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.
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.
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.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.6
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pp.627-633
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1999
In this paper, we propose a method of cooperative control (T-cell modeling) and selection of group behavior strategy (B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system (DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. These features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For applying immune system to DARS, a robot is regarded as a ?3-cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-cell respectively. When the environmental condition (antigen) changes, a robot selects an appropriate behavior strategy (antibody). And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication (immune network). Finally much stimulated strateby is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and immune network hypothesis, and it is used for decision making of optimal swarm strategy. Adaptation ability of robot is enhanced by adding T-cell model as a control parameter in dynamic environments.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.2
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pp.190-196
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2000
A hybrid position/force control scheme to regulate the force and position by dual arms is proposed where two arms are treated as one rm in a kinematic viewpoint. The force error calculated from the information of two force/torque sensors attached to the end of each arm is transferred to minimum configuration space coordinates and then is distributed to total system joint coordinates, The position adjustment at the total con-figuration coordinates is computed based on the effective compliance matrix with respect to total joint coordinates which is obtained by coordinate transformation between the task coordinates and the total joint coordinates. The proposed scheme is applied to sawing task. When the trajectory of the saw is planned to follow a line in a horizontal plane 2 position parameters are to be controlled(i.e., two translational positions) Also a certain level of contact force has to be controlled along the vertical direction(i.e. minus z-direction) not to loose the contact with the object to be sawn. We experimentally show that the performance of the velocity and force response are satisfactory. The proposed hybrid control scheme can be applied to arbitrary two cooperating arm system regardless of their kinematic structure and the number of actuated joints.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.28-31
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2002
본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안한다. 이것은 자연계의 생물이 진화와 학습을 통해 환경에 적응해 나가는 방식과 유사하다. 또한 본 논문에서는 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다 포섭 구조는 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 신경 망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다. 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇을 이용해 실제 환경에서 구현함으로서 그 유효성을 입증한다.
단일 로봇을 이용한 물체의 운반은 제어대상이 하나이기 때문에 제어가 쉽다는 장점이 있다. 그러나 로봇의 크기에 비해 물체의 길이가 길어지거나 부피가 커지고 무게가 증가할 경우, 물체의 균형을 유지하기가 힘들고 로봇의 속도가 감소하는 등의 문제가 발생한다. 본 연구에서는 페트리넷의 그래픽적인 모델링 방법을 이용하여 전체 작업을 모델링하여 로봇의 작업 상태를 쉽게 파악할 수 있도록 하였으며 명령체계상에서 발생할 수 있는 오류를 사전에 제거하려 하였다. 또한 시스템을 분산형 구조로 설계하여 시스템을 관리하는 별도의 시스템을 설정하지 않는 대신 퍼지 제어기를 이용하여 두 로봇의 협조 작업을 통해 물체를 운반할 경우 일어날 수 있는 애매한 상황에 대한 문제를 수학적인 모델링이 필요하지 않은 퍼지 제어기의 특성을 이용해 해결하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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