Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.5
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pp.570-576
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2012
In this research a moving platform for a mobile robot which can run with upright posture is proposed. It is able to stand with standing arms and run uprightly based on an inverted pendulum mechanism. Conventional mobile robots generally may equip 4 wheels or 3 wheels including a caster and have good statistic stability. They need a steering mechanism to choose which way to go since they have a square or rectangular configuration with multiple wheels. When a mobile robot meets a sharply perpendicular and narrow crossroad, it may need a special steering scheme such as going forward and backward repeatedly or it sometimes cannot even pass through the crossroad because of its size. The proposed moving platform for a mobile robot changes to a upright posture which has a small planar area and is able to pass through the crossroad. We propose a moving platform for a mobile robot with a inverted pendulum mechanism and standing arms which can make the mobile robot upright.
Choi, Hyeung-Sik;Jeong, Sang-Ki;Uhm, Tai-Woong;Loc, Mai Ba;Kim, Joon-Young
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2011.10a
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pp.77-78
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2011
한국해양연구원에서 개발 중인 Crabster 로봇팔을 기구학적으로 분석하고, 속도기구학을 매트랩을 이용하여 작업공간에 대해서도 분석 및 해석을 완료하였다. 운용자와 Crabster 로봇팔의 움직임을 고려해 개념 설계한 인간팔 크기의 7축 마스터 암 및 그립퍼의 기구부에 대해 2D 및 3D의 도면을 완성하였고, 마스터 암에 적용할 모터의 사양과 각 관절에 피드백 된 힘을 반영하기 위한 구동 모터의 엔코더를 이용한 위치 센서, DSP2812를 이용한 제어 명령 입력 장치와 구동 모터 드라이버를 포함한 마스터 - 슬레이브 시스템의 개념 설계를 완성하였다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1995.06a
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pp.92-95
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1995
연속분포 HMM을 사용한 실시간 로봇 암 제어 시스템에 대해 기술하고 있다. 본 시스템은 자연스러운 문장의 로봇 암 제어 명령 발성을 받아 핵심단어 인식의 framework을 통한 명령 인식 및 로봇 제어를 구현하고 있다. 로봇 몸체의 부분, 방향, 각도, 동작명령들에 대해 각기 우향 HMM, 이외의 비 핵심어들에 대해서는 이들을 한데 모아 ergodic형 상태천이를 모델링하는 garbage HMM을 형성했는데, 조사, 감탄사 등을 따로 모은 garbage 모델과, silence 및 배경 잡음에 대한 garbage 모델을 형성, 학습 및 인식에 포함시켜 연결단어 인식을 수행함으로써 핵심단어 인식의 효과를 얻었다. 이때 핵심단어들의 사용에 있어 간단한 문법적 제약을 가정하였다. 남성화자 35명을 대상으로 30개 문형에 대해 데이터 수집용 개념적 문장을 구성하여 음성 데이터를 수집하였다. 학습 화자에 대한 제어 명령 인식률은 95% 이상을 나타내고 있으며, 비 학습화자에 대한 인식율은 90% 이상이다. 또한 학습된 단어외의 비 핵심단어들의 사용에 대해서도 긍정적인 인식 성능을 보였다.
