본 논문에서는 로봇 말단부에 장착된 카메라 환경에서 시각 궤환을 이용하는 로봇 매니퓰레이터의 자세제어 기법을 제안한다. 자세제어를 위한 기준 관절 속도와 관절 가속도는 외부루프의 특징점을 이용한 영상정보에서 생성된다. 영상평면상에서 특징점을 추종하기 위한 제어 입력은 로봇 동역학을 사용하였다. 영상평면상의 특징점과 관절 각속도 오차를 로봇 구동을 위한 제어입력에 포함시켜 파라미터 불확실성에 강인하도록 하였다. 시스템의 안정도는 Lyapunov 안정도 판별법을 이용하여 입증하였다. 제안된 제어기의 성능은 5-링크 2 자유도를 가지는 로봇에 대한 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하였다.
평탄한 잡음 주파수 특성을 갖는 예측부호화에서 신호 압축을 목표로하여 적절한 잡음 감소 회로를 사용한다면 높은 주파수 성분으로 천이시킬 수 있다. 이 경우 직접 잡음을 제어하는 필터를 사용하는 방법이 있으나 본 논문에서는 신호를 몽롱화(blurring)하는 알고리즘의 특성을 정보령 압축과 잡음 처리면에서 연구하였다 전처리 필터의 몽롱화 과정에 균등 가중이 도입되었으며 이 몽롱화 후처리 필터에 의해 신호가 복원된다. 이처럼 주파수 영역에서 잡음 천이 범위는 필터 크기에 의존한다. 신호몽롱화에 의해 잡음이 증가하기는 하나 지역 통과 특성을 갖는 시각적 감도에 적합한 부호화에 효과적임을 보았다.
A visual servoing method has been proposed based on disturbance observer to eliminate the effect of the off-diagonal component of image feature Jacobian, since performance indices such as measurement sensitivity of visual features, sensitivity of the control to noise and controllability could be improved when an image feature Jacobian was given as a block diagonal matrix. In this paper, experimental results of disturbance observer-based visual servoing are discussed where Samsung FARAMAN-AS1 6-axis industrial robot manipulator is employed. Also, the feature saturator is proposed to stabilize the disturbance observer loop by saturating the differential changes of the image features.
A visual servoing method has been proposed based on disturbance observer to eliminate the effect of the off-diagonal component of image feature Jacobian, since performance indices such as measurement sensitivity of visual features, sensitivity of the control to noise and controllability could be improved when an image feature Jacobian was given as a block diagonal matrix. In this paper, experimental results of disturbance observer-based visual servoing are discussed where Samsung FARAMAN-ASl 6-axis industrial robot manipulator is employed. Also, the feature saturator is proposed to stabilized the disturbance observer loop by saturating the differential changes of the image features.
eLoran은 측위, 항법, 시각 분야에서 요구 정확도에 따라 GPS의 대체 또는 백업시스템으로 사용될 수 있다. eLoran 송신국들은 UTC에 동기 되어 있으므로 TOA를 근거로 한 all-in-view 수신이 가능하여 높은 정확도의 시각 동기와 항법이 가능하다. 또한 LDC를 통해 송신국 및 dLoran 보정 정보 등을 방송함으로써 향상된 PNT를 제공한다. 본 논문에서는 eLoran을 이용한 정밀 시각비교 측정에 필수적인 eLoran 타이밍 수신기의 지연 시간에 관련된 것들을 측정하여 보정값으로 반영하는 기술을 제시하였다. 송신기 종단의 전류 결합기로부터 로란 신호를 추출하여 3 번째 사이클과 교차하는 지점에서 펄스를 생성하는 장치를 구성하고 그 펄스를 기준으로 지연 시간을 측정하는 장치를 구현하였다. 수신기 지연은 상용 eLoran 수신기와 능동형 자기장, 전기장 안테나와 수동형 루프 안테나를 사용하여 각각의 안테나를 연결하였을 때의 지연시간을 측정하였다. 이와 같은 방법으로 교정된 eLoran 타이밍 수신기를 공통시계 비교법에 이용하면 GNSS 이용 시각비교의 백업 시스템으로서 정밀한 시각비교가 필요한 분야에 활용할 수 있다.
