Most industrial robot can not load control box on their bodies because of robot's weight and volume. A robot is connected to its control box with cables. Complicated connections cause a lot of problems on transfer, management and operating robots. To get rid of those, Control module must be made the smallest size by using advanced electronic technology. This paper represents about how to simulate servo system inserting several parameter values that we ultimately want to achieve. Through simulating, we will be able to estimate the structure of desired servo system without any mistakes that can possibly occur on hardware work.
With the recent increase of multiple robots cooperating in smart manufacturing logistics environments, it has become very important how to predict the safety and efficiency of the individual tasks and dynamically assign them to the best one of available robots. In this paper, we propose a novel task policy learner based on deep relational reinforcement learning for predicting the safety and efficiency of tasks in a multi-robot manufacturing logistics environment. To reduce learning complexity, the proposed system divides the entire safety/efficiency prediction process into two distinct steps: the policy parameter estimation and the rule-based policy inference. It also makes full use of domain-specific knowledge for policy rule learning. Through experiments conducted with virtual dynamic manufacturing logistics environments using NVIDIA's Isaac simulator, we show the effectiveness and superiority of the proposed system.
본 논문은 이동 로봇의 이동 및 거리 센싱의 불확실성을 고려한 시뮬레이터 개발에 대해 소개한다. 이동 로봇은 구동기, 바닥의 불안정성, 바퀴 및 구동 기구의 불확실성, 그리고 기타 구조적으로 어려운 다양한 원인으로 동작 명령과 차이가 있게 이동한다. 또한 이동 로봇에 장착된 각종 센서는 센서 자체의 불안정성, 주변 환경의 불안정성등에 의하여 정확한 측정값을 출력하지 못한다. 이러한 이동 및 센서의 불안정성은 로봇의 자율 주행 알고리즘의 구현이 가장 큰 장애물이 되고 있다. 예측하기 어려운 불안정성을 고려하지 않은 알고리즘은 실제 환경에서 필연적으로 동작에 실패하여 크고 작은 사고를 일으킨다. 따라서 알고리즘의 검증을 위해 시뮬레이터가 각종 불확실성을 포함하여 로봇 동작이 실제에 유사하도록 하여야 한다. 본 연구에서는 이동 로봇의 이동과 센싱에 불확실성을 포함하도록한 시뮬레이터를 개발하였다. 다양한 센서들 중 이동 로봇의 위치 추정, 장애물 인식, 지도 작성등에 가장 기본적으로 사용되는 영역 센서를 대상으로 불확실성을 구현하였다. 개발된 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우와 불확실성을 고려하지 않은 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 검증하는 경우를 비교하여, 제안된 시뮬레이터의 성능을 검증하였다.
This paper deals with the gait generation of Biped Walking Robot (IWR-III) to have a continuous walking pattern like human. For this, trajectory planning with the consideration of kick action is done in each walking step, and the coordinate transformation is done for simplifying the kinematics. The trunk moves continuously for all walking time and moves toward Z-axis. Balancing motion is acquired by FDM(Finite Difference Method) during the walking. By combining 4-types of pre-defined steps, multi-step walking is done. Using numerical simulator, dynamic analysis and system stability is confirmed. Walking motion is visualized by 3D-Graphic simulator. As a result, the motion of balancing joints can be reduced by the trunk ahead effect during kick action, and impactless smooth walking is implemented by the experiment.
의료용 로봇은 크게 네 분야로 나눌 수 있는데, 수술을 보조하는 수술보조 로봇, 수술 로봇, 수술시뮬레이터, 재활 로봇이라 할 수 있다. 이와 같이 의료용 로봇은 주로 고 정밀도 및 신뢰성을 요구하는 작업을 위해 개발되고 있다. 의료용 서비스 로봇의 또 다른 분야로 수술이 아닌 진료를 위한 서비스 로봇이 있다. 진료 서비스 로봇은 병원의 접수 업무 및 진료 시 사용할 수 있는 환자의 생체 데이터 취득, 병원 내 위치 및 콘텐츠 정보 등을 환자에게 제공할 수 있는 로봇이다. 하지만 지금까지의 의료 서비스 로봇은 실제적인 접수 처리과정을 진행하는 역할을 하지는 못하였다. 본 논문에서는 의료 서비스 로봇 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 로봇 시스템은 의료정보 교환을 위한 표준 프로토콜을 사용해 직접 병원 정보 시스템과의 연동이 가능하고, 병원의 환자 접수 및 처리, 진료 대기자 수와 같은 정보를 제공할 수 있다.
최근 스크린 골프와 같이 실내에서 가상현실과 결합하여 운동을 즐길 수 있는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 승마는 비싼 경제적 비용 외에도 승마기술의 습득이 쉽지 않고 위험한 운동으로 대중화 보급에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 병렬 로봇 기구에 기반한 승마로봇 플랫폼을 개발하고 가상현실과 결합하여 실제와 유사한 승마감을 체험할 수 있도록 하였다. 전문가의 승마자세를 기반으로 일반 승마자의 체위를 교정할 수 있도록 비전센서를 탑재하여 모션 캡처 처리를 하였으며 말의 보법에 기반하여 승마 난이도를 체험할 수 있도록 하였다. 개발된 승마로봇을 이용하면 전천후로 승마를 즐길 수 있으며 체계적인 승마교육에도 사용될 수 있어 승마 스포츠의 확산을 위해 널리 사용될 수 있다.
