본 논문에서는 Particle Swarm Optimization(PSO) 기법을 이용한 이족보행로봇의 보행 계획 방법을 제안한다. 이족보행로봇의 보행 프리미티브를 기반으로 PSO의 학습 및 군집 특성을 이용하여 장애물이 있는 2차원 작업공간에서 보행 계획 방법을 설계하였다. 먼저 PSO의 탐색알고리즘을 사용하여 장애물을 회피하는 실행 가능한 보행 프리미티브들의 순서를 찾아서 보행 경로를 생성하고, 탐색된 경로를 바탕으로 보행 걸음수와 이동 거리를 최적화 하는 경로 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 보행 계획방법은 다양한 구성의 장애물을 포함한 작업환경에서 모의실험을 통하여 발걸음 탐색 시간이 줄고 최적화된 보행 경로를 생성하는 것을 검증하였다.
정형외과 수술의 임상적 결과에 영향을 미치는 요소는 여러 가지가 있지만 수술적 수기가 가장 중요한 요인이며 로봇공학은 술기를 보다 정확하고 일관되게 수행하기 위해 도입되었다. 정형외과 영역에서는 20년 전부터 로봇수술을 사용하였으나 실용성 문제와 합병증의 발생으로 일부 로봇은 도태되었으며 단점을 개선한 로봇이 소개되고 있다. 대부분의 로봇수술은 인공관절수술 분야에서 시행되었고 치환물의 정렬과 위치 선정에서 우수한 것으로 보고되고 있다. 그러나 임상적 결과의 우수성, 실용성, 가성비 등의 측면에서 제한점이 있고 일부 로봇수술에서는 합병증 발생 빈도가 높다는 보고가 있었다. 초기 로봇수술은 수술자의 개입 없이 계획된 수술이 진행되는 능동형 로봇수술이 주를 이루었으나 최근에는 수술과정에서 실시간 피드백을 통해 술자가 술 전 계획을 변경할 수 있고, 햅틱 경계 내에서 제한된 골절제를 함으로써 주요 혈관, 신경, 인대 등의 손상을 최소화할 수 있는 반능동형 로봇수술이 소개되고 있다.
자율이동로봇의 기구학 및 동력학 모델을 통해 로봇의 특성을 고려하여 목표점까지 이동시간이 최소화 되는 경로 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초기 전역 경로를 골격선 그래프와 딕스트라알고리즘으로 설정하고, 로봇 기구학 및 동력학 제악조건을 고려하여 동적 프로그래밍으로 경로를 개선한다. 개선된 경로는 자율이동로봇이 이동하는데 걸리는 시간을 단축한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.
자율이동로봇의 동특성을 고려하여 실용적인 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 목표 지점까지 장애물을 회피하고, 자율이동로봇의 속도 및 조향각 등을 고려하여, 최적에 가까운 경로를 생성하는 방법을 다룬다. 본 논문에서 골격선 그래프를 구성하여 딕스트라알고리즘으로 초기 전역 경로를 설정하고, 이를 로봇의 동특성을 고려하여 동적 프로그래밍을 통해 경로를 개선한다. 개선된 경로는 자율이동로봇이 이동하는데 걸리는 시간을 단축한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.
페인팅작업에의 로보트응용은 열악환경의 극복, 자동화, 품질의 향상수단으로서 강력한 대안책이며 이에 관한 관심이 국내외에 고조되고 있다. 본 논문에서는 이전에 제시한 바있는 자동동작계획의 개념을 확장하여 통합페인팅시스템을 위한 Extended ATPS(Automatic Trajectory Planning System)를 개발하고, 이의 구현 및 검증을 위한 하드웨어 시스템의 개발현황을 소개한다. 개발될 시스템은 하드웨어 및 소프트웨어가 일식화된 로보틱페인팅 시스템으로서 동작계획의 자동화 뿐만아니라 측정 및 제어기능을 소프트웨어에서 일관처리하는 새로운 방식이다.
An autonomous navigation technology for the mobile robot is investigated in this paper. The proposed robot path planning algorithm employs the dynamic programming to find the optimal path. The algorithm finds the global optimal path through the local computation on the environmental map. Since the robot computes the new path at every point, it can avoid the obstacle successfully during the navigation. The experimental results of the robot navigation are included in this paper.
로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.
인공지능 로봇 계획 문제는 초기상태, 동작, 목적상태로 구성되며, 초기상태를 목적상태로 변화시키는 일련의 동작을 찾는 문제로서, 지수 복잡도 문제이다. 이러한 문제에 대한 접근 방법으로 인공지능 탐색이 널리 쓰인다. 본 논문에서는 아일랜드 탐색을 사용하는 방법을 소개한다. 아일랜드 탐색을 적용하려면 초기상태에서 목적상태로 변환하는 도중 꼭 거쳐야 하는 아일랜드를 제공해야 한다. 그러나 그러한 아일랜드를 찾는 것은 불가능한 일이다. 그러므로, 본 논문에서는 선취관계를 이용하여 적당한 아일랜드를 생성하여 사용한다. 로봇 계획 문제의 목적 상태를 구성하는 부분목적 사이에 어떤 부분 목적이 반드시 다른 어떤 부분 목적 보다 먼저 성취되어져야 하는 관계를 선취관계라 한다. 아일랜드를 프로세서 수만큼 생성하여, 각 프로세서에 하나의 아일랜드를 원래의 계획 문제와 함께 할당한다. 각 프로세서는 초기상태에서 아일랜드까지 가는 문제를 휴리스틱 방법으로 풀고, 아일랜드에서 목적 상태로 도달하는 문제를 또한 휴리스틱 방법으로 풀어 결합함으로써 원래의 문제에 대한 해를 구하여 주 프로세서에게 되돌려 준다. 주 프로세서는 되돌아 온 해 중에서 가장 효율적인 해를 선택하여 최적해를 찾는다.
어질러진 환경에서의 물체 조작은 개방형 과제이다. 어질러진 환경에서는 장애물들에 의한 물체 조작의 실패가 자주 발생한다. 본 논문에서는 어질러진 환경에서 장애물에 의한 막힌 물체 잡기를 위한 작업-모션 계획의 연계 방법을 제안한다. 작업-모션 계획의 연계는 로봇이 실행해야 할 연속된 행위들을 생성하고 이 행위들의 실행 가능성을 확인하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 연계 방법은 1) 실행 가능성 확인을 위해 비-기호적 상태를 포함한 작업 계획 생성, 2) 장애물 처음 위치를 고려한 목표 포즈 생성, 3) 실행 가능성 확인 과정에서 발생한 실패 처리를 위한 재계획 등의 세부 기술들을 포함한다. 본 논문에서 제안하는 연계 방법의 높은 효율성을 확인하기 위해 휴머노이드 로봇을 이용한 실험을 진행하고 그 내용을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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