card by examining the experts to see if it is suitable for coding grammar learning. Designed robot and command card were developed with 28 cards and sensor robot. After applying the developed robot and command card to the elementary school students, the questionnaire showed that students grow the understanding and confidence of coding. In addition, students showed an increased need for programming learning.