선박은 다양한 파이프 배관을 필요로 하는 거대한 시스템에 해당한다. 내부의 복잡한 파이프를 배치하는 것은 설계 도면을 따라 진행되지만, 실제 현장에서는 측정 및 시공 오차에 의해 파이프간 체결 위치가 서로 맞지 않는 경우가 다수 발생하게 된다. 이러한 경우, 연결할 양쪽 파이프의 위치를 측정하여 어긋난 위치를 보정하는 파이프 체결부를 새로 설계하여 연결작업을 완료하게 된다. 본 연구는 이러한 오차를 가진 파이프 체결 공정을 기술적 접근을 통해 보완하고자 한다. RGBD 센서의 질점 정보를 이용하여 파이프 위치를 측정하고 양쪽 파이프간의 상대적 위치, 방향의 틀어짐을 로봇의 역기구학으로 해석하여 체결부 파이프의 외관을 보정, 설계하는 방법론을 제시하고자 한다. 파이프의 위치 측정을 위한 질점기반의 정합 과정 및 확률 기반 접근론인 RANSAC을 이용하여 파이프의 좌표계를 추정하고 실험을 통해 제시한 방법의 정확도를 논하고자 한다. 또한 파이프 체결부 설계를 위해 최소한의 자유도를 이용하여 연결가능한 기구학적 정보의 추출 방법론을 다루고자 한다.
서비스 로봇은 사람이 생활하는 환경에서 동작한다. 이런 환경에서는 일반적인 휠베이스 모빌러티(Mobility) 방식의 이동로봇은 동적인 장애물과 정적인 장애물에 둘러싸여 있으므로 로봇의 움직임에 있어 자유로운 주행에 제약을 받게 된다. 이것은 소위 비홀로노믹(Non-Holonomic) 시스템 특성으로 주행 중인 이동로봇은 장애물을 만나면 별도의 조향장치를 사용하거나 차동 휠 구조 로봇의 회전 과정을 수행한 후 이동하고자 하는 방향으로 진행할 수 있다. 이런 장애물을 신속하게 회피하려면 홀로노믹(Holonomic) 시스템 특성이 필요하다. 홀로노믹 시스템은 별다른 회전과정 없이 단순히 좌우로 이동만 하면 된다. 이러한 특성으로 민첩하게 주행할 수 있고 좁은 공간에서 비홀로노믹 로봇보다 효율적이고 자유로운 주행이 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 세 개의 옴니휠(Omni-wheels)을 사용한 홀로노믹 이동로봇 시스템을 개발한다. 세 개의 옴니휠을 사용한 이동로봇의 동역학과 모터 비선형 운동방정식을 고려한 정밀한 비선형 동역학 모델을 유도하여 제시한다. 유도된 식을 통해 각각의 모터 속도를 계산하고. 기본 속도제어기로는 PID방식을 사용한다. 그런데, 옴니휠을 이용한 홀로노믹 이동로봇의 추적제어는 정확한 방위각 센싱 데이터와 기준값(Reference Value)을 필요로 한다. 방위각 센싱은 부정확성과 불확실성(Uncertainty)을 갖는다. 부정확성은 센서 시스템의 노이즈와 얼라이어싱(Aliasing)으로 인하여 발생하고, 불확실성은 모바일 로봇의 왜란(Disturbance)과 미끄러짐(Slip)으로 발생한다. 본 논문에서는 퍼지 논리 추론에 의한 퍼지 방위각 추정기(Estimator)를 개발하여 방위각 제어의 새로운 개념을 제시한다. 끝으로, 퍼지 방위각 추정을 이용한 세 개의 전 방향 바퀴 구조의 이동로봇이 실시간으로 제어되는 실험을 통하여 이동로봇 시스템의 성능을 분석한다.
