International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권3호
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pp.256-262
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2012
Direct teaching of the industrial robot is a novel technique to easily teach manipulators. However, teaching data by human hand cannot help having large noise errors ranging from low to high frequency. To use teaching data, post-processing to correct the teaching trajectory is required. Here, a novel shape-based trajectory correction method to rebuild teaching data with the feature information of curvature and velocity is proposed. The proposed method is tested on square and circular objects.
본 논문에서는 로봇팔의 선단을 잡고 원하는 위치로 이동시켜서 작업을 직접 교시하는 직감적인 교시 및 제어를 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 로봇팔 선단부의 위치 방향 및 자세 방향 힘을 측정하는 6축힘 센서, 선단부에서 측정된 힘에 의한 로봇팔 관절 속도제어 명령어 생성 알고리즘, 자체 제작한 6축 로봇팔 및 제어 시스템으로 구성된다. 선단부 핸들러에 부착된 힘센서를 통해 로봇팔 조작자가 핸들러를 조종하는 위치 자세의 6차원의 힘/토크를 감지하고 이를 선단부 조종속도 명령으로 변환하여 6축 로봇팔을 제어한다. 연구 방법의 검증은 자체 제작된 6축 로봇으로 실행하였으며, 조종자의 핸들러 조정을 통한 작업교시에 의한 실험을 통해 제안한 힘 센서기반 로봇 선단 제어 방법이 성공적으로 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 ITO 터치 패널 센서를 로봇의 피부로 이용하여 로봇 팔을 제어하는 물리적 인간-로봇 상호작용 방법을 제안한다. 사람과 로봇간의 물리적 상호작용을 구현하기 위해서는 힘/토크 센서를 사용하는 방법과 작은 소자 타입의 센서를 배치하여 만든 촉각 센서를 사용하는 방법이 연구되고 있다. 하지만, 이러한 센서들은 가격적인 측면이나 성능적인 측면에서 장단점이 존재하며, 본 연구에서는 터치 패널을 로봇의 피부로 사용하여 물리적 상호작용을 하는 방법을 제안하고 전체적인 시스템을 구축하여 실험을 통해 힘/토크 센서의 정확성과 소자 타입 센서의 경제성을 보이고자 한다. 실험은 터치 패널에서 기준점을 잡아 제스처를 생성하여 로봇 팔을 제어하는 방법과 엔드이펙터에 장착하여 로봇 팔을 제어하는 방법에 대해 진행하였다. 이러한 실험을 통해 터치 패널을 이용한 교시 제어의 가능성도 확인하였다.
본 연구에서는 프로그래밍 학습을 위한 교육용 로봇을 설계하고 구현하였다. 제작된 로봇은 센서와 프로세서 그리고 모터 구동회로를 포함하고 있는 하드웨어와 교육용 로봇 제어 소프트웨어, 로봇 구조물 제작용 기계부품 그리고 교육내용과 제작 매뉴얼이 포함된 교재로 구성되어 있다. 제작된 로봇은 컴퓨터를 사용하지 않고 로봇에 직접 프로그래밍이 가능한 특징을 갖고 있는데 이는 로봇 교육에 있어서 장소의 제약을 받지 않고 교육이 가능함을 의미하며 학생들의 프로그래밍 결과가 로봇의 움직임으로 나타나므로 기존의 정적인 컴퓨터 프로그램 교육의 한계를 넘어 동적인 프로그램 교육이 가능하다. 그리고 간단한 하드웨어 지식과 기초 명령어만으로도 로봇을 제어할 수 있도록 사용자 중심의 함수화된 명령어를 사용하여 로봇이나 컴퓨터 프로그램을 처음 접하는 학생들도 쉽게 접근이 가능하도록 설계 하였다.
This paper introduces a dual manipulator system designed to automate the packaging process of industrial coils, which exhibit higher variability than other structured industrial fields due to diverse commercial requirements. The conventional solution involves the direct-teaching method, where an operator instructs the robot on a target configuration. However, this method has distinct limitations, such as low flexibility in dealing with varied sizes and safety concerns for the operators handling large products. In this sense, this paper proposes a two-step approach for coil packaging: motion planning and assembly execution. The motion planning includes a Rapidly-exploring Random Tree algorithm and a smoothing method, allowing the robot to reach the target configuration. In the assembly execution, the packaging is considered a peg-in-hole assembly. Unlike typical peg-in-hole assembly handling two workpieces, the packaging includes three workpieces (e.g., coil, inner ring, side plate). To address this assembly, the paper suggests a suitable strategy for dual manipulation. Finally, the validity of the proposed system is demonstrated through experiments with three different sizes of coils, replicating real-world packaging situations.
본 연구는 초등교사의 로봇활용SW교육 활용의도에 영향을 미치는 요인들 간의 구조적인 관계를 규명하고, 성별, 연령, 경험의 조절효과를 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 초등교사 171명을 대상으로 관련 설문을 진행하여 수집된 데이터는 구조방정식 모형을 사용하여 변수들의 인과관계를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교사가 로봇활용SW교육에 대해 느끼는 유용성, 용이성, 개인혁신성은 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 유용성, 용이성, 개인혁신성은 태도를 매개로 활용의도에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 구조적 관계에서 경험이 조절효과가 있는 것으로 나타난 반면 성별, 연령은 용이성, 유용성, 태도, 개인혁신성, 수업활용의도 변인 사이에서 조절효과를 보이지 않았다. 이와 같은 연구 결과는 초등교사의 로봇활용SW교육 활용 촉진을 위해 성공적인 수업사례, 활용사례, 콘텐츠를 공유하고 이를 위한 지속적인 지원이 필요하며, 교사의 관련 경험 정도에 따라 차별적인 전략이 필요함을 함의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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