이 글에서는 Multi-Tasking Real Time O.S인 VxWorks를 기본으로 하여 다중센서 융합(Multi-Sensor Fusion) 능력을 갖는 다중 로봇 협조제어 시스템의 구현에 대하여 살펴보았다. 본 제어 시스템은 두대 로봇의 제어에 필요한 장애물 회피, 조건 동작(Conditional Motion) 혹은 동시동작(Concurrent Motion)과 외부 디바이스와의 동기 Motion(Conveyor Tracking)을 수행할 수 있게 구현하였고, 몇몇 작업을 통해 우수성을 입증하였다. 앞으로 본 연구와 관련한 추후 과제로는 1) 자유도가 6관절형인 수직다관절 매니퓰레이터를 위한 충돌회피 알고리즘의 개발, 2) Two Arm Robot의 상대 위치를 위한 Auto-Calibration 시스템의 개발, 3) CAD Based Trajectory 생성 등이 있다.
본 논문에서는 다중로보트의 제어를 위하여 비젼 센서 등 여러 가지 센서신호를 처리할 수 있고 로봇의 충돌회피 및 협조제어를 할 수 있는 제어시스템을 개발하였다. 본 제어장치는 시스템 전체를 관리하며 언어 및 로보트 동작의 교시 그리고 자기진단 등의 기능을 하는 Supervisory Processor, vision에 대한 정보를 담당하는 로보트 제어 processor 등 여러개의 프로세서로 나누어 분산처리 구조를 갖도록 하여 확장성 및 유연성이 높은 시스템이 되도록 하였다. 실험적으로 본 시스템을 이용하여 로보트로 하여금 puzzle을 맞추는 작업을 수행시킴으로써 본 시스템의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 축소 차수 외란 관측기를 이용하여 외란이 있는 이종 다개체 시스템을 위한 협조 추종 제어기를 제안하였다. 이를 위해 우선 주어진 제어 문제가 외란과 모델 불확실성을 가지는 시스템을 위한 강인 제어 문제로 변환 될 수 있음을 보이고 변환된 문제에 외란 관측기 기반의 동적 협조 추종 제어기를 설계하였다. 모의 실험을 통해서 제안하는 이종 다개체 시스템의 협조 추종을 성공적으로 달성함을 보였다.
본 논문에서는 다중 로보느의 협조제어(Coordinated Control)를 위한 로보트 콘트롤러의 설계에 대해서 연구한다. 첫 부분에서는 다중 로보느의 연구배경 및 연구동기에 대해서 논의하고 이어서 Coordinated Task를 묘사하기 위한 Programming Primiitive Set을 정의하며 구현에 대해서도 논의한다. 특히 Motopn Primitive는 synchronous(Coordinated Motion), Asynchronous Motion, Conditional Motion, 특수 Motion으로 분류하고, 각각의 궤적계획 및 구현에 대해서도 간단히 논의한다. 특히 본 논문에서는 외부의 변화하는 환경에 효과적으로 적응할 수 있게 하기 위하여 Vision센서, Encoder신호와 Limit센서, Force센서 등의 다양한 외부 센서를 융합 처리할수 있는 다중 로보트 제어 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 협조 작업하는 로봇 시스템의 제어에 이용되는 자율도를 조정하여 인간 작업자와 로봇 시스템이 효과적으로 역할을 분담하게 함으로써 전체 시스템의 작업 능력을 최대로 이끌어내는 방법을 제시한다. 인간 조작자와 로봇 시스템은 각기 다른 특성과 장점을 갖는데, 이 장점들을 체계적으로 결합하면 현재 기술로는 완전한 자동화가 어려운 작업의 영역에까지 로봇을 활용하여 효율을 극대화할 수 있다. 인간 조작자가 로봇이 처리하기 어려운 작업을 담당하거나 사전에 프로그램하기 어려운 돌발 상황에 대응하게 하면, 각종 센서나 자동화 프로그램을 단순화할 수 있으며, 작업의 속도와 안정성도 증가될 수 있다. 제시된 방법의 효율성을 정량적으로 검증하기 위한 시도로서, 세 개의 서로 다른 기능을 갖는 로봇이 공중에 매달린 긴 빔(beam)을 지지대에 결합하는 조립작업을 서로 다른 자율도 조건에서 반복적으로 수행하여 분석 결과를 도출한다.
