본 논문에서는 실내 환경에서 시각정보를 기반으로 출발지점에서 경유지를 거쳐 목표지점으로 최적의 경로를 찾아 자율 주행하는 바퀴달린 로봇을 구현한다. 로봇은 출발지점에서 경유지를 거쳐 목표지점으로의 최적의 경로를 딥강화학습으로 얻을 수 있다. 그러나 로봇이 구해진 경로로 자율 주행을 할 때 표면의 굴곡과 이물질 등의 외부적 요인으로 목적지까지 정확하게 주행하지 못하는 경우가 발생한다. 이에 본 연구는 카메라만 장착한 로봇이 외부 요인으로 인해 최적의 경로를 이탈할 경우 이를 인지하도록 한다. 이 인지를 토대로 로봇이 스스로 경로를 보정하고 계획된 경유지와 최종 목적지점에 도달할 수 있게 하는 알고리즘을 제안한다. 본 연구를 위해 파이캠을 탑재한 라즈베리파이와 아두이노로 제어하는 바퀴식 자율 주행 로봇이 제작되었다. 로봇은 실내환경에서 OSX 환경의 서버와 실시간 연동하면서 계획된 최적의 경로로 시험주행을 완료하였다.
본 논문은 Dijkstra 알고리즘에 기초한 최단거리 경로계획을 하며 이 경로를 추적하기 위한 슬라이딩 모드 제어를 제시한다. 슬라이딩 모드 제어기는 동적매개변수 불확실성과 입력외란이 존재 시에도 강인 점근적으로 계획된 경로를 추적하도록 한다. 더불어 작업장 내의 이동로봇의 위치를 USB 카메라에 의해 감지하며, Pin-hole 카메라모델로 하여 카메라에 의해 관측되는 작업장 내의 이륜구동로봇의 위치좌표를 결정하였으며, 이 위치를 정확히 감지하기 위해 Tsai법을 사용하여 카메라 보정한다. 시뮬레이션 결과는 슬라이딩 모드 제어기의 성능을 검증하기 위해 보였다.
Kinematic calibration enhances absolute accuracy by compensating for the fabrication tolerances and installation errors. Effectiveness of calibration procedures depends greatly on the measurements performed. This paper investigates identifiable parameters and optimum postures for four different calibration procedures - measuring postures completely with inverse kinematic residuals, measuring postures completely with forward kinematics residuals, measuring only the three position components, and restraining the mobility of the end-effector using a constraint link. The study is performed for a six degree-of-freedom fully parallel HexaSlide type parallel manipulator, HSM. Results verify that all parameters are identifiable with complete posture measurements. For the case of position measurements, one and for the case of constraint link, three parameters were found non-identifiable. Selecting postures for measurement is also an important issue for efficient calibration procedure. Typically, the condition number of the identification Jacobian is minimized to find optimum postures. Optimal postures showed the same trend of orienting themselves on the boundaries of the search space.
최근 다양한 환경에서 지능형 로봇의 안정된 이동방법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 복합 바퀴-다리형 이동 로봇의 설계 방법을 제안하고, LRF(Laser Range Finder)센서를 이용한 복합 이동형 로봇의 저전력 보행 기반 장애물 회피 알고리즘을 제안하였다. 로봇의 자세 안정화와 소비에너지를 줄이기 위해 모터 전류값을 바탕으로 자세를 보정하여 저전력 보행 알고리즘을 구현하였고, 이를 기반으로 LRF센서를 이용한 장애물 회피 알고리즘을 제안하였다. 로봇의 각 다리에서 소비되는 전력을 고르게 분포시키게 자세를 보정하여 보행을 안정화시키고, 최단 경로로 장애물을 회피하여 이동함으로써 전체 소비 에너지를 감소시키며 보행 안정성을 향상하였다. 본 연구에서 제안한 방법들은 실제 복합 이동 로봇의 보행 및 장애물 회피 실험을 통해 성능을 검증하였다.
