본 논문에서는 FMC의 로봇 경로 분석 및 설계를 하기 위해 시뮬레이션을 이용해 FMC의 로봇 패턴을 분석하고 그 결과를 이용해 최적의 로봇 경로를 설계하는 방법을 제시하였다. 전형적인 FMC를 시뮬레이션으로 설계하고 설비에서 신호를 추출 해 순차 패턴 마이닝을 이용해 로봇의 최적 이동 경로를 도출하는 방법을 제시하였다. 이러한 신호의 패턴을 이용한 분석 방법은 로봇의 경로 설계를 도출하기가 용이하여 최적의 경로를 설계하여 FMC에 적용한 결과 기존보다 총 처리량의 증가와 총 처리시간 감소를 가져왔다. 또한 이 방법은 FMC 뿐만 아니라 로봇이 있는 모든 생산라인에 시뮬레이션을 통해 분석이 가능하기 때문에 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 3차원 그래픽 시뮬레이션을 이용한 6축 다관절 로봇의 제어기를 개발함으로써 이를 사용하는 산업현장의 작업자에게 로봇에 대한 이해를 높이고, 실제 로봇을 조작함에 있어 작업의 효율을 높일 수 있도록 하는 것이다. 개발한 제어용 S/W는 산업용 로봇에 대한 시뮬레이션 기능과 방위표시기능 둥을 포함하며, 편리한 GUI로 사용자의 편의성과 작업시간의 단축 둥을 개선하였다. 또한 개발된 제어기의 S/W는 사용자의 필요에 따라서 추가/변경할 수 있는 유연성도 있다.
최근 작업장에서 용접을 위해 로봇을 도입하는 사례가 많다. 단순한 장소뿐만 아니라 선체 블록 내와 같은 제약된 장소에서도 로봇을 많이 사용한다. 그렇기 때문에 로봇의 다양화와 고기능화가 더욱더 요구되고 있다. 로봇의 용접을 위한 위빙 궤적은 용접 품질과 생산성에 큰 영향을 주기 때문에 중요하다. 그러나 로봇을 도입하여 열악한 작업 환경에서 유연한 동작을 적용하기에는 말은 시행착오와 비용이 소요된다. 그래서 용접 로봇의 도입 이전 단계에서 위빙 궤적이 작업 환경에 맞게 로봇에 적용되는지 확인하는 것이 필요하다.(중략)
본 논문에서는 Foot Placement Estimator (FPE)를 사용하여 point foot을 갖는 이족 로봇의 3차원 시뮬레이션을 진행하고 이족로봇의 균형유지를 연구하였다. FPE 방법은 에너지 보존에 근거한 제어 방법으로서 보행 중인 로봇의 모든 에너지가 위치 에너지로 변환되는 지점에 로봇이 발을 디뎌 몸체가 넘어지지 않고 균형을 유지하며 이동하도록 하는 제어방법이다. 본 연구에서는 로봇이 이동하지는 않고 제자리에서 균형을 유지하며 서 있는 시뮬레이션을 진행하였다. 이를 위해 point foot을 갖는 6자유도 이족 로봇을 모델링하였으며 바닥과의 접촉 및 마찰 환경을 구현하였다. 로봇의 무게는 1kg이며 지면과 무게 중심점과의 거리는 1m로, 무게중심점은 로봇 몸체의 정 중앙에 위치하도록 설계하였다. 다음으로 로봇 몸체의 각속도와 직선속도 그리고 무게 중심점의 높이로 부터 FPE 지점을 계산하고 로봇이 해당 지점을 디뎌 균형을 유지하게 끔 하였다. 몸체의 초기 각도를 $5^{\circ}$, $-5^{\circ}$로 변화시키며 시뮬레이션 한 결과, 모든 초기 조건에서 로봇이 쓰러지지 않고 자세의 균형을 유지하며 서 있는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 3차원 공간을 시각적으로 표현이 가능한 MAYA의 MEL Script를 통해 미로 찾기 로봇을 3D시뮬레이션으로 구현하는 방법을 제안한다. MAYA에서는 생성된 개체에 대해 X-Y-Z 좌표정보를 적용하고 이 수치를 개체의 속성 값으로 제공한다. 이를 이용하여 랜덤한 미로 맵을 완성하기 위한 규칙으로 행렬을 생성하고 이 행렬의 인덱스와 값에 따라 X-Y-Z 좌표정보를 적용하여 개체를 생성하면 랜덤한 미로 맵이 완성된다. 그 후 길을 찾기 위한 규칙에 의해 이동하는 로봇의 X-Z좌표정보를 각 프레임 별로 저장하여 재생 시키면 미로 찾기 로봇 시뮬레이션을 눈으로 확인 가능하다. 사람이 직접 번거롭게 임의의 미로 맵 을 생성하지 않고 로봇이 없어도 간편하게 미로 찾기를 구현해 볼 수 있는 방법을 제시한다. 본 시뮬레이터는 미로 찾기 알고리즘을 테스트하는데 유용할 것이다.
