본 연구에서는 기존 개발된 이족보행 로봇의 자율 보행 및 지능화론 위하여 다양한 센서 시스템을 구성하여 이족보행 로봇에 적용하였다. 개발된 이족보행 로봇이 미지의 환경 내에서 지능적으로 원활한 자율 보행을 할 수 있도록 다양한 센서 시스템을 구성하였다. 센서들은 물체의 거리 측정 및 장애물을 회피하기 위해 초음파 센서, 적외선 센서를 적용하고, 대차물체의 탐색을 위해 비젼 시스템을 적용하였다. 또한 이족보행 로봇의 자세유지를 위한 자이로 센서와 보행시 로봇의 발바닥 착지 유무 및 바닥의 기울기 검출을 위한 압전 센서를 적용하였다.(중략)
본 논문에서는 기구학을 이용한 이족보행 로봇의 보행패턴 생성방법을 살펴본다. 2족 보행로봇이 3차원 공간상에서 모든 동작 및 보행이 가능하기 위해 필요한 자유도는 각 다리별로 6자유도이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 보행을 위해 간략화된 보행로봇의 구조를 살펴보고 발목의 경로를 설정한 후 기구학을 이용하여 조인트 각도를 파악하여 생성한다. 또한 로봇의 기구 해석을 위해 한쪽 다리의 조인트들에 대해 좌표계를 설정하였다. 조인트 각도를 역기구학을 이용하면 로봇의 보행 패턴을 생성할 수 있다. 최종적으로 발목의 궤적 설정과 이를 통한 보행 패턴 생성 과정을 살펴보기로 한다.
인간형 로봇(Humanoid)은 인간과 유사한 구조를 갖고 있는 로봇으로, 이족 보행이 가능하고 양 손이 자유롭기 때문에 인간 생활 환경에 적용이 가능하다. 인간형 로봇은 이족 보행 로봇의 형태를 지니며 보통 20 자유도(DOF : Degree of freedom) 이상의 높은 자유도와 직렬형 링크 구조로 인해 로봇의 안정도를 해석하고 움직임을 제어하기가 어렵다. 이러한 이유로 이족 보행 로봇 동작의 안정도를 증가시키기 위해 로봇의 최적화된 동작 패턴 생성과 자세 제어 등이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 범용 근사자의 특징을 갖는 신경망을 이용하여 이족 보행 로봇의 동작 패턴 생성 방법에 대하여 제안하였다. 실제로 계획된 동작을 토대로 6가지의 동작 패턴을 생성하였으며 컴퓨터 모의실험과 상용 이족 보행 로봇을 이용하여 생성된 동작 패턴의 안정도를 확인해보고 제안된 방법에 타당성을 검증하였다.
본 논문은 강화학습을 통해 이족보행에 대한 모션 캡처를 통해 참조 모션의 데이터들을 기반으로 근골격 캐릭터의 시뮬레이션을 적은 비용으로 높은 품질의 결과를 얻을 방법을 소개한다. 우리는 참조 모션 데이터를 캐릭터 모델이 수행할 수 있게끔 재설정을 한 후, 강화학습을 통해 해당 모션을 학습하도록 훈련시킨다. 참조 모션 모방과 근육에 대한 최소한의 메타볼릭 에너지를 결합하여 원하는 방향으로 근골격 모델이 이족보행을 수행하게끔 학습한다. 이러한 방법으로 근골격 모델은 기존의 수동으로 설계된 컨트롤러보다 적은 비용으로 학습할 수 있으며 높은 품질의 이족보행을 수행할 수 있게 된다.
이족 로봇은 기존의 바퀴로 움직이는 로봇에 비해 더 큰 이동성을 가지고 있다. 하지만 현실적으로는 쉽게 넘어지는 경향이 있어서, 보행시 동적인 안정성을 확보해야 할 필요성이 있다. 하지만 이를 위한 기구학적 해석이나 동역학적 해석이 너무 난해하다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 이족 로봇의 동적 보행에 있어서 안정성을 확보하기 위해 퍼지 모델을 설계하고, 시뮬레이션을 실현함으로써 본 논문에서 제안된 보행 알고리즘이 실현가능한 것임을 확인한다.