인간이 최소 에너지를 소비하면서 자연스럽고 안정된 상태로 보행한다는 것에 착안하여, 본 논문은 인간 보행의 COG 궤적을 분석함으로써 인간형 이족로봇의 자연스러운 보행에 관한 연구를 수행한다. 이를 위해서 본 논문은 ssgittal plane과 frontal plane상의 보행 영상으로부터 계측된 COG 궤적을 고려함으로써 안정적이고 에너지를 최소화하는 자연스러운 이족로봇의 보행 패턴을 생성한다. 인간과 이족 로봇은 기구학적인 형태는 유사하지만 자유도에 있어 많은 차이를 의이기 때문에 추출된 인간 관절의 회전력을 이족로봇에 바로 적응할 수 없다. 본 논문에서는 인간의 보행패턴으로부터 계측된 각 관절의 회전력과 인간의 COG 궤적으로부터 계산된 ZMP을 이용하는 적응적 보행 패턴 생성 GA 알고리즘을 통해 5-link 이족로봇 모델의 보행패턴을 생성한다. 제안된 알고리즘은 인간의 각 관절의 회전력과 ZMP 궤적을 고려하기 때문에 인간과 같이 유연하고 에너지 소비를 최소화하는 인간형 이족로봇의 보행패턴을 생성한다. 본 논문은 역기구학을 이용한 일반적인 방법과 제안하는 방법에 의해 생성된 보행 패턴을 각각 5-link 이족로봇 모델에 적용하여 시각적인 측면과 에너지 효율측면에서 평가함으로써 제안하는 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
The purpose of this study was to evaluate normalized jerk according to shoes, slope, and velocity during walking. Eleven different test subjects used three different types of shoes (running shoes, mountain climbing boots, and elevated forefoot walking shoes) at various walking speeds(1.19, 1.25, 1.33, 1.56, 1.78, 1.9, 2, 2.11, 2.33m/sec) and gradients(0, 3, 6, 10 degrees) on a treadmill. Since there were concerns about using the elevated forefoot shoes on an incline, these shoes were not used on a gradient. Motion Analysis (Motion Analysis Corp. Santa Rosa, CA USA) was conducted with four Falcon high speed digital motion capture cameras. Utilizing the maximum smoothness theory, it was hypothesized that there would be differences in jerk according to shoe type, velocity, and slope. Furthermore, it was assumed that running shoes would have the lowest values for normalized jerk because subjects were most accustomed to wearing these shoes. The results demonstrated that elevated forefoot walking shoes had lowest value for normalized jerk at heel. In contrast, elevated forefoot walking shoes had greater normalized jerk at the center of mass at most walking speeds. For most gradients and walking speeds, hiking boots had smaller medio-lateral directional normalized jerk at ankle than running shoes. These results alluded to an inverse ratio for jerk at the heel and at the COM for all types of shoes. Furthermore, as velocity increased, medio-lateral jerk was reduced for all gradients in both hiking boots and running shoes. Due to the fragility of the ankle joint, elevated forefoot walking shoes could be recommended for walking on flat surfaces because they minimize instability at the heel. Although the elevated forefoot walking shoes have the highest levels of jerk at the COM, the structure of the pelvis and spine allows for greater compensatory movement than the ankle. This movement at the COM might even have a beneficial effect of activating the muscles in the back and abdomen more than other shoes. On inclines hiking boots would be recommended over running shoes because hiking boots demonstrated more medio-lateral stability on a gradient than running shoes. These results also demonstrate the usefulness of normalized jerk theory in analyzing the relationship between the body and shoes, walking velocity, and movement up a slope.
최근 다양한 종류의 가상 현실 기기가 개발되면서 고전적인 사용자 입력 방식 이외에도 사용자의 신체 동작을 인식하여 현실감을 높이려는 기술에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 장치 중의 하나인 립모션 컨트롤러는 사용자의 손동작을 인식하여 가상 현실 환경에서 사용자의 손 모양을 실시간으로 나타낼 수 있다. 하지만 인식한 사용자의 손을 사용하여 가상 현실의 물체를 조작하면 종종 손이 물체를 통과하게 되는데, 이러한 상호작용은 실제 현실과는 거리감이 있다. 본 연구에서는 가상 현실에서 사용자의 손과 물체 간의 상호작용 현실감을 높이기 위한 시각적 피드백 시스템의 구축 방법을 제시한다. 가상의 현실에서 사용자의 손과 가상 물체가 충돌하는지 광선 추적법을 활용하여 정밀하게 검사하고, 충돌하였을 때 부호 거리 장과 역기구학을 통해 물체 내부로 들어간 사용자의 손가락 말단의 위치를 물체 표면 밖으로 이동시켜 사용자의 손을 재구성하는 과정을 통해 시각적 피드백을 준다. 이를 통해 실시간으로 가상 현실에서 현실감 있는 상호작용을 할 수 있다.
