본 논문에서는 이족로봇의 자연스러운 보행 패턴을 생성하기 위해 인간의 보행 회전력(torque)을 주파수 영역에서 분석하고 분석된 데이터를 이용하여 적응적으로 이족로봇의 보행패턴을 생성하는 기법을 제안한다. 인간의 보행 회전력은 시간영역에서 복잡한 형태를 가지므로 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 주파수영역으로 변환시켜 분석한다. 주파수 영역에서 얻어진 보행 회전력의 특징을 이용하여 이족로봇의 sagittal plane에서의 보행패턴을 생성한다. 또한 이족로봇의 안정적이 보행 패턴을 생성하기 위하여 동적 평형 상태임을 판단할 수 있는 Zero Moment Point(ZMP)해석을 통해 frontal plane상의 보행패턴을 생성하여 3차원 공간상의 안정적이고 인간과 같이 자연스러운 보행 패턴을 생성했다.
보행 로봇은 두발로 걷는 인간형 로봇으로 인간과 유사한 운동성을 가지는 로봇을 일컫는다. 그러나 다리로 걷는 기능을 구현하기에는 기술적으로 경제적으로 많은 시간이 걸리고, 수학적 모델로 풀 수 있는 문제가 아니기 때문에 보행 로봇의 보행 패턴을 구하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 2관절 보행 로봇의 최적의 보행 패턴을 찾기 위하여 진화 알고리즘을 연구하였다. 또한, 기존의 언덕 오르기법과 진화기법인 누적적 선택 및 유전자 알고리즘에 의해 보행 패턴 학습을 하는 시뮬레이터를 각각 구현하였으며, 세 가지 실험에 대한 결과를 비교 분석하였다.
인간이 최소 에너지를 소비하면서 자연스럽고 안정된 상태로 보행한다는 것에 착안하여, 본 논문은 인간 보행의 COG 궤적을 분석함으로써 인간형 이족로봇의 자연스러운 보행에 관한 연구를 수행한다. 이를 위해서 본 논문은 ssgittal plane과 frontal plane상의 보행 영상으로부터 계측된 COG 궤적을 고려함으로써 안정적이고 에너지를 최소화하는 자연스러운 이족로봇의 보행 패턴을 생성한다. 인간과 이족 로봇은 기구학적인 형태는 유사하지만 자유도에 있어 많은 차이를 의이기 때문에 추출된 인간 관절의 회전력을 이족로봇에 바로 적응할 수 없다. 본 논문에서는 인간의 보행패턴으로부터 계측된 각 관절의 회전력과 인간의 COG 궤적으로부터 계산된 ZMP을 이용하는 적응적 보행 패턴 생성 GA 알고리즘을 통해 5-link 이족로봇 모델의 보행패턴을 생성한다. 제안된 알고리즘은 인간의 각 관절의 회전력과 ZMP 궤적을 고려하기 때문에 인간과 같이 유연하고 에너지 소비를 최소화하는 인간형 이족로봇의 보행패턴을 생성한다. 본 논문은 역기구학을 이용한 일반적인 방법과 제안하는 방법에 의해 생성된 보행 패턴을 각각 5-link 이족로봇 모델에 적용하여 시각적인 측면과 에너지 효율측면에서 평가함으로써 제안하는 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
본 논문은 인간의 보행에 대한 에너지 분석을 통해 biped robot의 설계 단계에서 최적의 보행제어인자를 추출하기 위한 연구이다. 에너지 효율이 높은 보행인자 값을 얻기 위해 인간의 보행영상을 획득하고, 획득된 영상을 5-link biped robot model로 근사화하여 dynamics와 energy를 분석한다. 또한 link의 길이 비율과 link의 무게, link의 관성의 변화를 통해 5-link로 근사화된 인간의 보행 효율과 기구적 요소 사이의 민감도를 판단할 수 있다. 인간과 자유도가 다른 biped robot이 인간과 같은 보행을 위하여 설계단계에서 고려되어야할 중요한 기구적 요소가 이러한 민감도를 통해 구해진다.
본 논문에서는 로봇의 구조나 보행 상황을 반영해 하나의 보행 패턴을 다른 보행 패턴으로 변환하게 해주는 영모멘트 점 (ZMP; zero moment point)와 질량 중심 (CoM; center of mass)의 실시간 변환 방법을 제안한다. 일반적으로 휴머노이드 로봇은 높이와 질량과 같은 자체적인 구조 특성을 가지고 있다. 이러한 구조적 특성으로 인해 인간 또는 휴머노이드 로봇으로부터 측정되거나 생성되어진 CoM / ZMP 보행 패턴을 다른 로봇에 직접 적용하는 것은 어렵다. 이를 위하여 간단한 휴머노이드 로봇 모델인 cart-table model을 사용해 보폭의 길이, 보행 시간, CoM 높이 변화에 따라 보행 패턴의 특성을 분석한다. 그러한 분석으로부터 변환 방정식을 유도하고 시뮬레이션을 통해 제안된 방법을 검증한다.
