In this Paper, we present analysis on the dynamics of human swing and its realization by a miniaturized humanoid robot. Since the motion of legs is the most important in the swing, the swing system can be approximated as a double pendulum. Based on Lagrangian analysis, the leg motion is designed to make the swing motion as sustained oscillation. In order to detect the peak instant of the swing and to synchronize the leg motion with the swing, we use ADXL acceleration/inclination sensor. The miniaturized humanoid in this paper has total 20 DOFs including 6 DOFs in each leg, 34cm in height, and 2kg in weight. As a result of realization of the swing by the humanoid, the sustained oscillation is verified through experiments.
최근 고령화 사회가 되면서 언제 어디서나 실시간으로 진료가 가능한 서비스들을 개발하려는 노력이 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용한 노인건강 관리시스템(이하 U-SilverCare)의 필요성이 급증하고 있다. 본 논문에서는 U-SilverCare에서 유용하게 사용될 수 있는 가속도 센서를 소개하고 U-SilverCare에서 가속도 센서 사용의 적합성 실험과 실험 결과를 분석한다.
본 논문에서는 상황인식(Context Awareness)에 필수적인 정보인 사용자의 활동을 감지하고 인식하기 위한 무선 생체신호처리 시스템과 퍼지추론에 의한 사용자의 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기의 상황을 인식하는 방안을 제안한다. 제안된 방법에서는 지속적인 동작관찰과 사용자의 생체운동량 및 운동패턴을 측정하기 위하여 가속도 센서인 ADXL 202JE를 사용하였다. 측정된 데이터를 RF(Radio Frequency)로 상황인식 서버에 전송하여 퍼지추론 방법으로 사용자의 상황인식(눕기, 앉기, 걷기, 뛰기)을 하였다. 실험결과 Longitudinal Accelometer Average Value의 크기데이터 만으로는 사용자가 뛰고 걷는 행동상태 판단에 어려움이 있었으며, 임의의 블록에 대한 L.A.A의 분산은 걷고 뛰는 행동 판단에 유용하게 이용될 수 있음을 확인하였다.
인체동작상태를 구분하는 기술은 인체활동에 따라 변하는 생체신호의 측정 분석분야, 수면장애의 진단 치료 효과의 스크리닝 검사분야, 만성질환 환자의 운동 상태 진단 운동처방분야에 필요한 기술이다. Armband에 내장된 아날로그 디바이스사의 ADXL202AE을 이용하여 수직방향신호의 평균치(LAA), 수평방향신호의 평균치(TAA), 수직방향 신호의 가속도 변화량의 절대치의 평균치(L-MAD), 수평방향신호의 가속도 변화량의 절대치의 평균치(T-MAD)의 획득과 데이터 처리하여, 인체동작상태(눕기, 앉기, 걷기, 뛰기)를 구분하는 퍼지규칙 기반의 퍼지추론시스템을 구현하였다. 입력데이터(LAA, TAA, L-MAD, T-MAD)와 출력데이터(Lying, Sitting, Walking, Running)의 각 구역에서의 소속정도(menbership degree)와 퍼지규칙은 실험을 통해 얻은 수치 데이터를 사용하여 결정하였다. 눕기$\rightarrow$걷기$\rightarrow$뛰기$\rightarrow$눕기 순으로 생성한 모의실험용 데이터를 분석한 결과, 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기의 동작상태 구분율은 각각 100%이었다.
본 논문에서는 소형 선박용 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU) 개발에 적합한 MEMS(Micro-Electro Mechanical System) 기반의 관성 센서 평가와 선정에 관하여 기술했다. 먼저, 오일러 공식에 기초한 관성 센서의 오차 모델과 잡음 모델을 정의하고, 앨런 분산(Allan Variance) 기법과 몬테카르로(Monte Carlo) 시뮬레이션 기법을 도입하여 관성 센서를 평가하였다. ADIS16405, SAR10Z, SAR100Grade100, LIS344ALH, ADXL103 등 다섯 가지 관성 센서에 대한 평가결과, ADIS16405의 자이로와 가속도계를 조합한 경우 오차가 가장 작게 나타났는데, 600 초 경과시 속도 오차의 표준편차가 약 160 m/s, 위치 오차의 표준편차가 약 35 km로 나타났다. 평가를 통해 ADIS16405 관성 센서가 IMU 구축에 최적임을 알았고, 이러한 오차 감소 방법에 대해서 참고문헌을 조사하여 검토하였다.