최근 영화적 제작에서 필름과 애니메이션은 입체시각과 3D 댑스를 관객들을 위해 만들고 있다. 소비자 입장의 VR 기술의 성숙은 동시에 미디어 제작 추세를 3D 공간, 컴퓨터 게임에서 포르노 비디오 그리고 아카데미에 노미네이트된 VR 단편 'Pearl'에 이르기까지 박차를 가한다. 이 모든 작업들이 양안시차의 정도에 반응하는 우리의 눈이 뇌의 좌우반구에 영향을 받아 입체시를 이루는 입체 퓨전과 연관이 있다. 이는 인간의 정상 시각을 모방한 것이다. 하지만 실험적 작업에서는 3D 공간 제작이 바람직한 것만은 아니다. 본인의 추상 애니메이션 작품에서, 본인은 2D의 평평함과 장소의 혼돈성을 즐겨 사용한다. 이러한 점이 본인이 추상적 시각을 추구하는 부분이다. 내 앞에 있는 것과 무엇이 뒤에 있는지를 즉각적으로 이해할 수 없어서, 감상에서 요구되는 효과를 강화한다. 2015년에 큐레이터인 제프리 쇼(Jeffrey Shaw)가 나에게 아니마 믹스 비엔날레(2015~2016)를 위한 입체시각 작품 제작을 요구했다. 이것이 나로 하여금 어떻게 3차원에서 초결정적 공간보다 입체경이 장소적 시각의 혼돈을 성취하는가라는 질문에 대한 호기심이 일도록 만들었다. 그리고 연달아서, 어떻게 추상과 실험 움직임 이미지 실행이 입체경으로부터 새로운 시각과 네러티브 기회를 여는 해택을 얻을 수 있는가, 만약 유기적인 융합을 넘어서는 방법으로 사용된다면 말이다. 주목할 만한 작업은 전통성 내의 전형적인 예, 양안시에 대한 확장된 접근이 본 논문에서 논의될 것이다. 본고에서는 본인이 아니마믹스 비엔날레를 위해 작업한 반복 입체시 애니메이션 III=III의 간략한 소개와 예술가들이 관심가질 만한 기술, 즉 입체시와 관련된 더욱 실험적이고 확장된 작업방법에 대해 논할 것이다.
달 궤도선의 전반적인 특성을 해석하기 위해 일별 발사가 가능한 Variable Coast 방식을 3.5 위상전이궤적에 적용하였다. 발사장 및 발사체를 선정하여 발사에서부터 달 궤도 진입까지의 전 과정에 대한 임무 시나리오를 구성 및 해석을 수행하였다. 특히 지구-달 회전좌표계에서 정의한 SEM(Satellite-Earth-Moon) 각도는 3.5 위상전이궤적을 전반적으로 검토할 수 있는 중요한 구속조건이다. SEM 각도를 이용한 시뮬레이션 결과를 지구-달 전이궤적 및 달 궤도 진입에서의 발사 시각, 관성비행 기간, 근지점 고도 및 ${\Delta}V$등 다양한 관점으로 분석하고 최적의 SEM 각도를 제안하였다. 이 결과는 향후 Fixed Coast 분석결과와 비교함으로써 발사체 선정에 따른 3.5 위상전이궤적의 특성을 평가하는데 큰 도움을 줄 것으로 예상된다.
In this paper, we propose a robust visual feedback controller with integral action for tracking control of n-link robot manipulators in the presence of constant bounded parametric uncertainties. The proposed control input has robustness to the parametric uncertainty and reduces tracking error in the steady-state. The stability of the closed-loop system is shown by Lyapunov method. The effectiveness of the proposed method is shown by simulation results on the 5-link robot manipulators with two degree of freedom.
For a precise manipulator control in the presence of environmental uncertainties, it has long been recognized that the robot should be controlled in a task-referenced space. In this respect, an effective visual servo control system for robot manipulators based on neural networks is proposed. In the proposed control system, a Backpropagation neural network is used first to learn the mapping relationship between the robot's joint space and the video image space. However, in the real control loop, this network is not used in itself, but its first and second derivatives are used to generate servo commands for the robot. Second, and Adaline neural network is used to identify the approximately linear dynamics of the robot and also to generate the proper joint torque commands. Computer simulation has been performed demonstrating the proposed method's superior performance. Futrhermore, the proposed scheme can be effectively utilized in a robot skill acquisition system where the robot can be taught by watching a human behavioral task.
본 논문에서는 Gazebo 시뮬레이터 기반 UAV 군집 시뮬레이션 구현 및 비행 고도 계층화를 구현한 결과를 보인다. Gazebo 시뮬레이션과 Autopilot Program인 Pixhawk4 SITL(Software In The Loop)을 이용하여 UAV를 시뮬레이터에 생성한 뒤 사전에 정의된 Mission에 대한 정보에 따라 비행이 되도록 구현하였다. 또한, Gazebo 시뮬레이터의 Box Object를 이용하여 UAV의 비행 고도를 시각적으로 계층화하여 표현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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