현재 사용되고 있는 작업방식은 로봇과 positioner의 상대적인 위치 및 자세설정에 의하여 작업효율 및 성능향상을 꾀할 수 있음에도 불구하고 비효율적인 방법으로 사용하고 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법중의 하나로 로보트와 positioner시스템을 하나의 기구학적 모델로 제어하는 방법이 제시된 바 있다. 상기의 연구에서는 로보트와 positioner(이하 R-P 시스템)간의 협조 제어가 여유자유도제어 방법을 이용하여 가능한 것임을 보였다. 그러나 용접작업과 같은 positioner 위에서의 연속경로 작업에 있어서는 작업공간과 특이성(singularity) 등에 관련된 여러 가지 문제점을 안고 있다. 특이성은 외부의 물리적인 제약이나 로보트의 기하학적 구조의 문제로 발생될 수도 있는데 이때 자유도의 손실을 유발하므로 임의의 원하는 방향으로 움직일 수 없게 된다. 이러한 면에서 R-P 시스템의 조작 성능 평가가 중요한 의미를 갖는다. 본 연구에서는 실제 산업현장에서 이용되고 있는 5 자유도를 갖는 수직 다관절형 로보트와 positioner에 대하여 협조 제어 방법을 검토한다. 그리고 작업공간 내의 조작성능평가를 위하여 Jacobian 행렬을 이용한 조작성지수를 위하여 Jacobian 행렬을 이용한 조작성지수를 도입하고 주어진 작업단면에 대한 이들의 분포를 등고선 그래프로 시각화 한다. 또한 조작성지수를 최대화 하는 알고리즘을 R-P 시스템에 적용하고 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 검토한다
본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안하고 또한 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다. 포섭 구조는 기존의 Al방법과는 달리 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다. 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇의 시뮬레이션을 통해 결과의 효율성을 입증한다.
A co-operative position control is proposed for two robot manipulators with 5 degree of freedoms to transfer an object following a specified trajectory, where each manipulator is assumed to change the posture of its end effector without releasing the object.
본 논문에서는 면역 시스템에 기반한 자율분산로봇 시스템의 협조 제어 및 군행동 전략의 결정 방법을 제안한다. 면역 시스템은 생체의 자기보호 및 유지시스템이다. 면역 시스템의 유용한 성질은 동적으로 변하는 환경에서 최적의 군행동을 결정하는 문제에 적용 가능하다. 면역 시스템을 자율분산로봇 시스템에 적용하기 위하여 로봇은 B-세포로 환경조건은 항원으로 행동 전략은 항체로 제어파라미터는 T-세포로 각각 모델링 하였다, 환경(항원)변화가 감지되면 각 로봇은 적절한 행동전략(항체)을취한다. 이행동전략은 다른 로봇과의 통신에 의하여 자극 또는 억제을 받는다.(면역 네트워크) 최정적으로 많은 자극을 받은 전략이 군행동 전략으로 채택된다. 이 제어방법은 클론선택과 면역네트워크 가설에 기반을 둔것으로서 최적의 군행동 전략을 결정하는데 이용된다. 또한 제어 파라미터로서 T-세포 모델을 추가함으로서 동적인 환경에서 로봇의 적응능력이 향상되었다.
In this paper, we propose an algorithm that realizes cooperative behavior by construction of autonomous mobile robot system. Each robot is able to sense other robots and obstacles, and it has the rule of behavior to achieve the goal of the system. In this paper, to improve performance of the whole system, we use Genetic Programming based on Natural Selection. Genetic Programming's chromosome is a program of tree structure and it's major operators are crossover and mutation. We verify the effectiveness of the proposed scheme from the several examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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