본 연구는 골격이 있고 삼각형 메쉬로 이루어진 3D 모델의 변형을 빠른 연산 속도로 구현하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 삼각형 메쉬 정점의 위치를 빠른 속도로 계산할 수 있는 IK 풀이 방법을 연구하고 해당 인터페이스를 개발하였다. 모델 표면상에 한 개 이상의 마커를 지정하고 마커의 목표 위치를 설정하면, 이 시스템은 마커의 목표 위치를 기준으로 가속화된 IK 풀이를 통해 모델 표면을 구성하는 삼각형 메쉬 정점의 위치를 계산한다. 메쉬의 위치를 결정하는 데에는 각 마커와 해당 마커에 영향을 미치는 관절, 그리고 해당 관절의 상위(부모) 관절에 대하여 계산을 수행하는데, 이 과정에서 빈번하게 사용되는 중복된 항(terms)이 발생한다. 이러한 중복항을 사전에 계산해 둠으로써 기존의 삼중 중첩 반복 구조의 계산 절차를 이중 중첩 반복 구조로 개선하여 모델 변형 결과를 신속하게 구현할 수 있다. 제안된 가속화된 IK 풀이 방법은 LBS 기법으로 구현된 3D 모델을 다루거나 마커 없이 단순 촬영만으로 대상 물체를 추적하는 무마커 추적 관련 연구 등 다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있다.
본 연구는 몰입형 가상환경에서의 가상현실 사용자의 사회적 현존감을 높이고 다양한 경험을 제공하기 위하여 강체 추적 기반의 가상 아바타 응용 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 마커를 사용한 모션 캡처 기반의 실시간 강체 추적을 기반으로 역운동학을 통해 가상 아바타의 동작을 추정한다. 이를 통해 현실 세계에서의 간단한 객체 조작으로 몰입감 높은 가상환경을 설계함을 목적으로 한다. 가상 아바타를 통한 몰입형 가상환경에 관한 응용을 실험 및 분석하기 위하여 과학실험 교육 콘텐츠를 제작하고 시청각 교육, 전신 추적, 그리고 제안하는 강체 추적 방법과의 설문을 통해 비교 분석하였다. 제안한 가상환경에서 참가자들은 가상현실 HMD를 착용하고 추정된 동작으로부터 실험 교육 행동을 수행하는 가상 아바타로부터 몰입과 교육 효과를 확인하기 위한 설문을 진행하였다. 결과적으로 강체 추적 기반의 가상 아바타를 활용하는 방법을 통해 전통적인 시청각 교육보다 높은 몰입과 교육 효과를 유도할 수 있었으며, 전신 추적을 위한 많은 작업 없이도 충분히 긍정적인 경험을 제공할 수 있음을 확인하였다.
협동로봇은 4차 산업혁명에서 제시하고 있는 생산시스템 중 하나로 작업자의 정교한 손기술과 로봇의 단순 반복작업 능력을 조합하여 효율성을 극대화할 수 있는 시스템이다. 또한, 작업자와 로봇 간의 작업공간 공유에서 발생하는 안전문제의 해결과 함께 효율적인 인터페이스 방법 개발에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 이를 위하여 작업자의 편리성과 집중도를 강화하기 위해 작업자의 수신호를 인식하여 로봇을 제어하는 방법을 제시하였으며 안전공간의 개념을 도입하여 작업자의 안전을 확보하였다. 이를 구현하기 위하여 로봇제어, PLC, 영상처리, 기계학습, ROS 등 다양한 기술을 사용하였다. 또한 이를 교육매체로 활용하기 위하여 제시된 기술들의 역할과 인터페이스 방법을 정의하여 제시하였다. 학습자들은 소개된 여러 기술들을 연계하여 시스템을 구축하고 조정하는 일을 수행한다. 따라서 현장에서 필요한 기술의 필요성을 인식시키고 이에 대한 심화 학습을 유도할 수 있는 큰 장점이 있다. 또한 문제를 제시한 뒤 스스로 문제를 해결하는 방법을 모색하는 형태로 진행해 자기 주도적으로 학습할 수 있도록 유도할 수 있다. 이를 통해 4차 산업혁명의 주요 기술들을 학습하고 다양한 문제에 대한 해결 능력을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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