Nowadays, the increasing global competition forces manufacturer to reduce the cost and time for implementation of manufacturing system. The AR(augmented reality) technology as a new human-machine interface introduces a noteworthy perspective for a new manufacturing system design. Using AR technology, a physically existing production environment can be superimposed with virtual planning objects. Therefore, the planning tasks can be validated without modeling the surrounding environment of the production domain during short process planning time. In this paper, we introduce the construction of AR browser and determine the optimal environment parameters for field application of AR system through lots of tests. And, many methods such as multi-marker coordinate system, division of virtual objects and so on, are proposed in order to solve the problems suggested from initial field test. Based on these tests and results, the test-bed of C/Pad assembly system is configured and robot program for C/Pad assembly is generated based on AR system.
본 논문은 작업공간상에서 로봇 운동과 힘의 통합제어를 구현할 수 있는 플랫폼의 구현에 초점을 두고 있다. 조립 또는 디버링 같은 접촉작업에서의 매니플레이터 효율성 제고나 친 인간 환경에서의 휴머노이드 로봇의 안정성을 위해서는 종래의 PID 제어나 관절공간상에서의 CTM(Computed Torque Method) 제어보다는 작업공간상에서의 운동과 힘의 통합제어를 실시해야 한다. 이것을 위해서는 작업공간상에서의 엔드이펙트(end-effector, E-E)에 대한 동역학식과 자코비안(jacobian)을 도출해야 하며 이를 위해서는 각종 동적파라미터의 정확한 동정이 중요하다. 본 논문에서는 3D CAD 모델링, MATLAB, 동역학 시뮬레이터를 활용하여 로봇 모델링, 동역학식과 동적 파라미터 추출, 운동과 힘의 실시간 통합제어 시뮬레이션등을 쉽고 일관되게 진행할 수 있는 플랫폼을 구현하였고 적용예로써 JS-10로봇을 택해서 그 효용성을 입증하였다.
로봇은 스스로 조작하고 스스로 확인하는 경험을 통해 흥미와 관심을 가지게 할 수 있어 여러 분야에서 학습의 도구로 이용되고 있다. 특히 대학에서는 로봇을 이용한 게임을 제공하여 높은 효과를 보여주었다. 이러한 로봇 활용한 교육은 대학뿐 아니라 초중등 교육에서도 많이 수행되고 있으며 높은 효과를 보여주고 있다. 그러나 초중등에서는 로봇을 조립하고 단순히 조작 해보는 수준의 내용만을 다루고 있어 로봇의 활용도가 많이 떨어진다. 이러한 이유는 대부분의 로봇 활용이 초중등에 적용하기에는 로봇 및 프로그래밍 환경이 전문적인 지식을 요구하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 초중등에서 학생들과 교사들이 로봇과 프로그래밍에 대한 전문적인 지식 없이도 쉽게 교육용 로봇 게임을 할 수 있는 로봇 게임 프레임워크를 제공하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 로봇 게임 프레임워크는 로봇, 로봇 API, 로봇 경기장 세 가지로 구성되었다 첫째, 로봇은 로봇 구조를 쉽게 이해할 수 있는 라인트레이서 형태로 개발 되었으며 둘째, 로봇 API는 다양한 프로그래밍 언어에서 로봇 프로그램을 작성할 수 있도록 바이트 코드 형태로 제공하며 셋째, 로봇 경기장은 타일을 기반으로 조합하여 다양한 로봇게임을 쉽게 생성할 수 있도록 개발하였다.
As concrete is used in many construction works, the use of aggregates is increasing. However, supply and demand of high-quality aggregates has become difficult recently, and although circular aggregates that recycle construction waste are used, the performance of concrete, such as liquidity and strength, are being reduced due to defective aggregates. As a result, quality tests such as sieve analysis test are conducted, but a lot of waste occurs such as time and manpower. To solve this problem, this study was conducted to measure the assembly rate of fine aggregate, which accounts for about 35% of the concrete volume, using Deep Learning.
Recently, as concrete is used in many construction works in Korea, the use of aggregates is also increasing. However, the depletion of aggregate resources is making it difficult to supply and demand high-quality aggregates, and the use of defective aggregates is causing problems such as poor performance such as the liquidity and strength of concrete pouring out in the field. As a result, quality tests such as sieve analysis test is conducted on their own, but this study was conducted to improve time and manpower by using the CNN-based Deep Learning Model for the fineness modulus.
