초등학교에서는 폭넓은 체험과 경험을 통하여 자신의 소질과 능력을 찾아내는 기회를 제공하여 주어야 한다. 그러나 현재 우리나라의 초등학교 정보교육은 전체 학생들을 대상으로 하지 않고 일부 학생들에게 편중되어 있는 실정이다. 때문에 수학이나 과학 교과에 비하여, 정보 분야에 재능을 가지고 있는 학생들을 발견할 기회가 매우 제한되어 있는 구조적인 문제를 안고 있다. 본 연구에서는 학교전체 심화학습 모형에 기반한 로봇교육 프로그램을 개발하였고, 이를 통하여 현재의 초등학교 정보교육이 가지는 문제점을 극복하고자 하였다. 심화학습 위원회 구성과 교육과정 수정을 통하여 정규교육에서 전체 학생들을 대상으로 로봇교육 실행 가능성을 도모하였다. 그 결과 학교전체 심화학습 모형에 기반한 로봇 학습은 창의적 잠재력 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다.
The equipment of industrial robot in manufacturing and assembly lines has rapidly increased. In order to achieve high productivity and flexibility, it becomes very important to develop the visual feedback control system with Off-Line Programming System(OLPS). We can save much efforts and time in adjusting robots to newly defined workcells by using OLPS. A proposed visual calibration scheme is based on position-based visual feedback. The calibration program firstly generates predicted images of objects in an assumed end-effector position. The process to generate predicted images consists of projection to screen-coordinates, visible range test and construction of simple silhouette figures. Then camera images acquired are compared with predicted ones for updating position and orientation data. Computation of error is very simple because the scheme is based on perspective projection which can be also expanded to experimental results. Computation time can be extremely reduced because the proposed method does not require the precise calculation of tree-dimensional object data and image Jacobian.
The force distribution in multi-legged robots is a constrained, optimization problem. The solution to the problem is the set points of the leg contact forces for a particular system task. In this paper, an efficient and general formulation of the force distribution problem is developed using linear programming. The considered walking robot is a quadruped robot with a locked-joint failure, i.e., a joint of the failed leg is locked at a known place. For overcoming the drawback of marginal stability in fault-tolerant gaits, we define safety margin on friction constraints as the objective function to be maximized. Dynamic features of locked-joint failure are represented by equality and inequality constraints of linear programming. Unlike the former study, our result can be applied to various forms of walking such as crab and turning gaits. Simulation results show the validity of the proposed scheme.
An off-line programming, OLP, system is widely used in automation fines. To help an on-line robot system to carry out desirable tasks planned by the off-line simulation, an approach to the real-time communication is presented. The OLP system developed consists of a software, a host computer(PC), a SCARA robot body, four servo drivers, and four independent joint controllers. This study focuses on the software where real-time communication is included. The software, can be used in teaching, trajectory planning, real-time running, and performance evaluation. The evaluation of different control algorithms is one of the merits of the software. The software can give servo commands for task running. A comparison of generated and corresponding actual trajectories provides the evaluation of task performance. The safety, of the OLP system is ensured by alarming malfuntions of the system. The OLP system developed can reduce the teaching time and increase the user's convenience.
Evolving in artificial agent is an extremely difficult problem, but on the other hand, a challenging task. At present the studies mainly centered on single agent learning problem. In our case, we use simulated soccer to investigate multi-agent cooperative learning. Consider the fundamental differences in learning mechanism, existing reinforcement learning algorithms can be roughly classified into two types-that based on evaluation functions and that of searching policy space directly. Genetic Programming developed from Genetic Algorithms is one of the most well known approaches belonging to the latter. In this paper, we give detailed algorithm description as well as data construction that are necessary for learning single agent strategies at first. In following step moreover, we will extend developed methods into multiple robot domains. game. We investigate and contrast two different methods-simple team learning and sub-group loaming and conclude the paper with some experimental results.
We introduce an evolutionary approach to on-line learning for mobile robot control using reconfigurable hardware. We use genetic programming as an evolutionary engine. Control programs are encoded in tree structure. Genetic operators, such as node mutation, adapt the program trees based on a set of training cases. This paper discusses the advantages and constraints of the evolvable hardware approach to robot learning and describes a FPGA implementation of the presented genetic programming method.