최초의 산업용 로봇이 개발된 이래 산업 자동화의 중심에는 산업용 로봇이 있었으며 현대의 풍요로운 산업화는 자동화 장비를 통한 대량생산에 힘입은 바 크다. 산업용 로봇은 현재까지도 제조 산업에서 매우 중요한 역할을 차지하고 있으며 그 중요도는 점점 커질 것으로 예상된다. 현재의 산업용 로봇은 과거에 비해서 정밀도, 강성, 내구성측면에서 많은 발전을 이루었다. 그러나 그 외형의 측면에서는 큰 변화가 없었으며, 아직도 대부분의 사업장에서는 하나의 팔을 가진 로봇이 이용되고 있다. 이러한 하나의 팔을 가진 전통적인 싱글 암 로봇은 작업자가 두 손을 가지고 작업하는 작업장에서는 적용하기 곤란하며, 이는 산업용 로봇의 적용 범위를 제한하는 주된 이유 중의 하나임이 분명하다. 전자제품, 기계부품의 조립작업을 위해서는 인간과 같이 양팔을 가진 형태의 로봇시스템이 매우 효과적이며, 이러한 이유로 해외의 선진사를 중심으로 양팔을 가지는 제조용 로봇의 개발이 이루어지고 있다. 현재 시점에서는 상용화된 양팔로봇시스템은 소수에 불과하며, 기능적인 측면에서는 단순한 형태의 작업만이 가능하다. 그러나 기구학적 구성에 있어서 기존의 로봇과 달리 양팔구조를 가지고 있기 때문에 향후 매우 발단된 형태로 인간과 유사한 양팔 협조 작업을 수행하는 산업용 양팔로봇이 개발될 것으로 생각된다. 본 문헌에서는 현재의 제조용 양팔로봇 연구 동향을 간략히 설명하고, 한국기계연구원의 제조용 양팔로봇 시스템에 관련된 연구 내용을 소개하고자 한다.
There are many efforts to mechanize the process for underwater port construction due to the severe and adverse working environment. This paper presents an underwater construction robot to level rubbles on the seabed for port construction. The robot is composed of a blade and a multi-functional arm to flatten the rubble mound with respect to the reference level at uneven terrain and to dig and dump the rubbles. This research analyzes the kinematics of the blade and the multi-functional arm including track and swing motions with respect to a world coordinate assigned to a reference depth sensor. This analysis is conducted interfacing with the position and orientation sensors installed at the robot. A hydraulic control system is developed to control a track, a blade and a multi-functional arm for rubble leveling work. The experimental results of rubble leveling work conducted by the robot are presented in land and subsea. The working speed of the robot is eight times faster than that of a human diver, and the working quality is acceptable. The robot is expected to have much higher efficiency in deep water where a human diver is unable to work.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.145-146
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2020
현재 4차 산업 혁명 시대에서 가장 중요한 화두는 빅데이터(Big Data), 인공지능이며, 이를 이용한 분야로 생산, 제조 분야에서도 인공지능 영상 인식 기술을 활용한 생산품을 자동으로 분류하고 나아가 품질검사도 할 수 있도록 개발하고 있다. 또한, 로봇을 공장의 생산라인에 운영하여 노동력 감소에 따른 보완이 되고, 제조과정의 효율성 증가와 생산시간 감소로 생산성을 높일 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 실시간 객체감지 기술인 YOLO-v3 알고리즘을 이용해서 PCB보드 인식, 분류할 수 있는 시스템을 개발하였다.
PIC (Piecewise Integrated Composite) is a new concept for designing a composite structure with mosaically assigning various types of stacking sequences in order to improve mechanical properties of laminated composites. Also, machine learning is a sub-category of artificial intelligence, that refers to the process by which computers develop the ability to continuously learn from and make predictions based on data, then make adjustments without further programming. In the present study, the tapered box beam type PIC robot arm for carrying and transferring wide and thin LCD display was designed based on the machine learning in order to increase structural stiffness. Essential training data were collected from the reference elements, which were intentionally designated elements among finite element models, during preliminary FE analysis. Additionally, triaxiality values for each finite element were obtained for judging the dominant external loading type, such as tensile, compressive or shear. Training and evaluating machine learning model were conducted using the training data and loading types of elements were predicted in case the level accuracy was fulfilled. Three types of stacking sequences, which were to be known as robust toward specific loading types, were mosaically assigned to the PIC robot arm. Henceforth, the bending type FE analysis was carried out and its result claimed that the PIC robot arm showed increased stiffness compared to conventional uni-stacking sequence type composite robot arm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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