본 논문에서는 3D 캐릭터의 애니메이션을 제작하기에 앞서 kinect를 활용하여 캐릭터의 동작을 모션캡처를 통해 쉽게 제작하는 방법을 다룬다. 또한 제작된 캐릭터 애니메이션을 md2포맷으로 export하고 안드로이드 환경의 OpenGL을 활용하여 재생하는 기술을 제안하고 이를 이용하여 향후 스마트폰 증강현실에서 도우미로서 소프트웨어 로봇 또는 에이전트의 다양한 감성 행동을 제작하고자 한다.
본 논문에서는 착용 가능한 모션 캡쳐 시스템을 설계하고 구현한다. 이 장치는 사람의 두 관절의 움직임을 각도로 표현하도록 디자인 되었다. 이를 위해 flex sensor를 사용했으며 센서의 히스테리시스를 확인하고 3차 다항식을 사용하여 근사적인 모델을 만들었다. 이 모델을 통해서 센서에서 가져온 전압을 각도로 표현하였으며 이 각도로 손목과 팔꿈치의 움직임을 시뮬레이션 했다. 시뮬레이션의 결과를 바탕으로 인간형 로봇과 통신을 통해서 움직임을 확인하였다.
본 논문은 편마비 환자나 장애인의 보행을 지원하는 외골격 로봇에 대해 연구하였다. 2축 자유도를 가진 외골격 로봇 개발 및 관절 운동에 대해 테스트 하였다. 정상적인 사람으로부터 얻어진 EMG 신호를 분석하고, 편마비 환자를 정상적인 사람처럼 보행 할 수 있도록 보조 로봇을 편리하고 자동화된 보행이 되도록 제어신호를 추출 하였다. 편마비 환자의 보행을 위한 기능적 전기 자극(FES)를 사용하는 목적이 손상된 기능을 복원하는 것이다. 그러나 이것은 사용을 잘못하면 환자에게 치명적인 전기 충격을 줄 수 있거나 지속적인 자극으로 근육피로의 원인이 될 수 있다. 최소한의 근육 피로도로 편마비 환자의 편리한 걸음은 제어 신호로 외골격 보조 로봇의 조작을 통해 가능성을 제시하였다. 보행 보조 외골격로봇은 FES 자극기를 사용하는 것보다 보다 효율적으로 동작할 수 있음을 보였다. 본 연구 실험은 앉아, 서, 걷기같이 우리의 생활에 보통의 움직임을 수행하고, 버튼스위치, 피에조 센서와 특별히 피드백 제어 시스템은 부드러운 보행 모션이 되도록 하였다. 그리고 실험결과도 건강한 다리의 근전도 신호를 편마비 환자의 손상된 다리의 보조로봇 시스템의 동작신호로 이용하여 편리하게 이동할 수 있음을 보여준다.
Recently gantry-type robot with 3 axes rectangular coordinates have been studied in the many industrial production equipment and machinery fields. To acquire a good handling and motion performance of this robot, reducing the settling-time and securing the accurate-transfer positioning under high-speed conditions should be required. However when robot is moved in high-speed, the large inertia of robot can lead to serious vibration of robot's head. The time-delayed control characteristics of this robot can also lead to tracking error. In this research, the analysis of the effects of higher order positional-profile is carried out to assure high-speed performance and stiffness specifications. To remove the residual vibration caused by kinematic coupling effect of dual-servo gantry, we develop a dual-servo gantry of rotary type that moving frame of x-axis rotates about z-axis. In order to decrease the tracking error, the 3 type lead-filter through system identification was applied respectively. From the experimental results, it was shown that zero-order series leader-filter has the best performance about tracking error and settling time.
This paper introduces an experimental rescue robot, HUBO T-100 and presents the optimal motion control method. The objective of the rescue robot is to extract patients or wounded soldiers in the battlefield and hazardous environments. Another mission is to dispose and transport an explosive ordnance to safe places. To execute these missions, the upper body of the rescue robot is humanoid in form to execute various kinds of tasks. The lower body features a hybrid tracked/legged design, which allows for a variety of mode of locomotion, depending on terrain conditions in order to increase traversability. The weight lifting motion is one of the most important task for performing rescue related missions because the robot must lift an object or impaired person lying on the ground for transferring. Here, dynamics based motion optimization is employed to minimize joint torques while maintaining stability simultaneously. Physical experiments with a real humanoid robot, HUBO T-100, are presented to verify the proposed method.
본 논문은 사람 팔의 움직임 감지 시스템을 제안한다. 기존의 모션측정 장비들은 고가이거나 혹은 특수한 장소가 따로 필요하였다. 또한 측정한 데이터들을 필요한 데이터로 변환하는 추가적인 시간도 필요하였다. 본 논문에서는 사람이 입을 수 있으며 가격이 매우 저렴하고 추가적인 데이터 변환이 필요 없는 시스템을 개발 하였다.