이 논문에서는 자동차 차체 조립라인과 같은 제조시스템을 설계할 때, 설비투자비용과 같은 다양한 비용요소를 고려하여 최적 배치안을 결정하는 문제를 다룬다. 시스템의 성능 평가에 필요한 생산율 재공품 재고 수준을 추정하기 위해서는 시뮬레이션 실험 결과를 기반으로 하는 메타모델 방법론을 사용하였다. 최적화 문제의 목적함수는 목표생산율을 만족시키는 최소비용으로 정하였는데, 비용요소로는 로봇, 버퍼, 운송장비에 대한 투자비용을 고려하였고, 운영비용으로는 재공품 재고비용을 포함시켰다. 최적화 문제를 풀기 위해서는 하모니 탐색방법론을 사용하였다.
Human rights at poor working condition is the severe problem in modern manufacturing system. The industrial dual-arm robot is being developed to meet these social issues fundamentally. The dual-arm robot can work instead of human workers. We developed the new dual-arm robot for manufacturing mobile phone and TV. It has advantages such as the solo controller for both arms, the human sized body and arms. The software platform for the industrial dual-arm robot is being developed which has strength in its convenience and intelligence compared to conventional the robot software platforms. Here the development of the dual-arm robot software platform is introduced.
로봇을 적용한 자동화 생산 라인에서 로봇 셋업 시 시뮬레이션을 통한 Off-Line Programming(OLP)과 로봇 캘리브레이션은 작업 시간을 단축하고 양산 전부터 생산 품질을 관리하기 위해 필수적이다. 본 연구에서는 상용 3D 스캐너를 사용하여 생산 라인의 CAD 데이터와 현장의 3차원 측정 스캔 데이터를 정합하는 로봇 캘리브레이션 방법을 개발하였다. 제안한 방법은 Iterative Closest Point(ICP) 알고리즘을 통해 두 개의 3차원 점군 데이터를 정합하여 로봇을 교정한다. 정합은 3단계로 수행한다. 먼저 CAD 데이터로부터 3개의 평면으로 연결된 꼭짓점을 특징점으로 추출한다. 추출한 특징점 주변에 위치한 스캔 점군데이터로부터 평면을 재구성하여 대응하는 특징점을 생성한다. 마지막으로 ICP 알고리즘을 통해 추출한 특징점들 간의 거리를 최소화하여 위치 변환 행렬을 계산한다. 자동차 차체 조립라인의 스팟용접 로봇 설치에 제안한 방법을 적용한 결과 스팟용접에서 일반적으로 요구하는 정밀도 1.5mm 수준으로 로봇의 위치 및 자세를 캘리브레이션 할 수 있었으며, 기존에 레이저 트래커를 사용하면 로봇 한 대당 5시간 이상 소요되던 셋업 시간은 40분 이내로 단축할 수 있었다. 개발한 시스템을 사용하면 차체 스팟 용접에 필요한 정밀도를 유지하면서 자동차 차체 조립 라인의 OLP 작업시간을 단축하여, 로봇 정밀 티칭 시간을 단축하여, 생산제품의 품질 향상 및 불량률을 최소화할 수 있다.
본 논문의 목적은 수학정보 영재반 수업에서 고고보드를 사용하여 고고범퍼카의 조립 과정 및 고고모니터 명령어로 고고범퍼카를 제어하는 활동을 분석하여 강사와 참여 학생 사이의 상호작용적 활동과 컴퓨팅 사고 패턴을 질적으로 탐구하는 것이다. 연구자는 연구참여자(로봇 강사 및 참여 학생) 2명을 대상으로 2013년 7월 말에 이틀 동안 고고범퍼카 프로젝트 수업을 비디오로 촬영하였다. 그리고 그 이후에 진우를 대상으로 2013년 11월과 2014년 1월 사이에 별도의 후속 면담과 비디오 회상면담을 3회 실시하여 고고범퍼카 프로젝트 수행 과정에 관한 자료를 보완적으로 수집하였다. 비디오 및 면담 자료와 산출물인 고고모니터 코드를 분석한 결과 연구자는 고고범퍼카 프로젝트의 수행 활동에서 나타나는 컴퓨팅 사고의 전개 양상을 포착하였다. 참여 학생은 고고보드 부품 사용과 고고모니터 코딩 활동에서 로봇 강사와의 상호작용을 통하여 종종 숙고하면서 자신이 생각하는 바에 해당되는 명령어의 조합을 배열하면서 수정과 테스트를 순환적으로 하는 컴퓨팅 사고의 전개 패턴을 보여주었다.
For successful deformable part assembly, information about its deformation as well as possible misalignment between the hole and its respective mating part are essential. Such information can be mainly acquired from visual sensors. In this paper, part deformation and misalignment in deformable cylindrical peg-in-hole tasks are measured by using a visual sensing system. First, a series of experiments to measure the position of an arbitrary point are performed. Next, an algorithm to measure misalignment and part shape as part deformation are presented, and a series of experiments on them are performed. Experimental results show that the proposed algorithms and the system are effective in measuring part deformation and misalignment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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