Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.05a
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pp.131-135
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2001
본 논문에서는 작업 변수 또는 동작의 의도에 따라 다양한 형태의 궤적을 생성할 수 있는 동적 궤적 메모리(MTM)와 로봇 관절의 속도 및 가속도 제약조건을 만족하는 동작 시간을 계산하는 방법인 제약 조건을 고려한 표본화 간격 계산법(STICCON)이라는 두 가지 방법을 제시한다. 그리고 그 방법은 인간형 로봇의 동작 궤적 생성을 위한 구조적인 틀을 제안한다. 제안된 방법은 인간형 로봇의 궤적 생성 방법이 가져야 하는 두 가지 특성, 즉 복잡하고 다양한 동작의 궤적 표현 능력과 제약 조건에 따른 동적 궤적의 변형 과정을 모두 가지고 있다.
인간형 로봇(Humanoid)은 인간과 유사한 구조를 갖고 있는 로봇으로, 이족 보행이 가능하고 양 손이 자유롭기 때문에 인간 생활 환경에 적용이 가능하다. 인간형 로봇은 이족 보행 로봇의 형태를 지니며 보통 20 자유도(DOF : Degree of freedom) 이상의 높은 자유도와 직렬형 링크 구조로 인해 로봇의 안정도를 해석하고 움직임을 제어하기가 어렵다. 이러한 이유로 이족 보행 로봇 동작의 안정도를 증가시키기 위해 로봇의 최적화된 동작 패턴 생성과 자세 제어 등이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 범용 근사자의 특징을 갖는 신경망을 이용하여 이족 보행 로봇의 동작 패턴 생성 방법에 대하여 제안하였다. 실제로 계획된 동작을 토대로 6가지의 동작 패턴을 생성하였으며 컴퓨터 모의실험과 상용 이족 보행 로봇을 이용하여 생성된 동작 패턴의 안정도를 확인해보고 제안된 방법에 타당성을 검증하였다.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.15
no.6
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pp.281-287
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2020
In this paper, we propose a method for estimating a walking direction by which a mobile robots follows a person using TRT (Tensor RT) pose, which is motion recognition based on deep learning. Mobile robots can measure individual movements by recognizing key points on the person's pelvis and determine the direction in which the person tries to move. Using these information and the distance between robot and human, the mobile robot can follow the person stably keeping a safe distance from people. The TRT Pose only extracts key point information to prevent privacy issues while a camera in the mobile robot records video. To validate the proposed technology, experiment is carried out successfully where human walks away or toward the mobile robot in zigzag form and the robot continuously follows human with prescribed distance.
For the purpose of next generation technology for robot perfomances, a RAoRA (Robot Actor on Robot Arm) structure was proposed using a robot arm joined with a humanoid robot actor. Mechanical analysis, machine design and fabrication were performed for motions combined with the robot arm and the humanoid robot actor. Kinematical analysis for 3D model, spline interpolation of positions, motion control algorithm and control devices were developed for movements of the robot actor. Preliminary visualization, simulation tools and integrated operation of consoles were constructed for the non-professionals to produce intuitive and safe contents. Air walk was applied to test the developed platform. The air walk is a natural walk close to a floor or slow ascension to the air. The RAoRA also executed a performance with 5 minute-running time. Finally, the proposed platform of robot performance presented intensive and live motions which was impossible in conventional robot performances.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.1
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pp.89-96
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2005
This paper is concerned with a balancing motion formulation and control of the ZMP (Zero Moment Point) for a biped-walking robot that has a prismatic balancing weight or a revolute balancing weight. The dynamic stability equation of a walking robot which have a prismatic balancing weight is conditionally linear but a walking robot's stability equation with a revolute balancing weight is nonlinear. For a stable gait, stabilization equations of a biped-walking robot are modeled as non-homogeneous second order differential equations for each balancing weight type, and a trajectory of balancing weight can be directly calculated with the FDM (Finite Difference Method) solution of the linearized differential equation. In this paper, the 3dimensional graphic simulator is developed to get and calculate the desired ZMP and the actual ZMP. The operating program is developed for a real biped-walking robot IWRⅢ. Walking of 4 steps will be simulated and experimented with a real biped-walking robot. This balancing system will be applied to a biped humanoid robot, which consist legs and upper body, as a future work.