제조 산업에서 인력은 로봇으로 대체되지만 전문 기술은 데이터 변환이 어려워 산업용 로봇에 적용이 불가능하다. 이는 비전 기반의 모션 인식 방법으로 데이터 확보가 가능하나 이미지 데이터에 따라 판단 값이 달라질 수 있다. 따라서 본 연구는 비전 방법을 사용해 사람의 자세를 추정 시 영향을 미치는 인자를 고려해 정확성 향상 방법을 찾고자 한다. 비전 방법 중 OpenPose의 3가지 모델 MPII, COCO 및 COCO + foot을 사용했으며, CNN(Convolutional Neural Networks)을 사용한 OpenPose 구조에서 얼굴 가림 및 이미지 전처리에 미치는 영향을 확인하고자 액세서리의 유무, 이미지 크기 및 필터링을 매개 변수로 설정했다. 각 매개 변수 별 이미지 데이터를 3 가지 모델에 적용해 실제 값과 예측 값 사이 거리 오차와 PCK (Percentage of correct Keypoint)로 영향도를 판단했다. 그 결과 COCO + foot 모델은 3 가지 매개 변수에 대한 민감도가 가장 낮았다. 또한 이미지 크기는 50% (원본 3024 × 4032에서 1512 × 2016로 축소) 이상 비율이 가장 적절하며, MPII 모델만 emboss 필터링을 적용할 때 거리 오차 평균이 최대 60pixel 감소되어 향상된 결과를 얻었다.
본 논문은 노약자들의 발목근력보조를 위한 착용형 로봇에 대해서 서술하였다. 기존 착용형 로봇들은 보행 시 필요한 근력을 보조하기 위해 대부분 모터와 감속기를 사용하였다. 하지만 모터와 감속기의 조합은 무게가 무거울 뿐만 아니라 감속기 치차의 마찰때문에 실제 사람의 근육과 달리 강성과 토크를 동시에 제어하기 어려운 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 모터/감속기 조합보다 가볍고 안전하며 근력을 보조하는 힘을 충분히 발휘할 수 있는 Mckibben 공압 근육을 사용하였다. 발목의 피칭 모션에 이용되는 종아리 가자미근 및 앞정강근의 힘을 한 쌍의 공압 근육을 사용한 상극구동으로 보조하였으며, 상극구동제어를 위해 상극구동 모델 파라미터들을 실험적으로 도출하였다. 사용자의 보행의지를 판단하고자 발바닥에 부착된 압력변위센서로 압력과 압력중심위치를 측정하여 발바닥의 하중과 발목토크를 계산하였고, 이를 기반으로 공압 근육 관절의 강성과 토크를 동시에 제어하였다. 최종적으로, 트레드밀에서 근전도 신호를 측정하여 발목근력보조로봇의 성능을 실험적으로 입증하였다.
For precise motion control, S-curve velocity profile is generally used but it has disadvantage of relatively long calculation time for floating-point arithmetics. In this paper, we present a new generating method for velocity profile to reduce delay time of profile generation so that it overcomes such disadvantage and enhances the efficiency of precise motion control. In this approach, the velocity profile is designed based on the gamma correction expression that is generally used in image processing to obtain a smoother movement without any critical jerk. The proposed velocity profile is designed to support both T-curve and S-curve velocity profile. It can generate precise profile by adding an offset to the velocity profile with decimals under floating point that are not counted during gamma correction arithmetic operation. As a result, the operation time is saved and the efficiency is improved. The proposed method is compared with the existing method that generates velocity profile using ring buffer on a 8-bit low-cost MCU. The result shows that the proposed method has no delay in generating driving profile with good accuracy of each cycle velocity. The significance of the proposed method lies in reduction of the operation time without degrading the motion accuracy. Generated driving signal also shows to verify effectiveness of the proposed method.
외부 광원여부에 상관없이 3D정보를 수신할 수 있는 Microsoft의 3D 모션 센서인 키넥트의 Depth frame을 사용하여 물체의 움직임 영역을 감지할 수 있는 방법을 연구하였다. 센서로부터 수신되는 Depth 정보 중 주로 물체의 경계면에 존재하는 노이즈를 제거하기 위해 픽셀의 x, y좌표에 대한 블러링 기법과 z좌표에 대한 주파수 필터를 적용하였다. 또한 인접 픽셀들의 변화량에 따른 군집화 필터를 적용함으로서 움직이는 물체 영역을 추출할 수 있었고 필터 설정에 따라 기준이상의 빠른 움직임을 감지할 수 있도록 하여 이동형 로봇에 응용할 수 있도록 하였다. 특히 IR 카메라에 의하여 만들어지는 Depth frame을 이용함으로써 주야간 모두 제약 없이 사용할 수 있다. 또한 직진 방향으로 움직이는 물체에 대해서도 입체적으로 감지할 수 있어 무인 로봇영역에 응용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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