자율적인 다개체 모바일 로봇 시스템에 관해 경로 계획과 충돌회피는 중요한 기능이며 동시에 협력과 협동적으로 주어진 일을 수행하는데 필요한 기능이다. 본 논문에서는 이러한 중요하고도 도전적인 문제를 다룬다. 제안된 방법은 포텐셜 필드 방법과 퍼지로직 시스템에 기반을 두고 있다. 첫째로, 전역경로 계획은 포텐셜 필드를 이용하여 로봇이 목적지까지 가는데 비용을 최소화할 수 있는 경로를 선택한다. 그러고 나서 지역경로 계획은 퍼지로직 시스템을 이용하여 정적이거나 동적인 장애물과의 충돌을 피하기 위해 전역경로에서 경로를 변경시킨다. 본 논문에서는 각각의 로봇은 독립적으로 목적지를 선택하며 동시에 다른 로봇은 동적인 장애물로 고려한다. 또한 장애물의 움직임을 예측할 필요도 없다. 이러한 과정은 각각의 로봇이 해당되는 목적지를 찾을 때 까지 지속된다. 이 방법을 테스트하기 위해 자율 다개체 로봇 시뮬레이터(AMMRS)를 개발했으며 시뮬레이션과 실험기반의 결과물을 제공한다. 본 결과는 다개체 모바일 로봇 시스템에 대하여 경로계획과 충돌회피 전략이 효율적이며 유용하다는 것을 보인다.
Welding automation is one of the most important manufacturing issues in shipbuilding in order to lower the cost, increase the quality, and avoid the labor problems. Generally the on-line teaching is utilized on the robot that is used in the welding automation system, but it requires much effort and long time to program. Especially, if the system is composed of more than two cooperating robots, it demands much more skill to program the robots' motion. Thus, a convenient programming tool is required for efficient utilization of welding automation system. In this study, a convenient programming tool is developed for welding automation in which gantry-robot system is used. The system is composed of a gantry transporter and two robots mounted on the gantry to cover the wide work range in the ship building application. As a programming tool, an off-line programming software based on PC is developed. By using this software, field operator does not need to concern about coding of task programs for three control units, one is for gantry and two are for robots. The task programs are automatically generated by assembling the program modules in database according to geometrical information of workpiece and welding condition, which become the only concern of field operator, The feasibility of the generated programs can be verified via a motion simulator previously to on-line running.
Allehaibi, Khalid Hamid Salman;Basori, Ahmad Hoirul;Albaqami, Nasser Nammas
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.110-119
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2021
The Coronavirus or COVID-19 is contagiousness virus that infected almost every single part of the world. This pandemic forced a major country did lockdown and stay at a home policy to reduce virus spread and the number of victims. Interactions between humans and robots form a popular subject of research worldwide. In medical robotics, the primary challenge is to implement natural interactions between robots and human users. Human communication consists of dynamic processes that involve joint attention and attracting each other. Coordinated care involves sharing among agents of behaviours, events, interests, and contexts in the world from time to time. The robotics arm is an expensive and complicated system because robot simulators are widely used instead of for rehabilitation purposes in medicine. Interaction in natural ways is necessary for disabled persons to work with the robot simulator. This article proposes a low-cost rehabilitation system by building an arm gesture tracking system based on a depth camera that can capture and interpret human gestures and use them as interactive commands for a robot simulator to perform specific tasks on the 3D block. The results show that the proposed system can help patients control the rotation and movement of the 3D arm using their hands. The pilot testing with healthy subjects yielded encouraging results. They could synchronize their actions with a 3D robotic arm to perform several repetitive tasks and exerting 19920 J of energy (kg.m2.S-2). The average of consumed energy mentioned before is in medium scale. Therefore, we relate this energy with rehabilitation performance as an initial stage and can be improved further with extra repetitive exercise to speed up the recovery process.
본 연구에서는 환자의 손가락 경직을 모사하는 손가락 시뮬레이터를 통해 손가락 경직도 검진에서의 검진자간 신뢰도에 대해 연구하였다. 시뮬레이터를 제어하기 위해 경직에서 나타나는 토크를 간단하게 모델링 하고 손가락 경직 환자로부터 간단한 측정 모듈을 이용해 각각의 Modified Ashworth Scale(MAS) 등급에 맞는 파라미터를 얻어냈다. 또한 중수지 관절에 모터가 위치한 손가락 형태의 로봇을 설계하여 경직 토크 모델을 따르는 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터를 통해 일곱 명의 재활의학과 전문의들의 검진 결과를 평가해본 결과 중수지 관절에서 0.619, 근위지간 관절에서 0.514의 Cohen's Kappa 값을 보였다. 검진자간의 Fleiss' Kappa 값은 중수지 관절에서 0.513, 근위지간 관절에서 0.486으로 나타났다. 또한 검진자들은 각각의 주관적인 MAS 검진 기준을 가진다는 것을 확인하였다. 결과적으로 같은 환자에 대한 MAS 검진 신뢰도가 높지 않기 때문에 개발된 로봇 시뮬레이터는 검진자의 신뢰도를 높일 수 있는 교육용 도구로서 활용 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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