최근 조선분야의 경우 생산원가의 절감, 품질의 고급화, 단순작업에 대한 근로기피 등의 이유로 로봇시스템 적용에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 그러나 기존의 로봇 시스템의 교시방식이 교시-재생(Teaching-Playback)방식이어서 작업부재의 형상 및 치수가 매번 변경되는 중공업 분야에서는 적용이 불가능하였다. 본 연구에서는 조선용 아크용접 로봇을 위한 오프라인 프로그램밍(OLP: Off-Line Programming) 시스템을 개발하였다. 오프라인 프로그램밍 시스템의 경우 작업중인 로봇과는 상관없이 다음 부재에 대한 형상 데이터만을 이용하여 컴퓨터상에서 다음 작업프로그램을 미리 생성할 수 있으므로 기존의 온라인 교시-재생 방식의 교시시간의 과다라는 문제를 극복할 수 있다. 본 연구에서는 강교 판넬 및 조선 소조립용으로 개발 중인 아크용접용 로봇 시스템을 위한 오프라인 프로그래밍 시스템을 개발하였다. CAD 데이터나 OLP의 모델링 기능으로 작업부재를 형상한 후 미리 데이터베이스화 되어 있는 자료를 검색하여 부위별 작업매크로 확보를 위하여 실제 로봇 시스템을 이용한 작업테스트를 수행하였다. 개발된 오프라인 프로그래밍 시스템은 기능보완 후 당사 아크용접용 로봇시스템에 적용될 계획이다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.333-338
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2005
This paper presents the target object search algorithm under Dynamic Programming (DP) in the Tree-type maze. We organized an experimental environment with the concatenation of Y-shape diverged way, small mobile robot, and a target object. By the principle of optimality, the backbone of DP, an agent recognizes that a given whole problem can be solved whether the values of the best solution of certain ancillary problem can be determined according to the principle of optimality. In experiment, we used two different control algorithms: a left-handed method and DP. Finally we verified the efficiency of DP in the practical application using our real robot.
In this study, we try to coincide virtual robot system in an OLP(off-line programming) with actual robot system even though kinematic differences between them are made. The virtual robot in the OLP may be modeled according to kinematics of the actual robot system. However, it is a complicated problem to find exactly all kinematic parameters of actual robot and environment. In this paper, an automated calibration method is proposed In order to find some kinematical parameters which are necessary for the modeling of a robot and environment in the OLP. It is applicable to SCARA robot for assembly task. In this method, a well-marked worktable of environment Is regarded as reference coordinate frame. The robot detects some marks on the worktable through sensors attached to the end-effector. The necessary parameters are calculated from the data of the robot joint variables when the robot detects the mark. The model in the OLP is modified by the parameters.
산업기술의 발달로 조립현장에서는 특수한 기능을 갖는 센서와 투울들을 정착한 지능 로보트들이 현재 많이 이용되고 있다. 이러한 지능 로보트들을 사용하는 자동 제조 시스템들이 보다 발전되고 복잡해짐에 따라 작업장내에 있는 여러 로보트들 뿐만 아니라 주변 장치들을 동시에 제어할 수 있는 보다 발전된 형태의 로보트 언어에 대한 필요성이 점증하고 있다. 본 논문에서는 제조 공정내에 존재하는 여러 로보트들 뿐만 아니라 주변 장치들을 동시에 제어할 수 있는 새로운 형태이 로보트 언어, ARL(assembly robot language)을 제안하고 이를 구현하였다. 본 언어 시스템에서는 기존 로보트 언어들이 갖는 공통적인 기능들과 디버깅 기능 이외에 대부분의 기존 언어들이 하드웨어 종속적인 점을 감안하여 별도의 전담 프로세스와 프로세스간 통신을 위한 공통 메모리를 이용하여 로보트나 주변장치에 종속적인 요소들을 최소화 하도록 하여 확장성이나 환경변화에 따른 적응성이 좋도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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