This paper presents an under-actuated robotic hand inspired by the ligamentous structure of the human hand for a prosthetic application. The joint mechanisms are based on the concept of a tensegrity structure formed by elastic strings. These rigid bodies and elastic strings in the mechanism emulate the phalanx bones and primary ligaments found in human finger joints. As a result, the proposed hand inherently possesses compliant characteristics, ensuring robust adaptability during grasping and when interacting with physical environments. For the practical implementation of the tensegrity-based joint mechanism, we detail the installation of the strings and the routing of the driving tendon, which are related to extension and flexion, respectively. Additionally, we have designed the palm structure of the proposed hand to facilitate opposition and tripod grips between the fingers and thumb, taking into account the transverse arch of the human palm. In conclusion, we tested a prototype of the proposed hand to evaluate its motion and grasping capabilities.
In this paper, we propose a novel propulsion method for a Biomimetic underwater robot, which is a bio-inspired approach. The proposed propulsion method mimics the pectoral fins of a real fish. Pectoral fins of real fish are able to propel and change direction. We designed the propulsion mechanism of 1 D.O.F. that has two functions (propel and change direction). We named this propulsion system 'Flipper'. The proposed propulsion method can control forward, pitch and yaw motion using the Flipper. We made an experimental underwater robot system and verified the proposed propulsion method. We measured its maximum speed and turning motion using an experimental underwater robot system. We also analyzed the thrust force from the maximum speed, using the thrust equation. Experimental results showed that our propulsion method enabled the thrust system of the biomimetic robot.
In service robots, a number of human movements are analyzed using a variety of sensors. Vibration signals from walking movements of a human provide useful information about the distance and the movement direction of the human. In this paper, we measure the intensity of vibrations and detect both human walking pace and direction. In our experiments, vibration signals detected by microphone sensors provide good estimation of the distance and direction of a human movement. This can be applied to HRI (Human-Robot Interaction) technology.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권3호
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pp.176-181
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2007
This paper presents evolvable neural networks based on a developmental model for navigation control of autonomous mobile robots in dynamic operating environments. Bio-inspired mechanisms have been applied to autonomous design of artificial neural networks for solving practical problems. The proposed neural network architecture is grown from an initial developmental model by a set of production rules of the L-system that are represented by the DNA coding. The L-system is based on parallel rewriting mechanism motivated by the growth models of plants. DNA coding gives an effective method of expressing general production rules. Experiments show that the evolvable neural network designed by the production rules of the L-system develops into a controller for mobile robot navigation to avoid collisions with the obstacles.
A traditional fabrication method is very difficult to make small robots using embedded sensors, actuators and connectors. Fortunately, Shape Deposition Manufacturing can provide an alternative method, and it has many benefits. Firstly, the weight of robot can be lighter, as it can be consisted of composite materials. Secondly, SDM can make simple robot structures because this approach does not need to use connectors and fasteners. Lastly, SDM gives stiffness and flexibility at the specific parts. Therefore, in this paper, we present a design of 3 segment legs organized by SDM, what the SDM approach is, and compare SDM method with 3 segment prototype legs which uses a traditional approach and made by DGIST.
Ionic polymer metal composite (IPMC), one of Electro- Active Polymer (EAP) actuators, has great attention due to the low-voltage driven, large deformation and its potential for artificial muscles. In this paper, we firstly review fish swimming modes using various propulsion mechanisms. Based on study on the swimming mechanisms, we develop an underwater robot actuator which mimics fanning motion of webfoot form. It consists of four actuators fabricated by using IPMC and PDMS which mimics Bio-inspired motion Experiments using a prototype show that the webfooted IPMC actuator generates large deformation and propulsion.
