본 논문에서는 기구학적 구속조건을 고려한 육각 보행 로봇의 새로운 내고장성 걸음새를 제안한다. 본 논문에서 고려하고 있는 고장은 관절고착고장으로 로봇 다리의 관절 하나가 어떤 위치에 고착되어서 보행이 끝날 때까지 움직일 수 없는 상태를 말한다. 본 논문에서는 먼저 육각 보행 로봇의 직선 보행을 위한 기존의 내고장성 걸음새가 고장 난 다리의 기구학적 구속조건에 따라서 교착 상태에 빠질 수도 있음을 해석적으로 증명한다. 그런 다음 이러한 교착 상태를 회피하기 위해서 새로운 내고장성 걸음새 계획을 제안한다. 제안하는 내고장성 걸음새는 다리의 궤적을 변경함으로써 고장 난 다리가 야기하는 교착 상태에서 벗어날 수 있으며, 기존 내고장성 걸음새의 다리 움직임 순서와 보폭을 그대로 유지한다. 제안한 걸음새 계획의 우수성을 입증하기 위해서 평탄 지형에서 정상적인 걸음새로 걷고 있는 육각 보행 로봇이 고장이 일어난 후 제안한 걸음새 계획을 이용하여 교착 상태에서 벗어나 내고장성 걸음새로 전이하는 사례 연구도 기술한다.
본 논문은 사족 보행 로봇에 대한 내고장성 걸음새의 안정여유도를 개선하는 방법을 논한다. 기존에 제안되었던 재고장성 걸음새는 사족 보행 로봇이 다리 고장이 발생한 후에도 보행을 계속할 수 있게 하였다. 하지만 내고장성 걸음새가 임계 안정여유도를 가지므로 몸체 무게중심의 위치가 순차적으로 바뀔 때에는 걸음새가 불안정해질 수 있다는 약점을 지니고 있다. 본 논문에서는 이러한 약점을 극복하기 위해서 양(陽)으로 안정여유도를 가지는 내고장성 걸음새를 관절고착고장에 대해서 제안한다. 관절고착고장은 로봇 다리의 관절 하나가 한 지점에 고착되어 더 이상 움직일 수 없는 상태를 말한다. 양의 안정여유도는 걸음새 동작 과정에서 한 다리가 이동하기 전에 지지 다리들의 위치를 조정함으로써 얻어질 수 있다. 제안된 걸음새의 우수성을 입증하기 위해서 안정여유도, 보폭 등의 매개 변수들을 중심으로 기존 걸음새와 성능 비교를 수행한다.
본 논문에서는 육족 보행 로봇의 새로운 힘 분배 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 고려하는 육족 보행 로봇은 다리 하나에 관절고착고장이 발생하여 내고장성 정적 세다리 걸음새로 보행한다. 제안되는 힘 분배 알고리듬의 핵심은 내고장성 걸음새가 가지는 안정여유도를 결정하는 지지 다리의 미끄러짐을 최소화시키는 것이다. 불연속적으로 움직이는 내고장성 세다리 걸음새는 정상 걸음새보다 안정도가 떨어진다는 약점이 있다. 본 논문에서 제안하는 힘 분배 알고리듬은 이러한 약점을 고려하여 내고장성 걸음새의 지지 다리가 세 개라는 성질과 Zero-Interaction Force 원리를 이용하여 최적화 기법을 쓰지 않고 대수적으로 모든 다리의 힘 성분을 구한다. 컴퓨터 시뮬레이션 사례 연구를 통해서 제안된 힘 분배 알고리듬과 기존 방법의 비교 분석을 실시하고 제안된 방법의 효용성을 입증한다.
GA 기반의 4족 보행로봇의 걸음새의 속도와 안정성을 최적화하는 걸음새의 자동 생성 방법을 구현한다. 기존에 사용된 걸음새 파라미터 집합에서 중요 파라미터의 영향을 분석하였고, 이를 통해 효율적인 탐색 방향을 설정하였다. 또한 속도 위주의 기존 연구와는 달리 반 정확도가 수반된 결과를 얻도록 하였다. 제안된 기법의 검증을 위하여 SONY Aibo 4족 보행 로봇에 대해서 ODE 기반의 물리적 특성을 포함한 정교한 시뮬레이션이 가능한 Webots 을 이용하여 실험을 수행하였고, 속도와 안정성 면에서 향상된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 진화연산 기법중 GP(Genetic Programming)를 이용한 관절좌표계 상에서의 걸음새 자동생성 기법과 생물체의 신경발생 신호 원리를 이용한 CPG(Central Pattern Generator) 기법을 구현한다. 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 기반 걸음새 방식 실제적인 성능 및 특성도 고찰한다.
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.
In this study, we prepose the dynamic gait in consideration of emerge efficiency. The proposed dynamic gait is applied to the quadruped walking robot and experiments are performed for real robot. We proposed the dynamic gait is diagonal gait which is modified the trot gait in consideration of energy efficiency. The proposed gait is composed of two steps. In one step, the robot walks in the trot gait. In the other step, the robot walks with making the center of gravity lie on the two legs supporting line. Realization of the diagonal intermittent trot gait is performed by open loop contal and motion planning of the proposed gait. The validity of the purposed gait is confirmed by our experiment.
This paper deals with the gait optimization of via points on biped robot. ZMP(Zero Moment point) is the most important index in a biped robot's dynamic walking stability. To stable walking of a biped robot, leg's trajectory and a desired ZMP trajectory is required, balancing motion is solved by FDM(Finite Difference Method). In this paper, optimal index is defined to dynamically stable walking of a biped robot, and genetic algorithm is applied to optimize gait trajectory and balancing motion of a biped robot. By genetic algorithm, the index of walking parameter is efficiently optimized, and dynamic walking stability is verified by ZMP verification equation. Genetic algorithm is only applied to balancing motion, and is totally applied to whole trajectory. All of the suggested motions of biped robot are investigated by simulations and verified through the real implementation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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