본 연구에서는 로봇의 3가지 기본모델에대해 OpenGL을 이용하여 3-D 로봇시뮬레이터를 구현하였다 또한. 개발된 로봇시뮬레이터에 간단한 출력제어기를 적용하여 제어알고리즘의 특성이 잘 나타나는지를 확인하였고, 실제 로봇의 하드웨어적 특성을 적용하여 로봇시뮬레이터와 실제로봇에서의 실험결과를 비교하였다.
이 글에서는 퍼지제어기의 기본 구성에 대해 간단히 다루고 모델에 근거해 다음 제어상태를 예견해 내는 제어기법인 모델참조 적응을 기반으로 한 적응 퍼지제어에 대해서, 그리고 신경회로망을 이용한 퍼지제어기의 파라미터의 조정과 클러스터링을 통해서 퍼지규칙을 예측하는 적응 퍼지제어기에 대해서 살펴보았다.
국제학업성취도 비교 연구에 따르면 우리나라 학생들은 과학 수학교과에서 높은 수준의 학업성취결과를 나타낸 반면 학습 동기는 상대적으로 낮게 나타났다. 이에 본 연구는 엔지니어링 수업 모델을 적용한 로봇활용 STEM 융합교육 프로그램을 개발하였다. 프로그램의 주제는 4학년 과학교육과정의 한 단원이면서 학생들에게 친숙하고 로봇의 활용이 효과적인 '동물'로 정하였다. 로봇활용 STEM 프로그램은 로봇소양교육, 주제관련 교과학습, 엔지니어링 교육활동의 세 영역으로 구성되었다. 개발된 STEM 프로그램은 현장교사 14명으로부터 검토를 받았으며 연구결과 로봇 소양 유무에 상관없이 대부분의 교사가 프로그램의 목표, 내용 구성, 로봇의 활용에 대해 긍정적 반응을 나타내었다.
본 논문은 칼만필터를 이용한 ZMP의 다음 상태 예측을 통한 새로운 이족로봇의 균형제어기법을 제안한다. 일반적으로 이족로봇의 동역학 모델은 3D-LIPM(3D-Linear Inverted Pendulum Mode)에 의해 수학적으로 근사화되지만, 이는 로봇의 동역학적 특성을 완벽하게 표현할 수 없다. 이족로봇의 안정성은 ZMP(Zero Moment Point) 위치가 안정영역에 존재하는 경우에 안정성이 보장된다. 그리고 로봇 구조와 그 모델 사이의 내재된 오차는 로봇의 안정성에 영향을 끼칠 수 있다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 균형제어기법은 내부 오차를 줄일 수 있으며, 적절한 로봇의 제어가 가능하다. 제안된 균형제어기법의 실험은 다양한 상황을 포함한 가상의 공간상에서 모의실험 되었다.
현재 국내뿐만이 아니라 전세계적으로 서비스 로봇의 수요가 늘어가고 있다. 이중에 서빙로봇은 그 성장 속도가 가파르게 올라가고 있다. 이에 국내의 다양한 기업은 여러 가지 모델의 서빙로봇을 출시하고 있다. 현재 출시되고 있는 모델의 경우 어느정도 자율주행이 가능하고 적재하중도 좋은 장점이 있으나, 실 사용에 있어서 스펙이 맞이 않을뿐 아니라, 크기와 가격에 비해 부족한 기능과 운행에 있어 사람의 도움이 필수적으로 필요하단 한계점이 있다. 이 한계점을 극복하여 매장운영의 효율을 극대화 하기위한 서빙로봇을 개발하고자 한다. 아두이노를 활용한 스마트 서빙로봇에서는 다양한 센서와 모듈을 이용해 자동화 시켜 여러 매장환경에서 최적의 행동을 취할 수 있다. 이 서빙로봇은 기존의 문제점을 해결하고 발전시켜 영업자로 하여금 효율적으로 매장울 운영할수있게 한다.