최근 4차 산업혁명의 도래로 로봇의 역할이 커지고 있으며, 서비스 분야에도 로봇의 활용이 증가하고 있다. 로봇과 관련된 비선형(nonlinear) 연구에 있어서 가장 대중적인 모델이 역진자(inverted pendulum) 시스템이라 할 수 있다. 역진자 시스템을 응용한 밸런싱 로봇(balancing robot)은 대표적인 비선형 시스템으로 제어이론 및 기타 기구학적 구조를 연구하는 데 주로 활용되고 있다. 본 논문에서는 밸런싱 로봇제어를 위하여 필요한 3축 가속도 센서(ADXL345) 및 3축 디지털 출력 자이로 센서(ITG-3200) 또는 HMC5883L를 활용하여 로봇의 상태를 계측하도록 하며, ESP32-WROOM-32 모듈을 활용하여 밸런싱 로봇을 제어할 수 있는 MCU 모듈을 설계하고자 한다. 또한 ESP32-WROOM-32 MCU 모듈을 활용하여 밸런싱 로봇의 상태를 WiFi 또는 Bluetooth 기반으로 모니터링할 수 있는 MCU 모듈을 설계하고자 한다.
In this paper, the relationship among the vertical acceleration, measuring points and walking patterns is analyzed. To measure acceleration, the acceleration measurement unit and communication board is constructed. It uses MEMS accelerometer ADXL-202 that detects 2-axis acceleration simultaneously. It is shown by the experiment test that the walking pattern is recognized and walking step is detected at easy when acceleration measurement unit is mounted on leg.. This results can be directly utilized in designing the personal navigation system with low-cost inertial sensor.
A new small humanoid robot system is developed in this paper. The humanoid robot has total 20 DOFs : 6 DOFs in each legs, 3 DOFs in each arms, and 2 DOFs in head, 34cms in height, and 2kgs in weight. The robot has the following characteristics: (1) PDA as host controller (2) network-based joint controller (3) wireless camera attached in robot's head (4) mechanism design by CATIA and high speed laser prototyping (5) graphic MMI(Man-Machine Interface) utilizing the CATIA data. By using ADXL inclination sensor, we implement the rope swing with the robot leg motion as well as walking.
이족 로봇(A biped robot)의 안정된 보행과 움직임을 구현하기 위해서는 정밀 센서의 접목이 필수 사항이다. 센서의 정보를 종합한 다음 보행 및 움직임에 적용함으로써 로봇은 향상된 독립성과 자율성을 가지게 되고 그로 인해 지능형 로봇에 한층 더 접근할 수 있게된다. 본 논문에서는 이족로봇의 안정된 보행을 위해 기본이 되는 자세 기울어짐을 측정할 수 있는 가속도 센서를 이용한 이족로봇의 제어 방법을 다루고자 한다. 본 논문의 로봇은 소형 R/C servo motor를 사용하여 설계, 제작 하였으며, 하드웨어 시스템은 메인 CPU로 인텔사의 80C296SA50을 사용, 가속도 측정센서로는 Analog Device 사의 Accelerometer ADXL210를 사용하였다. 이와 같이 가속도 센서를 사용한 시스템은 로봇의 자세를 측정, 판단을 가능케 하여 실시간으로 로봇의 자세를 안정되게 보정 할 수 있어 외부의 변화되는 힘에 자율적으로 대처할 수 있다. 이 때문에 더욱 안정된 지능형 이족로봇을 구현할 수 있다.
본 연구에서는 환자들의 일상생활 동안 움직임 이상을 관찰하기 위한 인체동작 무선계측 기술을 개발하였다. 기술개발에 사용한 도구는 버클리대학에서 개발한 MICA, TinyOS, nesC를 이용하여 무선신호 감지, 소프트웨어 플랫폼, 그리고 임베디드 프로그래밍을 위한 도구로 사용하였다. 실험을 위해 개발된 장비를 인체의 가슴부위에 부착하고 움직임 동작인 앉기, 서기, 눕기 데이터를 획득하여 PDA로 무선전송하여 저장하고 처리하여 그래프로 보여준다. 보여진 결과는 인체동작을 구속이나 제한 없이 기록할 수 있게 된다. 본 연구의 결과는 환자의 움직임 이상과 일상생활동작을 관찰하는 데 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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