본 연구의 목적은 초등학교 교육과정에서 활용이 가능한 학습도구로서 프로그래밍이 가능한 로봇의 활용 방안을 알아보기 위함이다. 로봇은 다른 디지털 교구와는 달리 프로그래밍과 이를 통한 조작이 쉽다는 점에서 교수-학습목적의 차별화된 매체적인 특성을 갖는다. 이 연구에서는 초등학교 학생들에게 컴퓨터 프로그램의 핵심인 알고리즘을 가르치기 위한 도구로서 로봇게임프로젝트 개발을 통해 연구목적을 달성하고자 하였다. 본 연구에서 교구로 사용한 레고는 프로그래밍을 할 수 있는 환경을 갖추고 있으며, 중앙제어장치, 센서 및 모터세트를 기계적으로 조합하여 로봇을 만들 수 있다. 개발한 프로젝트는 학생들이 6차시 수업을 통해 3개의 과제를 해결하도록 하는 과정에서 이루어졌다. 이들 각각은 알고리즘의 기본적 원리들을 바탕으로 구성되었으며, 이 프로그램을 교실수업에 적용해 본 결과, 학생들이 상대적으로 학습의 즐거움을 경험하고 몰입의 효과가 나타났음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 일반적인 초등학교 교실에서 직접 로봇을 조작하는 활동이 학교교육활동에 새로운 가능성을 가져올 수 있음을 보여준 것이라고 하겠다.
본 연구에서는 Fig.1과 같은 조립용 손목을 개발하였는데, 유연성의 구조는 RCC의 원리를 이용하고, 감지성은 Hi-Thand에서 채택한 스트레인 게이지 방식을 적용 하였다. 이 조립용 손목의 성능실험은 조립될 부품간의 틈새율, 부품의 길이 그리고 오차의 크기에 따라 수행하였으며, 조립시 스트레인 게이지로부터 측정되는 반력들은 D.E.Whitney의 조립이론식을 적용하여 구한 이론치와 비교하여 보았다. 반력을 측정 하는 궁극적인 목적은 이 측정치를 이용하여 귀환제어함으로써 초기오차를 수정하는 것이기 때문에 귀환제어를 어떻게 하느냐에 따라 조립시 생기는 반력이나 조립시간이 달라진다. 따라서 귀환제어를 위한 제어 알고리즘을 개발하였고 조립시 발생하는 반 력을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 구해서 귀환제어 시키지 않을시 즉 수정적 방법에 의해서 조립할때에 발생하는 힘과를 비교 분석하였다.
Recently, robotic bin-picking tasks have drawn considerable attention, because flexibility is required in robotic assembly tasks. Generally, stereo camera systems have been used widely for robotic bin-picking, but these have two limitations: First, computational burden for solving correspondence problem on stereo images increases calculation time. Second, errors in image processing and camera calibration reduce accuracy. Moreover, the errors in robot kinematic parameters directly affect robot gripping. In this paper, we propose a method of correcting the bin-picking error by using trinocular vision system which consists of two stereo cameras andone hand-eye camera. First, the two stereo cameras, with wide viewing angle, measure object's pose roughly. Then, the 3rd hand-eye camera approaches the object, and corrects the previous measurement of the stereo camera system. Experimental results show usefulness of the proposed method.
기존에는 로봇 말단에 6축 힘/토크 센서를 부착하여 로봇의 힘제어 및 충돌감지를 수행하였지만, 이 방법은 매우 고가이고, 로봇의 몸체에서 발생한 충돌을 감지할 수 없었다. 이의 대안으로 각 관절에 관절 토크센서를 장착하였으나, 토크 측정 시에 발생하는 다양한 오차로 인하여 실제 적용에 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 정확한 토크 측정을 위한 관절 토크센서 및 이를 포함하는 관절모듈을 개발하였다. 제안된 관절모듈은 로봇에 인가되는 모멘트 부하를 지지하고, 조립 시 발생하는 응력을 감소시키기 위하여 토크센서에 디스크형 커플링을 첨가하여 원하는 회전토크만을 효과적으로 측정할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통하여 제안한 토크센서의 성능을 검증하였다.
반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다. 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.
