본 연구에서는 발끝 궤적을 미리 설계하지 않고, CPG(Central Pattern Generator)를 이용하여 동적으로 생성할 수 있는 기법을 제안한다. 생성된 발끝 궤적은 CPG 의 진동적인 출력에 따라 가변적인데, 이는 발끝 궤적이 CPG 진동적인 출력 신호의 맵핑 함수로 주어지기 때문이다. 이를 통해 환경에 적응적인 궤적을 생성할 수 있는 토대를 마련할 수 있다. 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위해서, Webots 시뮬레이션을 통해 휴머노이드 로봇 Nao에 대한 실험을 수행하고, 성능과 동작 특성을 분석한다.
본 논문에서는 로봇의 움직임 특성을 추출하여 로봇 시스템의 신뢰성을 평가하는 방법을 제안한다. 원자력 발전소 증기 발생기 전열관의 비파괴 검사에 사용되는 ECT 검사용 Probe 가이드 로봇 (이하 증기발생기 로봇으로 기술)을 대상으로 하였다. 증기발생기 로봇의 동작 상태를 감시하기 위해 관측 카메라가 설치된다. 증기발생기 수실은 로봇 설치 및 해체를 위한 원형의 출입구 (Man Way)를 제외하고는 밀폐된 공간이다. 증기 발생기 전열관의 비파괴 검사 중에는 로봇과 로봇의 동작을 감시하는 관측 카메라만 설치된다. 관측 카메라가 고정되어 있다면, 배경의 변화를 야기하는 외란은 없다고 가정할 수 있다. 시간적으로 이웃하는 2 개의 관측 영상을 미분 (차 영상) 처리하면, 로봇 시스템의 이동 성분만 추출된다. 이러한 이동성분의 크기를 계산하여 로봇의 전체 행정거리 (ECT Probe를 검사위치에 안내하기 위해 로봇 기구부가 움직이는 범위)에 대해 영상 프레임 단위로 전개하면 특정의 고유 궤적이 나타난다. 이러한 고유 궤적과 다른 패턴을 보이는 로봇의 움직임 궤적은 에러로 간주한다. Burn-in 시험 (원자력 발전소 현장에 투입하기 전에 실험실에서 현장 적용의 타당성을 검증하기 위해 수행하는 시험) 중에 있는 증기발생기 로봇에 대해 본 논문에서 제안한 방법으로 신뢰성 평가를 수행하였으며, 그 결과 및 문제점 등에 대해 기술한다.
본 연구에서는 영화나 게임 등에서 사용되는 인간형 관절체의 움직임을 만들어내기 위하여 동역학 시뮬레이션을 이용하는 방법을 제안한다. 동역학을 이용하여 동작을 생성하는 방법은 실제 배우가 연기하기 힘들어서 동작 포착을 활용할 수 없는 경우, 키프레임 방식에 비해 보다 사실적이고 효과적으로 동작을 만들어 내는 장점이 있다. 하지만 시간이 많이 소요되고 결과 동작을 예측하거나 제어하기 힘들기 때문에 지금까지 활용도가 낮았다. 본 연구에서 제안하는 방법은 복잡한 최적화나 컨트롤러 모델링과정 없이 동작 포착 데이터를 이용한 비례 미분 제어기를 통해서 포착된 동작과 유사한 패턴을 가지는 관절 제어기를 만들어낸다. 특히, 내부 관절 제어기뿐만 아니라 최상위 관절에 작용하는 가장제어기를 생성하여 포착된 동작의 관절 궤적을 보다 효과적으로 흉내 낼 수 있게 한다. 생성된 제어기의 매개변수를 조정함으로써 여러 가지 효과를 만들어 낼 수 있으며, 동시에 다양한 동작 패턴도 적용 가능하다. 마지막으로 제어기를 통해 시뮬레이션 되는 동작과 원래 동작 포착된 결과를 혼합하거나 보간함으로써 최종 동작을 생성한다.
최근 작업장에서 용접을 위해 로봇을 도입하는 사례가 많다. 단순한 장소뿐만 아니라 선체 블록 내와 같은 제약된 장소에서도 로봇을 많이 사용한다. 그렇기 때문에 로봇의 다양화와 고기능화가 더욱더 요구되고 있다. 로봇의 용접을 위한 위빙 궤적은 용접 품질과 생산성에 큰 영향을 주기 때문에 중요하다. 그러나 로봇을 도입하여 열악한 작업 환경에서 유연한 동작을 적용하기에는 말은 시행착오와 비용이 소요된다. 그래서 용접 로봇의 도입 이전 단계에서 위빙 궤적이 작업 환경에 맞게 로봇에 적용되는지 확인하는 것이 필요하다.(중략)
본 연구에서는 로봇의 교시, 궤적계획, 충돌, 로봇동작, 제어알고리즘 등의 평가에 유용하게 사용할 수 있는 다기능 오프라인 프로그래밍 시스템인 POLPS(Pusan_national_university's Off-Line Programming System) 를 개발하였다. POLPS은 4축 스카라형 FARA 로봇을 대상으로 개발되었고, 편리한 방법으로 교시작업을 수행할 수 있으며, 교시 내용에 따라 궤적계획을 수행한 후 로봇을 동작시켜 충돌을 회피하는 동적 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 제안된 여러 제어알고리즘 중에서 주어진 작업에 적합한 제어알고리즘을 효율적으로 선정하기 위한 성능의 비교와 평가 기능을 갖추고 있는 것이 주요한 특징이다. 또한 시각위치변경, 온선. 온면제거 및 음영처리, 고속 애니메이션, 환경구성, 인터프리터 명령어 등의 다양한 기능으로 편리하게 사용할 수 있다.
