The main goal of e-learning systems is just-in-time knowledge acquisition. Rule-based e-learning systems, however, suffer from the mesa effect and the cold start problem, which both result in low user acceptance. E-learning systems suffer a further drawback in rendering the implementation of a natural interface in humanoids difficult. To address these concerns, even exceptional questions of the learner must be answerable. This paper aims to propose a method that can understand the learner's verbal cues and then intelligently explore additional domains of knowledge based on crowd data sources such as Wikipedia and social media, ultimately allowing for better answers in real-time. A prototype system was implemented using the NAO platform.
로봇은 주변 상황을 인지하고 Task를 부여받는 software oriented 형상으로 발전하고 있다. Cloud Robotics Platform은 로봇에 Service Oriented Architecture 형상을 지원하기 위한 방법으로, 상황에 따라 필요한 Task와 Motion Controller를 클라우드 기반으로 제공할 수 있는 방안이다. 휴머노이드 로봇으로 진화할수록 로봇은 로봇 3대 원칙에 따라 보편화된 일상생활 속에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용될 것이다. 따라서 특정 개인만을 위한 로봇 이외에도, 상황에 따라 모든 인간에게 도움을 줄 수 있는 공공재로써의 로봇이 보편화될 것이다. 따라서, 생성하는 정보는 사람, 로봇, 로봇에 지능을 부여하는 클라우드 상의 서비스 애플리케이션, 로봇과 클라우드를 이어주는 클라우드 브릿지로 구성될 것으로 분석되는 Cloud Robotics Computing 환경에서 정보보안의 중요성은 인간의 생명 및 안전을 위해 필수불가결한 요소로 자리잡게 될 것이다. 본 논문에서는 지능화된 로봇을 위한 Cloud Robotics Computing 환경에서 사람, 로봇, 클라우드 브릿지, 클라우드 시스템간 통신 시 보안을 제공하여 해킹으로부터 안전하고 개인의 정보가 보호되는 로봇 서비스가 가능할 수 있는 Security Scheme을 제안한다.
The evolution of bipedal robots was the foundation stone for development of Humanoid robots. The highly complex and non-linear dynamic of human walking made it very difficult for researchers to simulate the gait patterns under different conditions. Simple controllers were developed initially using basic mechanics like Linear Inverted Pendulum (LIP) model and later on advanced into complex control systems with dynamic stability with the help of high accuracy feedback systems and efficient real-time optimization algorithms. This paper illustrates a number of significant mathematical models and controllers developed so far in the field of bipeds and humanoids. The key facts and ideas are extracted and categorized in order to describe it in a comprehensible structure.
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.
미래 인간의 삶은 사회, 경제, 정치와 개인 등 삶의 전 영역에 걸쳐 다학제적 기술의 파급효과 증대에 의해 혁신될 것이다. 특히 로봇 분야와 로봇을 이용한 차세대 게임 분야에서는 다학제적 기여와 상호작용에 의해 더욱 더 기술간 융합화가 가속화 될 것으로 전망된다. 본 연구는 지금까지의 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 기술적인 한계 및 시공간적 제약을 뛰어넘는 새로운 인터페이스 모델로, 기존 인간-로봇 인터페이스 기술에서 가질 수 없는 다양한 모달리티(modality)들의 융합을 통해 보다 신뢰성 있으며 편하고 자유로운 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 연구이다. 이족보행의 휴먼로봇과 모바일 기기 화면의 3D 콘텐츠(contents) 로봇(가상로봇)의 동작과 위치 값을 실시간적으로 연동하는 동기화(Synchronization) 엔진을 개발하고, 상호간의 정보를 주고받기 위한 무선 프로토콜(Protocol) 및 효율적인 티칭(Teaching)을 위한 학습에 의한, 다이렉트 티칭앤플레이(Direct Teaching & Play)의 티칭 프로그램 개발과, 이를 이용한 로봇 게임 시스템을 연구한다.
This paper proposes the necessity of a walking period in footstep planning and details situations in which it should be considered. An optimization-based fast footstep planner that takes the walking period into consideration is also presented. This footstep planner comprises three stages. A binary search is first used to determine the walking period. The front stride, side stride, and walking direction are then determined using the modified rapidly-exploring random tree algorithm. Finally, particle swarm optimization (PSO) is performed to ensure feasibility without departing significantly from the results determined in the two stages. The parameters determined in the previous two stages are optimized together through the PSO. Fast footstep planning is essential for coping with dynamic obstacle environments; however, optimization techniques may require a large computation time. The two stages play an important role in limiting the search space in the PSO. This framework enables fast footstep planning without compromising on the benefits of a continuous optimization approach.
Robots today have wider application fields than they ever have before. They need to work close to humans and fluid and compliable motions are expected of them. This requires redundant degrees of freedom for completing specific task. And conventional motion teaching method cannot be applied to redundant link structures. In this paper, the authors present a proficient, cost-effective and intuitive method for motion teaching. New software to apply this method to a humanoid is also presented. This new method utilizes current sensors to determine which joints to rotate. The experiment shown in this paper is a case of closed link where arms cannot move independently due to the restrictions in between the hands. After the input of several passing points of motion trajectory, the curve fitting is performed by the developed software. This software can insert new points, delete erroneous points and modify existing points. The developed motion teaching method is applied to the Kumdo robot, which is developed by the authors.
인간은 다양한 감정을 가지고 있으며 매 시점의 감정 상태에 따라 사고와 판단, 행동이 영향을 받는다. 특히 어떤 사람의 보행하는 모습만 보아도 그 사람의 감정 상태를 짐작할 수 있을 정도로 보행 또한 감정에 영향을 받는다. 현재 휴머노이드 로봇의 이족보행에 관한 연구는 지면의 상태와 상관없이 안정하게 걷는 것을 주로 다루지만 인간과의 교감을 위해서는 감정상태에 따라 보행하는 패턴이 달라질 필요가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보행분석 시스템을 이용해서 네 가지 대표적인 감정(기쁨, 슬픔, 화남, 편안함) 상태에 있는 성인남녀의 보행 데이터를 취득 및 분석하고 상호 특성을 비교하는 연구를 수행했다. 본 논문에서 소개 된 정서적 보행 분석 내용은 휴머노이드 로봇의 정서적 보행에 참고 자료로 사용될 예정이다.
Humans usually employ more joints than they actually need, and thus they can be categorized as a kinematically redundant system. Therefore, the behavior of the human body can be analyzed by several redundancy resolution algorithms. Different from typical industrial robots that are fixed to the ground, the COG/ZMP condition should be taken into account in the human body motion in order not to fall down. Thus a COG/ZMP stability index is employed as a measure of stability. Kinematic redundancy inherent in the human body can be exploited to satisfy the COG/ZMP condition. Simulation result shows that the COG/ZMP condition can be satisfied by exploiting the null space motion of the kinematically redundant human body model.
Robots have begun to perform various tasks on replacing the human in the daily life such as cleaning, entertainments etc. In order to accomplish the effective performance of intricate and precise tasks, robot hand must have special capabilities, such as decision making in given condition, autonomy in unknown situation and stable manipulation of object. In this study, we addresses the development of a 3-fingered humanoid robot hand system. We execute static analysis, vibration analysis and flexible dynamics to reserve stability at the design. Grasp motion of the finger uses a linear actuator and gears. Motion can be distinguished into four parts depending on the grasping thin paper, sphere, and column. In each motion, we compare the displacement of the case to be rigid with the case to be flexible. As a result, manufactured and feasibility of the robot hand is validated through preliminary experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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