인간의 보행에서 안정적인 디딤을 가능하게 하는 동작특성은 보행 일주기의 60%를 차지하는 긴 디딤국면이다. 본 연구에서는 이러한 보행패턴을 자전거의 크랭크 구동장치에 반영하여 직립자세에서 안정적으로 구동할 수 있는 자전거를 설계하고자 한다. 크랭크의 회전속도를 디딤국면에서는 느리게 되돌림국면에서는 빠르게 움직이도록 급속귀환 기구를 크랭크 구동시스템에 적용하였다. 이 급속귀환 크랭크기구의 설계변수를 정의하고 설계변수의 변화가 크랭크의 거동에 미치는 영향을 시뮬레이션 하였다. 또한 실험장치를 제작한 후 탑승자의 구동동작을 분석한 결과 보행패턴을 접목한 크랭크는 사용자 무게중심 안정화에 기여하는 것으로 나타났다. 향후 보행패턴을 접목한 크랭크는 서서 타는 자전거의 구동시스템에 접목 가능할 것으로 보인다.
휴머노이드 로봇이 인간의 생활환경에 적응하여 미션을 수행하기 위해서는 최소 아동과 비슷한 키를 가져야 한다. 본 논문에서는 아동과 비슷한 키의 1m 이상 휴머노이드 로봇의 설계에 대하여 다루고 있다. 구체적으로는 휴머노이드 로봇의 기구학, 3차원 모델 설계, 메커니즘 개발, 그리고 서보모터와 소형 PC를 이용한 하드웨어 구조를 제시하였다. 이 과정을 통하여 1m 10cm, 무게 8.16kg의 아동형 휴머노이드 로봇 'CHARLES(Cognitive Humanoid Autonomous Robot with Learning and Evolutionary Systems)' 를 설계하고 제작하였다. 로봇의 보행을 위해 ZMP 기반 보행기법을 적용하고, 보행패턴 생성 알고리즘을 적용하였다. 그리고 보행 실험을 통하여 보행패턴 파리미터의 설정에 따른 보행패턴의 생성 및 변화를 분석하였다.
최근 고령화 사회로의 진입 및 장애 인구의 증가로 인해, 인간의 복지를 위한 자동화 시스템에 대한 수요가 늘고 있다. 특히 재활 자동화와 관련한 로봇 시스템은 환자 본인 및 치료 보조자에 대한 수고를 덜어주면서도 기존의 전통적인 재활효과에 상응하는 성과를 얻을 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구는 하지 근력이 약화된 사용자들의 신체 자중을 보상해줌과 동시에 정상인과 같은 패턴의 보행 훈련을 수행할 수 있는 모바일형 보행 재활 시스템을 제안하고자 한다. 특히, 자중보상 시스템은 신체의 자세 변화 특징을 반영하여, 기구학적인 분석을 통해 구현하였으며 보행 가이드를 위한 제어 알고리즘과 더불어 메인 컨트롤 시스템이 내장된 모바일 플랫폼에 통합 적용되었다. 이러한 모바일 플랫폼은 사용자의 보행 속도의지를 반영하는 UCS(User Command System)와 플랫폼 자체에 내장된 자율주행 알고리즘의 병합되어 운용되도록 고안되었으며, 본 논문에서는 보행 훈련시의 BWS(Body Weight Support)의 효과에 대한 검증에 집중하고자 한다. 이를 위해 인체의 근전도 신호를 측정할 수 있는 EMG(Electromyography) 센서를 활용하여, BWS 및 모바일로봇을 활용한 자중 보상 시의 피험자의 하지 근력 패턴을 측정 및 분석하여, 정상 보행자와의 차이점을 비교함으로서 본 연구의 타당성을 검증하였다.
인간은 다양한 감정을 가지고 있으며 매 시점의 감정 상태에 따라 사고와 판단, 행동이 영향을 받는다. 특히 어떤 사람의 보행하는 모습만 보아도 그 사람의 감정 상태를 짐작할 수 있을 정도로 보행 또한 감정에 영향을 받는다. 현재 휴머노이드 로봇의 이족보행에 관한 연구는 지면의 상태와 상관없이 안정하게 걷는 것을 주로 다루지만 인간과의 교감을 위해서는 감정상태에 따라 보행하는 패턴이 달라질 필요가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보행분석 시스템을 이용해서 네 가지 대표적인 감정(기쁨, 슬픔, 화남, 편안함) 상태에 있는 성인남녀의 보행 데이터를 취득 및 분석하고 상호 특성을 비교하는 연구를 수행했다. 본 논문에서 소개 된 정서적 보행 분석 내용은 휴머노이드 로봇의 정서적 보행에 참고 자료로 사용될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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