Optimal trajectory for a robot manipulator minimizing actuator torques or energy consumptions ina fixed traveling time is obtained in the presence of obstacles. All joint displacements are represented in finite terms of Fourier cosine series and the coefficients of the series are obtained optimally by nonlinear programming. Thus, the geometric path need not be prespecified and the full dynamic model is employed. To avoid the obstacles, the concept of the penalty area is newly introduced and this penalty area is includ- ed in the performance index with an appropriate weighting coefficient. This optimal trajectory will be useful as a geometric path in the minimum-time trajectory planning problem.
The ability to understand given environments and plan a sequence of actions leading to goal state is crucial for personal service robots. With recent advancements in deep learning, numerous studies have proposed methods for state representation in planning. However, previous works lack explicit information about relationships between objects when the state observation is converted to a single visual embedding containing all state information. In this paper, we introduce graph-based state representation that incorporates both object and relationship features. To leverage these advantages in addressing the task planning problem, we propose a Graph Neural Network (GNN)-based subgoal prediction model. This model can extract rich information about object and their interconnected relationships from given state graph. Moreover, a search-based algorithm is integrated with pre-trained subgoal prediction model and state transition module to explore diverse states and find proper sequence of subgoals. The proposed method is trained with synthetic task dataset collected in simulation environment, demonstrating a higher success rate with fewer additional searches compared to baseline methods.
주행문제는 불확실한 외란의 영향을 받는 이동로봇 등의 시스템에 대하여 각종 제약조건들을 만족하도록 하는 제어 입력을 결정하는 과제를 포함한다. 이러한 과제는 제약조건을 갖는 확률 제어 문제로 모델링될 수 있다. 이러한 종류의 제어문제를 풀기 위하여, 최적 가치함수 개념에 의존하는 동적 계획법의 활용을 시도해볼 수 있다. 하지만, 대부분의 실제 문제에서 이러한 시도는 많은 어려움, 예컨대, 시스템의 완벽한 모델이 알려지지 않거나, 최적 제어정책을 구하기 위한 계산이 불가능하거나, 수없이 많은 계산 자원을 필요로 하는 등의 문제점을 안겨줄 수 있다. 이러한 동적 계획법의 어려움을 극복하기 위한 전략으로, 근사적 가치함수에 의존하여 준최적 제어정책을 구하는 근사적 동적 계획법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 제시된 근사 동적 계획법들을 복잡한 제약조건을 갖는 주행 문제에 적용하여 보고 그 결과로 얻어지는 성능 특성을 관찰해 본다.
A hierarchical planning strategy for dextrous manipulation of multifingered hands with soft finger contact model is proposed. Dextrous manipulation planning can be divided into a high-level stage which specifies the position/orientation trajectories of the fingertips on the object and a low-level stage which determines the contact forces and joint trajectories for the fingers. In the low-level stage, various nonlinear optimization problems are formulated according to the contact modes and integrated into a manipulation planning algorithm to find contact forces and joint velocities at each time step. Montana's contact equations are used for the high-level planning. Quasi-static simulation results are presented and illustrated by employing a three-fingered hand manipulating a sphere to demonstrate the validity of the proposed low-level planning strategy.
과소 구동기구 로봇 핸드에서 최소한의 구동기만으로 적응 파지 기능을 구현할 수 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 연구결과를 기반으로 새로운 의수의 설계를 제안하였다. 또한 다양한 크기의 원통형, 구형, 사각 기둥 형 물체에 대한 의수의 파지 성능을 평가하는 방법을 제시하였다. 중요 설계 인자들이 파지 성능에 미치는 영향을 실험계획법으로 평가하고 개선된 설계 방안을 제시하였다.
This paper presents the optimal design of Robot-Arm part use Design of Experiment(DOE). The DOE(Design of Experiment)was conducted to find out main effect factors for design of Robot-Arm part. In this design of Robot-Arm, 5 control factors include numbers of 4 level are selected and we make out L16 orthogonal array. Using this orthogonal array, find out optimal value and main effect factors of object function for design of Robot-Arm part by 16 times of test. We evidence this optimal value by using CATIA V5 Analysis.
When artificial potential field approach is used to avoid obstacle, the problem can be occurred in case that manipulator selects the path which across over an obstacle among paths. In thiscase manipulator can't reach the desired goal form obstacle. This problem is a case of structual local minimum. so this paper proposes the method to solve structual local minimum in this case. The method is that the manipulator goes via temporary goal. This paper proposes that visual region concept to select the temporary goal. The temporary goal is selected on the border of the visual region. To prove its effectiveness, two simulation examples are done by two link manipulator in two dimension and by three link manipulator in three dimension.
컴퓨터 게임에서 움직이는 캐릭터를 위한 자연스러운 경로의 계획은 게임의 현실감을 측정하는 중요한 척도이다. Voronoi 다이어그램은 컴퓨터 기하학 분야에서 잘 알려진 로봇 경로계획 알고리즘 중 하나이다. Voronoi 다이어그램은 두 장애물로부터 같은 거리에 있는 선분과 점들로 구성되어 생성된 경로가 장애물로부터 멀리 떨어진 안전한 길이고 사람이 실제로 택하는 경로와 유사하다는 것이 장점이다. 본 논문에서는 셀-기반 게임 환경에서 움직이는 캐릭터의 이동경로를 찾기 위해 Voronoi 다이어그램을 적용하는 방법을 제안하고 구현한다. 제안된 방식과 기존에 많이 사용되던 그리드 기반 A* 알고리즘의 적용 결과를 비교 분석한다.
경로 계획은 에이전트가 로봇이 특정 목적지에 도착할 수 있도록 에이전트가 수집한 정보를 바탕으로 경로를 설정하는 작업을 뜻한다. 부분 관측만 가능한 맵인 경우 에이전트 이동마다 새로 수집되는 정보들을 바탕으로 마르코프 의사결정 과정을 사용한 가치 반복 알고리즘이 널리 사용되지만, 제안된 가치 반복 알고리즘 사용 시 매 행동마다 모든 공간의 최적 경로를 계산하기 때문에 시간이 오래 걸리는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 에이전트가 한 번에 탐색하는 범위가 제한되어 있다는 점에 착안하여 탐색 반경 내에 속하는 공간의 가치 함수 값을 미리 추정하여 효율적으로 최적의 경로를 추정하는 가치 반복 알고리즘을 제안한다.
정보통신부가 IT839 전략을 수정, 보완한 u-IT839전략과 본격적으로
유비쿼터스 사회를 조성하기 위한 정책 등이 포함된 올해 주요업무 계획을 발표했다.
정통부는 올해▲2010년까지 생산액576조원, 부가가치266조원달성
을 위한 u-IT839전략 본격 추진 ▲100만 원대 국민로봇 출시 ▲M1 프
로젝트 추진▲와이브로 상용서비스개시▲지상파DMB 방송 지역 확대
▲지상파 디지털TV 전국방송 실시 ▲인터넷 제한적 실명제 도입 등을
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[게시일 2004년 10월 1일]
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