모델 불확실성이 있고 n축 자유도(degree of freedom)를 갖고 있는 로봇 동작부(manipulator)에 대해서 위치 정보만을 이용하여 가변 구조 제어기(variable structure controller)를 설계하였다. 모델의 불확실성이 존재하는 경우에도 제어기에 사용되는 속도를 잘예측하기 위해 고이득 관찰기를 사용 하였으며 고이득 관찰기를 사용할때 발생할 수 있는 상태변수의 피킹현상(peak phenomenon)를 적게 하게 하기위하여 제어기의 값을 제한 (globally bounded)하여 제어기를 설계하였다. 부하(payload)의 범위만 알고 있는 2축 자유도를 갖는 로봇 동작부에 대해서 제안된 제어 방법에 따라 제어기를 설계하여 그 성능를 확인 하였다.
다양한 이기종 로봇 클라이언트가 등장하면서 각 URC 서버의 로봇 클라이언트 관리 및 프로파일링 방법 등은 생산 업체에 의존적이다. 이러한 URC 서버와 로봇 클라이언트간의 표준화된 통신 프로토콜만으로는 URC 서버들간의 호환성을 보장해줄 수 없다. 본 논문에서는, SyncML DM 기술을 사용하여 RUPI 참조 구현 모델인 URC 서버의 로봇 클라이언트 접속 및 프로파일링, 원격 진단 및 관리 모델을 제안한다.
본 논문에서는 몬테 카를로 방법을 사용한 수중로봇의 위치추정 방법을 제안한다. 수중로봇의 위치추정은 자율 주행을 위한 기본 기능의 하나이다. 제안된 알고리즘에 의하면 추측항법(데드 레크닝 방법)의 약점인 위치 오차 누적 문제를 해결할 수 있다. 제안된 방법은 확률적인 방법으로 로봇 동작의 불확실성과 센서 정보의 불확실성을 처리한다. 특히 칼만 필터 방법과 달리, 로봇의 비선형 운동 특성과 센서의 비가우시안 출력 분포 특성을 모델링할 수 있다. 본 논문에서는 수중로봇 위치 추정에 몬테카를로 위치추정(Monte Carlo Localization : MCL, 이하 MCL로 표기함) 알고리즘을 적용하기 위하여 오일러각을 이용하여 모션모델을 구하였다. 또한 수중로봇에 모션모델과 센서모델을 적용하여 시뮬레이션을 구현하고, 이를 통해 수중로봇에 MCL 알고리즘의 적용 가능성을 보였다.
최근에, 서비스용 지능형 로봇이 공공기관에서 방문객들에게 건물을 안내하고 정보를 제공하는데 사용되어지고 있다. 이 로봇은 지면 위치 인식 방식의 센서를 가지며 마름모형태의 네 바퀴로 스스로를 지탱한다. 로봇의 작동은 구동부분과 내부 구조가 하나의 결합된 몸체로 구성되어 있기 때문에 고르지 못한 장소에서는 제한을 받는다. 이와 같은 상태가 지속되면 로봇의 정밀한 부분에서 이상 징후가 발견 될 것이고, 각각의 연결 부위가 약화 될 것이다. 따라서 로봇의 동역학 모델이 만들어 졌고, 서스펜션과 함께 구동 특성들을 위한 모의실험도 이루어 졌다. 이 서스펜션 시스템은 로봇의 각 부분에 미치는 충격들을 줄이는데 최적화 되었다.
본 논문은 실외환경에서 이동하는 자율주행로봇의 위치추정 문제를 다룬다. 위성 GPS정보와 IMU센서 정보를 보정하여 로봇의 위치를 확률적으로 추정하는 MCL방법을 제안한다. MCL 방법은 로봇의 위치 예측 과정과 센서 정보에 의해 예측된 위치를 보정하는 과정으로 구성된다. 위치 예측을 위해 필요한 모션모델은 이동 로봇이 구동시의 직진 오차와 회전 오차를 포함한다. 보정은 신뢰도 값에 기반한 리샘플링에 의해 이루어진다. 신뢰도 값은 사용된 GPS와 IMU의 센서 모델에 의해 구해진다. 센서 모델을 구하기 위하여 GPS의 오차 범위를 반복 실험을 통해 구하였다. GPS는 로봇의 위치 추정을 위해 사용되며 IMU는 로봇의 이동 방향을 추정하기 위해 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실외환경에서의 이동로봇 위치 추정에 적용하였고, 실험결과를 분석하여 제안한 방법을 유효성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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