실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.
대부분의 3차원 캐릭터 애니메이션에서는 모션 캡쳐 장비를 통해서 포착된 동작 데이터를 이용하여 다양한 지형상에서 캐릭터의 이동 동작을 표현한다. 이러한 동작 포착 데이터는 실제 사람과 같이 움직이는 동작들을 자연스럽게 표현할 수 있으나, 만약 다양한 지형에 대해 움직이는 동작을 표현할 경우, 지형의 유형에 따라 모든 동작을 캡쳐하여야 하고, 얻어진 동작 데이터를 다른 유형의 캐릭터에 적용할 경우 동작 데이터를 다시 얻거나 기존 동작 데이터를 재편집해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 평지면, 경사면, 계단면 그리고 굴곡면 등 다양한 지형에서의 적응적인 걷기, 달리기의 이동 동작을 생성하기 위한 통합적 생성 방법을 제안한다. 이 방법에서는 캐릭터의 신장이나 걷는 속도 걸음폭 등의 적은 매개변수들을 사용하여 이동 동작을 생성할 수 있다. 관절들의 위치나 각도는 역운동학(Inverse Kinematics)방법으로 계산하고, 골반과 이동하는 다리의 움직임 궤적 산출은 큐빅 스플라인 곡선을 활용한다. 또한 제안된 방법을 통해서 다양한 실제 캐릭터에 적용하여 이동 동작을 확인한다.
As the first step to investigate the fundamental mechanism of a dispersed two-phase flow, we studied the detailed interactions between bubble or particle motion and flow around it. Experiments were carried out with a rising bubble or particle in stagnant water in a vertical pipe. Particles with different densities, and/or different shapes were used for comparison with a bubble. We adopted 3D-PTV (Three-Dimensional Particle Tracking Velocimetry) for measuring the bubble or particle motions, and PIV (Particle Image Velocimetry) for measuring the water flow simultaneously (Hybrid PIV). The experimental results showed that the oblate spheroidal solid particle rose along the longer axis direction at the point that the inclination of the longer axis reached the maximum, and the inclination direction changed after moving. The bubble moved to the direction that the spheroid's projected width grew up to the largest, and the minor axis of the oblate spheroidal body of the bubble was parallel to the moving direction. The trajectory of the center of the particle/bubble which was measured with 3D-PTV, was marked on the section (x-y) of the pipe. It exhibited the pattern of the particle/bubble motion.
천정주행 크레인의 고속 권상작업 및 흔들림 억제 궤적추종을 위한 비선형 적응제어 방법을 제시한다. 천정주행 크레인의 흔들림 운동은 트롤리의 가속도. 권상로프의 길이 및 권상속도와 강하게 결합되어 있다. 이는 비간섭 제어 기반의 흔들림 억제 궤적추종 제어법칙을 설계하는데 있어 장애요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 트롤리의 가속도와 권상속도의 영향을 최소화하는 방법으로 불확실성이 존재하는 경우에도 흔들림 운동의 궁극적 균일 유계성을 보장하는 퍼지 비선형 적응형 흔들림 억제 궤적추종제어법칙을 제안한다. 특히, 제안한 방법은 파라미터 변화. 외란 등을 포함한 시스템 불확실성을 퍼지 불확실성 관측기를 이용하여 보상한다. 따라서, 퍼지관측기의 근사화 오차가 영으로 수렴할 때 추종오차 및 흔들림 각도의 궁극적 한계치는 영으로 감소한다. 끝으로 제안한 방법의 성능검증을 위한 모의실험 견과를 제시한다.
A novel approach to estimate the real time moving trajectory of an object is proposed in this paper. The object position is obtained from the image data of a CCD camera, while a state estimator predicts the linear and angular velocities of the moving object. To overcome the uncertainties and noises residing in the input data, a Kalman filter and neural networks are utilized. Since the Kalman filter needs to approximate a non-linear system into a linear model to estimate the states, there always exist errors as well as uncertainties again. To resolve this problem, the neural networks are adopted in this approach, which have high adaptability with the memory of the input-output relationship. Kohonen Network(Self-Organized Map) is selected to learn the motion trajectory since it is spatially oriented. The superiority of the proposed algorithm is demonstrated through the real experiments.
This paper proposes the Elastic Force application on the obstacle avoidance of the Silvermate Robot. The method deals with the problem associated with the Silvermate robot driving to a goal configuration as avoiding obstacles. The initial trajectory of a robot is determined by a motion planner, and the trajectory modification is accomplished by adjusting the control points. The control points are obtained based on the elastic force approach. Consequently the trajectory of a robot is incrementally modified to maintain a smooth and adaptive trajectory in an environment with obstacles. The suggested algorithm drivers the robot to obstacle avoid in real-time. Finally, the simulation studies are carried out to illustrate the effectiveness of the proposed approach
This work deals with an intuitive method for a planar biped to walk, which is named Relative Trajectory Control (RTC) method. A key feature of the proposed RTC method is that feet of the robot are controlled to track a given trajectory, which is specially designed relative to the base body of the robot. The trajectory of feet is presumed from analysis of the walking motion of a human being. A simple method to maintain a stable posture while the robot is walking is also introduced in RTC method. In this work, the biped is modeled as a free-floating robot, of which dynamic model is obtained in the Cartesian space. Using the obtained dynamic model, the robot is controlled by a model-based feedback control scheme. The author shows a preliminary experimental result to verify that the biped robot with RTC method can walk on the even or uneven surfaces.
Bucket trajectory is crucial regarding precision work with an excavator. In general, the bucket trajectory deviation is determined by the machining deviation of the frame, driving deviation of the driving hydraulic cylinder, clearance in the joints, and deformation of the structure. This paper investigated the relationship between the respective clearance in joints and the trajectory deviation of the bucket at the finishing work of the ditching for a 20-ton excavator. As a result, the larger the clearance, the larger deviation is increased at trajectory. However, it was found that the deviation of the rotation angle and displacement of the bucket was limited and the size of clearance does not affect closely on the contact angle of the pin shaft.
This paper proposes a combined controller frame of the adaptive robust control(ARC) and the sliding mode control(SMC) for the trajectory tracking control of the excavator to preserve the advantages of the both methods while overcoming their drawbacks, namely, asymptotic stability of adaptive system fir parametric uncertainties and guaranteed transient performance of sliding mode control for both parametric uncertainties and external disturbance. The suggested control technique is applied for the tracking of a straight-line motion of end-effector of manipulators, and through computer simulations, its trajectory tracking performances and the robustness to payload variation and uncertainties are illustrated.
In this paper, we propose a new weaving trajectory algorithm for the are welding of a articulated manipulator. The algorithm uses the theory of Bezier spline. We make a comparison between the conventional algorithms using Catmull-Rom curve and the new algorithms rising Bezier spline. The proposed algorithm has been evaluated based on the MATLAB environment in order to illustrate its good performance. The algorithm has been implemented on to the industrial manipulator of DR6 so as to show its real possibility. Through simulations and real implementations, the proposed algorithm can result in high-speed and flexible weaving trajectory planning and can reduce the processing time because it needs one-half calculation compared to the conventional algorithm using Catmull-Rom curve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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