이족 보행 로봇을 실생활에 적용하기 위해서는 다양한 환경에서의 강인한 보행 뿐만 아니라, 현재 위치를 인식하여 목표 위치로의 경로를 생성하고, 경로를 추종하는 기능이 요구된다. 최근에 많이 사용되고 있는 RFID는 이동 로봇의 위치인식 및 경로 생성에 손쉽게 활용이 가능하다. 그러나 이족 로봇은 보행시에 불안정성을 내포하고 있어 주어진 경로에서 벗어나기 쉽다. 본 논문에서는 FSR(Force Sensing Resistor)센서, 자이로와 가속도 센서를 이용하여 이족 보행 로봇의 보행 안정화 방법을 제안하였다. 또한 양발에 RFID 센서를 장착하여 이족 보행 로봇의 위치 인식 후 경로를 추종하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 보행 안정화 알고리즘은 실제 제작된 이족 보행 로봇을 이용하여 비평탄 지형에서 실험하여 검증하였으며, 경로 추종 실험은 RFID센서를 로봇의 발바닥에 장착하여 평탄 지형에서 보행실험을 통해 검증하였다.
최근 휴머노이드 로봇 기술의 발전으로 로봇 관련 기반 기술 및 주변 기술의 연구가 활성화되고 있다. 이러한 연구의 하나로 이족 보행 로봇의 보행 알고리즘의 개발이 국내외에서 진행되고 있다. 이족 보행 로봇의 핵심 기술은 로봇의 기구 설계와 보행 제어 알고리즘에 있다. 보행 제어 알고리즘에 있어서는 보행시 로봇의 각 관절에 대한 궤적을 생성하는 방법과 관절의 부하를 최소화하는 힘 제어 방법 등의 알고리즘들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 자체 제작한 12자유도를 갖는 이족 보행 로봇의 안정적인 보행 제어를 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 다양한 보행 패턴에 대한 실험을 통해 제안한 알고리즘의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 이족 로봇 보행 중 전력 소비가 적고 안정한 저전력 보행 궤적 생성 방법을 재안하고, 생성된 보행 궤적의 구현을 위해 25 자유도를 갖는 이족 로봇을 설계 제작하였다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 발목 사용 보행의 장점을 이용하고 보행 중 무릎을 크게 굽히는 동작을 줄이기 위해 기존 보행 방법과는 달리 우선 가장 안정한 VPCG 궤적을 생성 하고 생성된 궤적에 따른 발목과 골반의 보행 궤적을 생성한다. 이와 같이 함으로써 이족 로봇이 보행 중 항상 무릎을 굽히지 않으므로 전체 보행 중 전력 소비를 최소화 한다. 한편 제작된 이족 로봇은 발목 사용 시 지면과 잘 접지되는 발 구조와 골반을 유연하게 동작 할 수 있는 특징을 가진다. 마지막으로 이족 로봇의 실제 보행 실험 및 소비 전력 측정 결과, 본 논문에서 제안된 방법이 발목을 사용하지 않는 기존 방법에 비해 더 안정하고 전력 소비가 더 적음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이족보행 로붓의 보행패턴의 한 가지 방법으로 무릎을 피고 걷는 stretch 보행 알고리즘을 제안한다. 이전의 보행 알고리즘은 무릎을 구부리고 걷는 것이 대부분이다. 일반적으로 사람들이 걸을 때는 무릎을 거의 피고 걷기 때문에 사람과 비슷한 보행을 위해서 자세보정 시 Zero Moment Point(ZMP)를 이용한 무릎관절을 피고 걷는 보행 알고리즘을 제안하고 이의 구현을 위한 실험 수행을 통해 그 성능을 평가한다. 로봇은 보행상태에서 몸이나 발의 위치, 각도 등에 대한 보정작업이 없다면, 이로 인해 로봇의 궤적에 오차가 발생하게 되고, 그 결과 불안정하고 부자연스러운 보행을 하게 된다. 이러한 불안정성을 ZMP를 이용하여 보정 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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