최근, 아크용접을 하는데 있어서 보다 균일한 용접상태와 용접품질의 향상 및 동일시간에 보다 많은 용접을 함으로써 생산성 향상을 위해 로봇의 이용이 점차로 증가하고 있다. 로봇용접의 과정 중 실제 용접을 실시하기 위해 로봇을 움직이기 이전에 용접할 부위의 검출이 선행되어야 하고, 그 검출방법에 있어서 크게 접촉식과 비접촉식으로 대별된다. 본 논문에서는 비접촉식 중 영상처리센서인 레이저 다이오드와 CCD 카메라를 이용하여 CCD 카메라를 거친 영상을 처리하여 용접선을 추적하고 용접을 하도록 하고 있다. 레이저 다이오드를 용접모재와 어떤 각도를 가지도록 조사하게 되면 모재표면의 형상에 따라 반사되는 굴곡면이 달라지게 되는데 이 형상이 CCD 카메라를 통해 입력되고, 이 입력된 화상을 이미지 보드와 프로그램을 통하여 분석을 하고, 얻어진 용접선의 화상의 좌표 값을 토대로 로봇을 이동시킴으로써 용접을 하도록 하고 있다. 용접은 실시간으로 이루어짐으로써 생산성 향상에 크게 기여할 수 있다. 또한 모재에 따라 굴곡이 다른 1차원 평면의 용접인 경우는 약간의 프로그램 수정으로 대부분 추적 가능하다.
다양한 환경에서 작업을 수행하고 있는 아동 로봇이 작업을 수행하며 목표지점으로 정확하게 이동하가 위해서는 정밀한 위치 측정 시스템이 필요하다. 본 논문에서 특정 위치에서 이동로봇의 정밀한 위치 측정을 위한 새로운 고정밀 도킹센서를 제안하였다. 제안된 도킹 센서는 Linear CCD와 2개의 초음파 센서로 구성되어 있다. 도킹 센서는 단순한 마크가 있는 평면과 센서 사이의 횡방향 위치 (x)와 종방향 위치 (y), 각도(${\theta}$)를 측정한다. 2개의 초음파 센서는 각센서의 거리정보를 이용하여 종방향 위치와 각도를 측정하고, Linear CCD는 횡방향 위치틀 측정한다. 전방향 이동로봇에 적용하여 제안된 센서의 성능을 확인하였다. 실험 결과로부터 종횡 lmm 이내, 각도 $0.2^{\circ}$ 이내의 반복정밀도를 갖는 고정밀의 도킹 센서 성능을 확인할 수 있었다. 제안된 도킹 센서는 이동로봇의 정밀한 도킹에 활용될 수 있다.
SALM(Simultaneous localization and mapping) and AI(Artificial intelligence) have been active research areas in robotics for two decades. In particular, localization is one of the most important tasks in mobile robot research. Until now expensive sensors such as a laser sensor have been used for mobile robot localization. Currently, the proliferation of RFID technology is advancing rapidly, while RFID reader devices, antennas and tags are becoming increasingly smaller and cheaper. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying location of the mobile robot in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. In the smart floor using RFID tags, the localization error results from the sensing area of the RFID reader, because the reader just knows whether the tag is in the sensing range of the sensor and, until now, there is no study to estimate the heading of mobile robot using RFID tags. So, in this paper, two algorithms are suggested to. The Markov localization method is used to reduce the location(X,Y) error and the Kalman Filter method is used to estimate the heading($\theta$) of mobile robot. The algorithms which are based on Markov localization require high computing power, so we suggest fast Markov localization algorithm. Finally we applied these algorithms our personal robot CMR-P3. And we show the possibility of our probability approach using the cheap sensors such as odometers and RFID tags for mobile robot localization in the smart floor
Recently gantry-type robot with 3 axes rectangular coordinates have been studied in the many industrial production equipment and machinery fields. To acquire a good handling and motion performance of this robot, reducing the settling-time and securing the accurate-transfer positioning under high-speed conditions should be required. However when robot is moved in high-speed, the large inertia of robot can lead to serious vibration of robot's head. The time-delayed control characteristics of this robot can also lead to tracking error. In this research, the analysis of the effects of higher order positional-profile is carried out to assure high-speed performance and stiffness specifications. To remove the residual vibration caused by kinematic coupling effect of dual-servo gantry, we develop a dual-servo gantry of rotary type that moving frame of x-axis rotates about z-axis. In order to decrease the tracking error, the 3 type lead-filter through system identification was applied respectively. From the experimental results, it was shown that zero-order series leader-filter has the best performance about tracking error and settling time.