기존의 자동차 부품 로봇 용접방법은 노즐을 통하여 $CO_2$ 가스가 확산되는 구조로 되어있어 용접대상물에 노즐간섭으로 인하여 로봇 용접이 불가능한 부위가 많고, 공간이 좁은 부분의 용접은 2차 수작업으로 완성하고 있어 생산성 향상에 걸림돌이었다. 따라서 본 연구에서는 이러한 용접과정을 분석하여 $CO_2$ 가스 소모량을 절약하고, 좁은 공간 부위를 로봇 용접할 수 있는 새로운 특수 용접 노즐을 개발하여 생산성을 향상시키고자 하였다. 본 연구개발에서 설계 제작된 협대역 자동차 부품 로봇 용접용 특수 용접 팁은 2단 구조로서 중단부에 직경 3mm의 구멍을 8개소로 제작하고 $CO_2$ 가스 소모량을 47%이상 절약한 형태로서 용접 결함율이 비교적 낮은 개발품이다. 본 연구의 결과는 국내 자동차 업계에서 사용되는 구형 용접 팁을 중간부에 구멍이 뚫린 2단 구조의 노즐로 대체하면 생산원가를 절감할 수 있다고 판단된다.
반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.
로봇을 적용한 자동화 생산 라인에서 로봇 셋업 시 시뮬레이션을 통한 Off-Line Programming(OLP)과 로봇 캘리브레이션은 작업 시간을 단축하고 양산 전부터 생산 품질을 관리하기 위해 필수적이다. 본 연구에서는 상용 3D 스캐너를 사용하여 생산 라인의 CAD 데이터와 현장의 3차원 측정 스캔 데이터를 정합하는 로봇 캘리브레이션 방법을 개발하였다. 제안한 방법은 Iterative Closest Point(ICP) 알고리즘을 통해 두 개의 3차원 점군 데이터를 정합하여 로봇을 교정한다. 정합은 3단계로 수행한다. 먼저 CAD 데이터로부터 3개의 평면으로 연결된 꼭짓점을 특징점으로 추출한다. 추출한 특징점 주변에 위치한 스캔 점군데이터로부터 평면을 재구성하여 대응하는 특징점을 생성한다. 마지막으로 ICP 알고리즘을 통해 추출한 특징점들 간의 거리를 최소화하여 위치 변환 행렬을 계산한다. 자동차 차체 조립라인의 스팟용접 로봇 설치에 제안한 방법을 적용한 결과 스팟용접에서 일반적으로 요구하는 정밀도 1.5mm 수준으로 로봇의 위치 및 자세를 캘리브레이션 할 수 있었으며, 기존에 레이저 트래커를 사용하면 로봇 한 대당 5시간 이상 소요되던 셋업 시간은 40분 이내로 단축할 수 있었다. 개발한 시스템을 사용하면 차체 스팟 용접에 필요한 정밀도를 유지하면서 자동차 차체 조립 라인의 OLP 작업시간을 단축하여, 로봇 정밀 티칭 시간을 단축하여, 생산제품의 품질 향상 및 불량률을 최소화할 수 있다.
The equipment of industrial robot in manufacturing and assembly lines has rapidly increased. In order to achieve high productivity and flexibility, it becomes very important to develop the visual feedback control system with Off-Line Programming System(OLPS ). We can save much efforts and time in adjusting robots to newly defined workcells by using Off-Line Programming System. A proposed visual calibration scheme is based on position-based visual feedback. The visual calibration system is composed of a personal computer, an image processing board, a video monitor, and one camera. The calibration program firstly generates predicted images of objects in an assumed end-effector position. The process to generate predicted images consists of projection to screen-coordinates, visible range test, and construction of simple silhouette figures. Then, camera images acquired are compared with predicted ones for updating position and orientation data. Computation of error is very simple because the scheme is based on perspective projection, which can be also expanded to experimental results. Computation time can be extremely reduced because the proposed method does not require the precise calculation of tree-dimensional object data and image Jacobian.
The equipment of industrial robot in manufacturing and assembly lines has rapidly increased. In order to achieve high productivity and flexibility, it becomes very important to develop the visual feedback control system with Off-Line Programming System(OLPS). We can save much efforts and time in adjusting robots to newly defined workcells by using Off-Line Programming System. A proposed visual calibration scheme is based on position-based visual feedback. The visual calibration system is composed of a personal computer, an image processing board, a video monitor, and one camera. The calibration program firstly generates predicted images of objects in an assumed end-effector position. The process to generate predicted images consists of projection to screen-coordinates, visible range test, and construction of simple silhouette figures. Then, camera images acquired are compared with predicted ones for updating position and orientation data. Computation of error is very simple because the scheme is based on perspective projection, which can be also expanded to experimental results. Computation time can be extremely reduced because the proposed method does not require the precise calculation of tree-dimensional object data and image Jacobian.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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