To achieve bipedal walking in real human environments, a bipedal robot should be capable of modifiable walking both on uneven terrain with different heights and on flat terrain. In this paper, a novel walking pattern generator based on a 3-D linear inverted pendulum model (LIPM) is proposed to achieve this objective. By adopting a zero moment point (ZMP) variation scheme in real time, it is possible to change the center-of-mass (COM) position and the velocity of the 3-D LIPM throughout the single support phase. Consequently, the proposed method offers the ability to generate a modifiable pattern for walking on uneven terrain without the necessity for any extra footsteps to adjust the COM motion. In addition, a control strategy for bipedal walking on uneven terrain with unknown height is developed. The torques and ground reaction force are measured through force-sensing resisters (FSRs) on each foot and the foot of the robot is modeled as three virtual spring-damper models for the disturbance compensation. The methods for generating the foot and vertical COM of 3-D LIPM trajectories are proposed to achieve modifiable bipedal walking on uneven terrain without any information regarding the height of the terrain. The effectiveness of the proposed method is confirmed through dynamic simulations.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.7
s.172
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pp.112-121
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2005
This paper is concerned with smooth trajectory generation of biped robot which has inverted pendulum type balancing weight. Genetic algorithm is used to generate the trajectory of the leg and balancing weight. Balancing trajectory can be determined by solving the second order differential equation under the condition that the reference ZMP (Zero moment point) is settled. Reference ZMP effect on gait pattern absolutely but the problem is how to determine the reference ZMP. Genetic algorithm can find optimal solution under the high order nonlinear situation. Optimal trajectory is generated when use genetic algorithm which has some genes and a fitness function. In this paper, minimization of balancing joints motion is used for the fitness function and set the weight factor of the two balancing joints at the fitness function. Inverted pendulum type balancing weight is very similar with human and this model can be used fur humanoid robot. Simulation results show ZMP trajectory and the walking experiment made on the real biped robot IWR-IV.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.12
no.6
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pp.429-440
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2007
The purpose of this research is to develop the Human-centered CAD system in which human factors can be considered during the design stage. For this system there are several issues to research, like the digital human modeling technology, the definition of interactions between human and product, the simulation of human motion when using the product, and the bio-mechanical analysis of human, etc. This paper introduces how to construct the kinematical structure of the digital human model. For our digital human model H-ANIM, the international specification of humanoid animation is referenced. And we added the skeleton geometry and the skin surfaces to our model. And it can manipulate its joints by forward kinematics. Also the IKAN inverse kinematics algorithm is adopted to support the posture prediction of the digital human model in the product environment. All of these ideas are implemented using CAD API so that we can apply these functions to the current commercial CAD systems. In this manner, the human factor issues can be effectively taken into account at the early design phase and the costs of bio-mechanical evaluation will be significantly reduced.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.7
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pp.862-868
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2007
The planar motion of the index finger in general human hands is usually implemented by the actuation of three joints. This task requires a technique to determine the joint combination for each fingertip position which is well-known as the inverse kinematics problem in robotics. Especially, it is an essential work for grasping and manipulation tasks by robotic and humanoid fingers. In this paper, an intelligent neural learning scheme for solving such inverse kinematics is presented. Specifically, a multi-layered neural network is utilized for effective inverse kinematics, where a dynamic neural learning algorithm is employed for fast learning. Also, a bio-mimetic feature of general human fingers is incorporated to the learning scheme. The usefulness of the proposed approach is verified by simulations.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.7
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pp.688-694
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2010
This paper presents a gravity compensator for the manipulator of a service robot. The manipulator of a service robot is operated with low velocity for the safety reason in most cases. In this situation gravitational torques generated by the mass of links are often much greater than dynamic torques for motion. A gravity compensator can counterbalance the gravitational torques, thereby enabling to utilize relatively low power motors. In this paper the gravity compensation for the roll-pitch rotation is considered which is often used for the shoulder joints of the manipulator of a service robot or humanoid robot. A gimbals is implemented and two 1-dof gravity compensators are equipped at the base. One compensates the gravitational torque at the roll joint and another provides the compensational torque for the gimbals. Various analyses showed that the proposed compensator can counterbalance the gravitational torques of 87% at the pitch joint and 50% at the roll joint. It is verified from dynamic simulations that the proposed compensator effectively counterbalances the gravitational torques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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