가정에서 사람을 보조하기 위해 이동과 작업이 모두 가능한 모바일 매니퓰레이터의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 크기가 작고 낮은 가격으로 구성할 수 있는 모바일 매니퓰레이터를 개발하기 위해 모바일 로봇에 탑재할 수 있는 소형 매니퓰레이터 시스템을 개발하였다. 개발한 매니퓰레이터는 4자유도를 가지며, 끝단에 그리퍼와 카메라를 부착하여 물체의 인식과 인식한 물체에 대한 작업 수행이 가능하다. 개발한 매니퓰레이터는 수직 방향의 선형 이동이 가능하여 상대적으로 높이 위치한 사람의 손에 물건을 전달하거나 협업을 수행하는 데 유리하다. 개발한 매니퓰레이터의 4자유도 동작을 위한 4개의 액츄에이터를 매니퓰레이터의 베이스에 가깝게 배치하고 매니퓰레이터의 회전 관성을 줄임으로써 매니퓰레이터의 작업 중 안정성을 높이고 모바일 매니퓰레이터의 전복 위험을 낮추었다. 개발한 매니퓰레이터의 끝단에 위치한 카메라에서 RGB 영상을 획득하고 영상처리를 통해 물체를 인식하여 목표한 위치로 옮기는 픽 앤 플레이스 동작을 시험하였으며 로봇의 작업영역(workspace) 내에서 성공적으로 동작함을 확인하였다.
This paper proposes a new string controller for puppet which is optimized in terms of the number of motors and its size. To optimize the number of motors needed for generating the essential motions of puppet, the motion of bending a leg is implemented by one string and the walking motion by two legs is implemented by one motor. To minimize the space needed for the controller when generating the essential motions of puppet, cylindrical and articulated joints are used in the controller. The proposed controller is actually implemented to perform various puppet shows and it has been proved that the size of the controller is small enough for two puppets to stand close to shake hands and it is fast enough to simulate fast dance motions.
인간과 컴퓨터간의 정보이동에 중요한 역할을 해온 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)기술은 핵심적인 정보기술 분야에 속한다. 최근 키보드와 마우스와 같은 입력장치의 사용없이 인간의 몸짓이나 손짓등과 같은 Gesture를 입력으로 사용하여 로봇이나 제어 장치들을 제어하는 연구가 다각도로 진행되고 있으며 그 중요성 또한 날로 증가하고 있다. 본 논문에서는 가속도 센서에서 계측된 정보를 PCA알고리즘에 적용하여 사용자의 제스처를 인식하는 기법을 제안하고자 한다.
We made a master hand which can be used as tool for getting grasping data. By using the data from the master hand, we analyzed grasping patterns of human hands. Based on this analyzed results, we developed an grasping algorithm for some particular hand actions. To develop the above algorithm, we programmed a 3D simulation S/W using Visual C++. And we made a slave hand to prove the validity of the proposed algorithm.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권4호
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pp.333-338
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2009
This paper presents a task-based analysis on the number of independent robotic fingers required for compliant manipulations. Based on the stiffness relation between operational space and fingertip space of a multi-fingered object manipulating system, we describe a technique for modulation of the fingertip stiffness without inter-finger coupling so as to achieve the desired stiffness specified in the operational space. Thus, we provides a guide line how many fingers are basically required for successful multi-fingered compliant tasks. Consequently, this paper enables us to assign effectively the number of fingers for various compliant manipulations by robot hands.