본 논문에서는 전경과 배경을 동시에 고려하는 이동 물체 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 물체 추적 기법은 카메라가 고정되지 않은 동적인 환경에서 연속적으로 촬영된 동영상으로부터 배경과 전경을 분리한 후 배경으로부터는 카메라의 동작을, 그리고 전경으로부터는 이동 물체를 추적한다. 배경에서는 영상의 움직임을 나타내는 동작 벡터를 추출하여 2차원 파라미터 동작 모델인 어파인 동작 모델에 적합시키고, 회귀분석법을 통해 어파인 동작 모델을 구성하는 파라미터를 추출하여 분석함으로써 다양한 카메라의 동작을 구한다. 전경에서는 칼라 정보를 이용하여 물체들의 모델을 생성하고 매 시점마다 모델을 수정하면서 이동 물체를 추적한다. 본 논문에서는 카메라의 동작 및 이동 물체의 추적 시 예측 알고리즘인 칼만 필터를 활용함으로써 보다 효율적이고 강건한 추적이 가능하다. 또한, 배경에서 추출된 카메라의 동작 정보를 전경에서 추출하는 이동 물체의 이동궤적 정보 계산 시 활용함으로써 보다 정확하게 장면을 분석할 수 있다.
Shaking beam을 이용한 초음파 선형모터는 모터 구동부에서 발생하는 타원궤적이 선형 slider 와 마찰이 되어 선형운동을 발생시킨다. 이러한 초음파 선형모터에서 설계변수는 모터의 효율과 추력(thrust force) 등 동특성을 결정한다. 특히 초음파 모터 동작부의 tip 과 선형 slider 의 contact point와 압착은 모터의 속도, 추력 동작 주파수, 효율에 직접적인 영향을 주는 중요한 parameter 로 작용된다. 본 연구에서는 모터와 선형 slider 의 압착과 contact point둥의 설계변수가 초음파 선형 모터의 성능에 주는 영향을 고찰하였다. 모터으구동부와 선형 slider 사이의 압착력 ($10N{\sim}50N$)과 4가지 곡률을 갖는 tip을 설계변수로 취하였다. Tip 의 형태에 따른 곡률과 모터 구동부와 선형 slider 사이의 압착력 변화에 따른 모터의 동작특성이 변화되는 것을 확인할 수 있었다.
동작 패턴 생성이란 로봇이 어떤 동작을 안정하게 수행하기 위해 미리 안정적인 동작 궤적을 계산해 내는 것을 말하며 자세 제어는 미리 생성된 동작 패턴을 이용하여 동작을 수행하는 도중 발생하는 외란을 제거하여 로봇의 자세를 안정 하게 만들어주는 것을 말한다. 본 논문에서는 수치적 방법이나 로봇의 상체 구조를 간략화하여 근사적으로 생성하는 기존의 보행 패턴 방법과는 다르게 범용적으로 사용 가능한 뉴럴네트워크 학습기법을 이용한 로봇의 동작패턴 생성방법에 대하여 연구한다.
본 논문에서는 물리 기반 가상 환경에서 참조 동작을 추적하는 캐릭터 동작을 생성할 때 캐릭터 동작에 대한 최적화와 함께 참조 동작에 대한 타임 워핑(time warping)을 동시에 수행할 수 있는 새로운 온라인 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법을 제안한다. 일반적으로 참조 동작에 대한 샘플링 시간이 균일한 간격으로 고정되어 있는 기존의 물리 기반 캐릭터 애니메이션 기법과는 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 캐릭터 동작의 물리적 변화와 함께 샘플링 시간의 변화를 동시에 최적화 시킴으로써 외력에 대해 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 참조 동작에 대한 최적의 타임 워핑을 찾아낸다. 이를 위해, 전신 캐릭터(full-body character)의 동역학과 함께 참조 동작에 대한 샘플링 시간의 변화를 함께 고려한 최적 제어 문제(optimal control problem)를 정형화하고 이 문제를 실행 시간에 시간 축을 따라 이동하는 고정된 크기의 시간 윈도우에 대해 반복적으로 풂으로써 캐릭터 동작과 샘플링 시간에 대한 최적 제어 정책(optimal control policy)을 생성하는 모델예측제어(model predictive control) 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해, 제안된 프레임워크가 하나의 참조 동작만으로 외력에 대해 강인하게 반응하는 동작을 생성하고, 배경 음악에 따라 리드미컬한 동작을 생성하는데 효과적임을 보여준다.
최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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