본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 알고 리즘을 제안하고자 한다. 시스템의 구성은 로봇에 탑재된 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF 무선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되는 지역을 회피하도록 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하고 호스트는 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 피해 나가도록 하며 로봇이 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가도록 한다. 먼저 로봇으로부터 전송되어진 영상은 호스트PC에서 다음과 같은 영상처리과정을 거치도록 한다. 먼저 Original영상을 입력받아서 3X3 mask Sobel 연산자를 사용한다. 그리하면 윤곽선이 추출된다. 여기서 추출된 윤곽정보는 처리가 용이하도록 NOR Converter를 거치도록 한다 마지막으로 이 영상의 경계값을 찾는다. 처음에 획득한 영상은 깨끗한 환경에서 얻어진 것이 아니라 주변에 여러 가지 기구나 명암대비가 뚜렷하지 못한 조건들로 되어 있다. 어떤 장애물이라도 가까이서 획득한 영상으로 보게 되면 색상이 단일한 색상으로 나타난다. 즉, 멀리 있는 영상정보나 장애물이 없는 영상 정보 쪽에 히스토그램이 넓게 분포되기 마련이다. 이런 이유로 마지막에 Convert를 처리한 영상의 경계치를 229로 둔다. 그러면 거의 흰색에 가까우면서도 약간의 그레이 레벨만 가진다 하더라도 흑백 대비를 뚜렷하게 만들어 준다. 즉, 불순 성분을 받아들이기 위하여 경계값을 높이는 것이다. 다음으로 처리된 영상의 좌표를 (0, 0)에서 (0, 197)까지의 히스토그램 분포를 스캔한다. 그러면 장애물이 있는 부분의 히스토그램의 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 이용하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다
This study proposes the method to make a map of moving environment area and passed area by sensor using for recognizing environment or avoiding obstacle. We win develop an efficient algorithm to use sensors and get the data by the user friendly system. Through this system, we win study the way to know of the driving environment of moving robot on the long distance point. To this, we use only one ultra-sonic sensor with a servo motor which rotates 180 degree and loads an ultra-sonic sensor. A sensor can measure 1m${\sim}$8m range and a servo motor can distinguish 15 degree by 12 divide of 180 degree. By this feature of operating system, the robot which has these sensor module detects around of area and moves another point. In this way, users gather the data of detecting distance and change the data to X-Y coordinates. And users derive a map from these accumulate data.
This paper presents feedback control?method of educational robot made up of step motor by specific Tiny-C at PPI 8255 board of pocketcom(pocket computer; PC-E200). Machine language capacity of Tiny-C compiler(Ver 1.0) is about 22kbyte, and so it is easily transmitted from personal computer to pocketcom of conventional memory 32 kbyte. This experimental results show that Tiny-C control programs are practised on the pocketcom connected to PPI 8255 board for educational robot and X-Y plotter, and these are presented to show the effectiveness of the proposed algorithm.
Robot system development consists of several sub-tasks such as layout design, motion planing, and sensor programming etc. In general, on-line programming and debugging for such tasks demands burdensome time and labor costs, which motivates an off-line graphic simulation system. MSRS(Microsoft Robotics Studio) released in recent years is an appropriate tool for the graphic simulation system since it supports CCR(Concurrency and Coordination Runtime), DSS(Decentralized System Services), and dynamics simulation based on PhysX and graphic animation as well. In this paper, we developed an MSRS based network simulation system for quadruped walking robots, which controls virtual 3D graphic robots existing in remote side through internet.
We propose time-optimal cornering motion trajectory planning and control algorithms for differential wheeled mobile robot with motor actuating voltage constraint, under piecewise constant control input condition. For time-optimal cornering trajectory generation, 1) we considered mobile robot's dynamics including actuator motors, 2) divided the cornering trajectory into one liner section, followed by two cornering section with angular acceleration and deceleration, and finally one liner section, and 3) formulated an efficient trajectory generation algorithm satisfying the bang-bang control principle. Also we proposed an efficient trajectory control algorithm and implemented with an X-bot to prove the performance.
Micro positioning mechanism is the key technology in many fields, such as scanning electron microscopy (SEM), x-ray lithography, mask alignment and micro-machining. In the paper, a 3DOF parallel-type micro-positioning mechanism is proposed. This mechanism uses piezo-actuators and Flexure hinge to control x, y and $\theta$ motion. It is shown both analytically and numerically that 2 DOF flexure hinge model was better precision than 1 DOF flexure hinge design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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