현재 진행되고 있는 대부분의 로봇 연구는 특정한 목적을 수행함에 있어서 기능적으로 안정적이고 원활한 움직임을 보이는 것과 더불어 사용자가 원하는 정보를 적절하게 전달하는 것에 초점을 맞춰 진행하고 있다. 본 논문에서는 로봇의 작업수행 상태가 아닌 외부로부터 입력 값이 없는 대기상태의 행동패턴을 제시하여 보다 자연스러운 인간-로봇 상호작용을 제시하고자 하였다. 로봇의 대기상태 행동패턴을 디자인함에 있어서 비디오 판독 방법을 선택하였고, 실제 서비스업에 종사하는 10명의 사람들을 비디오로 녹화하여 사람들과 상호작용이 없는 대기상태의 반복적인 행동패턴을 관찰하였다. 각각의 비디오 데이터로부터 총 21개의 반복적 행동을 기록하였고, 비슷한 항목들을 통합하여 최종적으로 11개의 행동패턴을 추출하였다. 추출된 패턴들 가운데 6개의 대표적인 행동들을 EEEX라는 로봇에 적합하도록 인코딩 작업을 하였고, 이것들이 사람들에게 올바르게 인식되는지를 확인하기 위하여 검증실험을 수행하였다. 사람들은 대부분의 로봇 행동패턴을 실험에서 의도한 바와 같이 인식하였으나 로봇의 하드웨어 특성상 몸과 팔의 움직임에서 약간의 혼동 요소가 있었다. 추후 실험을 통해 EEEX를 대형 마트의 입구에 실제로 배치하여 대기 중에 중립행동을 보일 때와 보이지 않을 때의 손님의 관심도 차이를 조사해보고자 한다.
본 논문에서 제안 방법은 카메라로 들어오는 입력 영상에서 색상정보를 이용해 손을 인식한다. 이는 인식된 손을 이용해 마우스 포인터를 제어한다. 또한 마우스 포인터를 통해 특정 명령을 수행할 수 있도록 설계한다. 기존의 상호 작용 멀티미디어 시스템은 펜이나 마우스등과 같은 특정 외부 입력 장치들에 의존하였기 때문에 사용자가 불편함을 많이 느꼈다. 하지만 본 논문에서 제안하는 방법은 외부 입력 장치가 필요 없이 손을 이용하여 이러한 단점을 보완한다. 실험 방법으로는 카메라로부터 획득된 영상에서 색 정보를 이용하여 손 영역과 배경을 분리하고, 분리된 손 영역의 중심 좌표를 이용하여 모니터 상의 마우스 포인터 좌표를 결정한다. 이 좌표를 이용해 미리 입력된 영역에 마우스 포인터를 위치시키면 로봇에게 이동 명령을 실행하게 된다. 실험 결과로 제안한 알고리듬은 손 인식 률은 더 정확해졌지만, 여전히 조명에 따른 컬러 값의 변화에 민감하다.
다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.
Since the beginning of the 21st century, emergence of innovative technologies in robotic and telepresence surgery has revolutionized minimally access surgery and continually has advanced them till recent years. One of such surgeries is endoscopic surgery, in which endoscope and endoscopic instruments are inserted into the body through small incision or natural openings, surgical operations being carried out by a laparoscopic procedure. Due to a vast amount of developments in this technology, this review article describes only a technological state-of-the arts and trend of endoscopic robots, being further limited to the aspects of key components, their functional requirements and operational procedure in surgery. In particular, it first describes technological limitations in developments of key components and then focuses on the description of the performance required for their functions, which include position control, tracking, navigation, and manipulation of the flexible endoscope body and its end effector as well, and so on. In spite of these rapid developments in functional components, endoscopic surgical robots should be much smaller, less expensive, easier to operate, and should seamlessly integrate emerging technologies for their intelligent vision and dexterous hands not only from the points of the view of surgical, ergonomic but also from safety. We believe that in these respects a medical robotic technology related to endoscopic surgery continues to be revolutionized in the near future, sufficient enough to replace almost all kinds of current endoscopic surgery. This issue remains to be addressed elsewhere in some other review articles.
BCI (Brain Computer Interface)는 인간의 뇌에서 측정된 EEG (Electroencephalogram)를 활용하여 의수와 같은 기기를 조종할 수 있는 좋은 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 EEG와 힘과의 관계를 알아보고자 최대수축악력 (MVC)의 25%, 50%, 75%로 3개의 등급으로 나누어 EEG 변화를 측정하였다. 얻어진 EEG data를 FFT와 power spectrum analysis로 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$파로 나누어 각 파형의 파워 값을 구한 뒤, 구해진 EEG 파워 값을 PCA와 LDA를 사용하여 특징 추출 및 분류를 하였다. 실험 결과 25%의 악력을 가할 때 보다 75%의 악력 때 더 높은 EEG 파워의 증가를 확인하였고, 왼손과 오른손은 각각 52.03%와 77.7%의 분류율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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