인간이 하기 힘들거나 번거로운 작업은 지능형 로봇이 대체하고 있다. 하지만 로봇을 개발하기 위해서 설계, 구현 단계에서 실제 로봇을 사용하기 어려워 시뮬레이션 환경이 많이 사용된다. 실제 로봇을 사용할 경우 시간과 비용이 많이 들며 개발에 실패하거나 문제가 생겼을 경우 위험부담이 크다. 그러므로 위험부담을 줄이고 개발기간을 단축하기 위해서 실제 구성될 환경과 동작 환경을 고려한 시뮬레이션 환경이 로봇 제어 프로그램 개발에 많이 사용되고 있다. Pyro는 교육과 개발의 용도로 많이 사용되고 있으며, 로봇에 대한 세부적인 지식이 없더라도 제어 프로그램을 충분히 구현할 수 있어 시뮬레이션 환경으로 적합한 로봇 개발 플랫폼이다. 본 논문에서는 Pyro에 대해서 알아보고 Pyro 플랫폼들을 비교해본다.
URC의 개념은 "언제 어디서나, 나와 힘께 하며, 나에게 필요한 서비스를 제공하는 로봇"으로 간단하게 정의할 수 있다. URC 기술은 다양한 로봇 단말이나 환경 내 컴퓨터와 URC 서버 간은 통신 프레임워크 기술이다. 본 논문에서는 지능형 로봇 시뮬레이션 툴을 이용하여 개발자가 쉽고 편리하게 지능적이고 능동적인 URC 서버와 연계하여 URC 로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 시스템을 모델링하였다. URC 로봇 시뮬레이션 시스템은 다양한 로봇과 다양한 환경을 구성가능하며, 개발자가 다양한 개발 언어를 사용하여 제어 가능하도록 구성하였다. URC 시스템과 연계하여 다양한 로봇과 환경을 3D로 구성하고 시뮬레이션을 통해 다양한 콘텐츠 개발을 가능하도록 지능형 로봇 시뮬레이션 시스템을 설계 및 구현 하였다. URC통신 프로토콜 및 URC 서버는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발된 Planet v.1.2 ; Network Protocol, CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems); URC Server, SAM(Service Agent Manager) v.1.2 ; Service API 모듈을 기반으로 하였다.
로봇 프로그래밍은 학습자에게 흥미를 부여할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 오류가 발생했을 때, 로봇의 하드웨어의 문제인지, 프로그램의 논리적 문제인지를 발견하기 쉽지 않다는 단점이 있다. 따라서 본 연구는 학습자가 로봇 프로그래밍에서 조립의 문제를 제외하여 프로그램의 문제해결에 집중할 수 있도록 지원하는 시뮬레이션 도구를 개발하고자 하였다. 또한 학습자의 수준을 고려하여 스케치한 로봇의 작동모습을 로봇에 직접 다운로드 하기 이전에 결과를 확인할 수 있도록 개발하고자 하였다. 본 연구는 초보학습자가 자신의 아이디어를 스케치하여 표현하고 시뮬레이션을 통해 결과를 확인할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 프로그램을 조립된 로봇에 다운로드하여 실제 수행할 수 있는 Etoys기반 로봇 프로그래밍 도구를 개발하였다. 자동문과 같이 학습자가 일상에서 접하기 쉬운 환경에서 정보과학 원리가 어떻게 활용되고 있는지 스케치 기반 시뮬레이션을 통해 로봇으로 확인할 수 있는 도구라는 점에서 의미가 있다.
Synthesis 기술은 요구사항을 입력 받아서 자동적으로 시스템을 생성한다. 그러므로 생성된 시스템에 대한 추가적인 테스팅과 검증을 요구하지 않는다는 장점이 있지만 자연어가 아닌 특별한 형태의 논리식으로 요구사항을 기술하기 때문에 정확하게 변환되었는지, 누락된 요구사항이 있는지 확인하는 과정이 반드시 필요하다. 이러한 Synthesis 기술을 로봇 계획 분야에 적용하면 다중 로봇의 작업 계획도 단일 로봇과 동일한 형태로 확장하는 것이 가능하다. 그러나 기존의 LTLMoP 시뮬레이터는 단일 로봇의 시뮬레이션만을 지원해서 다중 로봇의 시뮬레이션은 어려움이 많았다. 따라서 본 연구에서는 다중 로봇들의 작업 계획도 시뮬레이션 할 수 있도록 LTLMoP 시뮬레이터를 확장하였고 사례연구를 통하여 이를 확인하였다.
지능 로봇 분야의 발전은 빠른 속도로 성장하고 있으며 여러 환경에서 문제 해결을 할 수 있는 로봇에 대한 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 지능 로봇을 구현하기 위해서는 주변 환경을 받아들이기 위한 센서 조작이 반드시 필요한데, 비용 면이나 생산량의 한계 등의 이유로 이러한 센서들을 일반 교육자, 학생이 접하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 3D 시뮬레이션 환경에서 다중 센서를 이용한 문제해결 로봇을 구현하는 개발 방법을 제안하고자 한다. 만약 3D 시뮬레이션 환경에서 손쉽게 센서의 생성과 조작이 가능하다면 지능 로봇 연구분야, 특히 지능로봇 교육분야에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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