The application of robot to industry is increasing and as a result the study on robot is widely being carried out. In this study, to improve the accuracy of robot motion the method which calibrates initially assumed link parameters is considered. This method calibrates 4N link parameters for N D.O.F. robot with rigid links.
본 연구는 조선 소조립, 판넬조립 등의 공정에서 발생되는 필렛 용접 부위의 용접 자동화를 위한 로봇 시스템 개발에 관한 연구이다. 조선등의 중공업 분야에서는 작업이 중량이고 대형임에 따라 로봇이 부재의 특정위치로 이동하여 작업해야 한다. 또한 작업대상의 형상이나 치수가 매번 변경됨에 따라 이에 능동적으로 대처할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 두 대의 로봇(2대x6축=12축)이 다축 문형 캔트리(4축)에 장착된 조선용 필렛용접 로봇 시스템(16축)을 개발하였다. 필렛용접부재를 중심으로 두 대의 로봇이 양쪽을 동시에 용접하는 방식으로 고속회전토치를 적용하여 위빙동작없이 원하는 용접각장(Leg Length)을 생성할 수 있다. 캔트리 시스템은 PC 기반의 별도 제어기로 구성하여 두 대의 로봇 제어기와 신호 입출력에 의해 동시동작이 가능하도록 하였으며, 작업장에 놓인 부재의 위치오차를 보장하기 위하여 시각센서를 적용하였다. 용접시작점의 위치보정을 위한 시작점 검출을 위해접촉센서(Touch Sensor)를 적용하였으며, 용접선 추적을 위해서 아크센서(Arc Sensor)를 적용하였다. 본 시스템 2000년 1월 제작 설치가 완료되어 현재 성능 테스트가 완료된 상태로 향후 생산현장에 적용될 계획이다.
가상현실은 컴퓨터 시스템을 통해 사용자에게 가상의 세계를 경험 할 수 있도록 사용자의 인지시각 및 감성을 자극하는 것이다. 가상현실의 몰입을 위해 HMD를 비롯한 다양한 디바이스를 이용한 사용자의 행동 및 감각정보 획득과 자극이 필요하다. 가상현실에서 동작하는 물체가 실제 오브젝트와 연동하여 동작한다면 가상현실에 대한 몰입감은 증가될 것이다. 본 논문은 가상현실에서 스마트 로봇을 이용하여 현실의 전장과 동기화시킨 실제 환경을 조성하고 이를 기반으로 한 로봇 컨트롤 시뮬레이션 게임을 제작하였다. 로봇의 위치확인 및 보정을 위해 광학식별장치(OID: Optical Identification Device)를 이용한 광학 코드를 사용한다. OID기반의 매트 위의 이동에 대한 감지는 템플릿 기반의 광학 코드 인식기법과 칼만 필터를 이용한 위치 측정보정을 통하여 이루어진다. 게임을 개발을 통해 가상현실상의 사용자 컨트롤을 기반으로 현실의 오프젝트의 동작 제어에 관한 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 구륜 이동 로봇의 기구학적 불완전성에 기인한 주행오차를 감소시키기 위한 방법을 제안한다. 별도의 표식장치 없이 엔코더만을 이용하여 구륜 반경과 차축변위를 보정한다. 또한 모터제어기의 가속해상도의 제약에 기인한 방향각 오차를 보상하기 위한 속도궤적을 제안한다. 제안된 속도궤적에 따라, 2개의 구동구륜 중 임의의 한 구륜의 속도는 주행거리에 따라 가변된다. 완전한 기구학적 보정이 이루어져도, 구륜 이동 로봇은 완전한 직선 주행을 할 수 없으며, 이러한 현상은 모터 제어기의 가속 해상도의 제약에 기인함을 보인다. 본 논문에서 제안된 방법의 유효성을 입증하기 위해 2 자유도 구륜 이동 로봇에 대해 실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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