산업용으로 다양한 형태의 로봇팔이 사용되고 있으며, 특히, 다품종 소량생산으로 생산방식의 변화가 이루어지면서 산업현장에서 다양하게 사용이 가능한 그리퍼에 대한 중요성이 높아지고 있다. 이러한 중요성에 기반을 두어 본 연구진은 기존에 연성재질의 비선형성을 이용하여 강성을 변화시킬 수 있는 가변강성 메커니즘 그리퍼를 연구하였다. 시제품을 제작하고 실험을 통해 강성의 변화와 그 유용성을 확인하였다. 그러나 세 개의 가변강성 메커니즘을 배치하여 그리퍼를 설계 및 제작함으로써 물체를 파지하는 상황에 따라 파지를 제대로 하지 못하는 현상이 발생하였다. 또한, 그리퍼 간의 균형이 맞지 않아 물체 파지 시에 파지할 물체가 회전하면서 미끄러지는 경우가 드물게 발생하는 문제가 있었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 새로운 형태의 그리퍼가 필요하게 되었다. 새로운 형태의 그리퍼를 설계하기 위하여 생체모사기술을 적용하였다. 사람의 손바닥과 파리지옥의 움직임을 통해 영감을 얻어 새롭게 가변강성 소프트 로봇 핸드를 설계하였다. 손바닥이 접히는 메커니즘을 가변강성 그리퍼에 장착된 텐던을 당기는 것과 연동하여 파지 성능을 높일 수 있었다. 가변강성 메커니즘에 파리지옥과 손바닥 형태의 메커니즘을 결합하여 파지 안전성을 높인 소프트 로봇 핸드는 기존의 가변강성 메커니즘 그리퍼보다 다양한 형태와 무게를 가진 물체를 안정적으로 파지하였다.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.158-163
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1998
This paper is our first attempt to construct a information processing system such as the living creatures' brain based on artificial life technique. In this paper, we propose a method of constructing neural networks using bio-inspired emergent and evolutionary concept, Ontogeny of living things is realized by cellular automata model and Phylogeny that is living things adaptation ability themselves to given environment, are realized by evolutionary algorithms. Proposing evolving cellular automata neural systems are calledin a word ECANS. A basic component of ECANS is 'cell' which is modeled on chaotic neuron with complex characteristics, In our system, the states of cell are classified into eight by method of connection neighborhood cells. When a problem is given, ECANS adapt itself to the problem by evolutionary method. For fixed cells transition rule, the structure of neural network is adapted by change of initial cell' arrangement. This initial cell is to become a network b developmental process. The effectiveness and the capability of proposed scheme are verified by applying it to pattern classification and robot control problem.
본 논문은 목표한 방향으로 자유롭게 기동할 수 있는 새 크기의 물리기반 날갯짓 비행로봇 시뮬레이션을 위한 동역학적 신경망 컨트롤러를 생성하는 통합적인 진화연산 방법을 제시한다. 제안된 진화로봇 시스템은 날갯짓 비행의 추가적인 민첩성과 안정성을 위하여 Morphological Computation 개념을 응용한 간단한 날개 순응성 모델과 그와 통합된 Mechanosensory 정보를 활용한다. 역학적으로 불안정한 날갯짓 기동의 안정성 개선을 위해 로봇의 날개는 회전스프링으로 팔의 골격에 연결된 여러개의 패널들로 모델링되어, 새의 깃털에서 영감을 받은 단순한 형태의 날개 유연성을 시뮬레이션 하도록 설계되었다. 신경망 컨트롤러 역시 생물학적으로 의미있는 좌우대칭적 연결구조를 가짐과 동시에 최대의 진화연산 탐색 가능성을 위해 두 개의 fully-connected 신경망 모듈로 이루어지며, 이를 위한 센서정보로서 항법센서와 더불어 각 날개패널의 움직임 보들이 입력되어진다. 이러한 설계는 각 패널센서로 하여금 잠재적으로 신경망의 날갯짓 패턴 생성에 관여하게 함과 동시에, 날개에 가해지는 힘의 감지와 패널의 굽어짐으로 인한 날개 순응성으로부터 얻을 수 있는 비행의 민첩성과 안정성 향상을 동시에 유도할 수 있다. 본 시스템으로 진화된 날갯짓 로봇은 실시간으로 주어지는 목표방향으로의 효과적인 기동과 함께, 외부의 공기역학적 섭동에 대하여도 더욱 안정적인 비행을 유지함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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