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실시간으로 물체의 무게와 무게 중심을 추정하는 모듈러 그리퍼 개발
김동영(Dong-Young Kim),김도익(Doik Kim) 대한기계학회 2016 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2016 No.12
Recently in robot manipulation system, a pure external wrench separating method was proposed by deriving the mass and center of mass (COM) through the wrench and virtual point mass systems. In this paper, by exploiting the previous technique, we develop a modular gripper for estimating the mass and COM in real-time. In particular, the proposed modular gripper can be employed for existing manipulators in any circumstances. Finally, the experiment results show that the proposed gripper yield approximated mass and COM, compared with those of real objects.
박찬수(Chan-Soo Park),김도익(Doik Kim) 제어로봇시스템학회 2012 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.18 No.12
This paper proposes a method to extract accurate plane of an object in unstructured environment for a humanoid robot by using a laser scanner. By panning and tilting 2D laser scanner installed on the head of a humanoid robot, 3D depth map of unstructured environment is generated. After generating the 3D depth map around a robot, the proposed plane extraction method is applied to the 3D depth map. By using the hierarchical clustering method, points on the same plane are extracted from the point cloud in the 3D depth map. After segmenting the plane from the point cloud, dimensions of the planes are calculated. The accuracy of the extracted plane is evaluated with experimental results, which show the effectiveness of the proposed method to extract planes around a humanoid robot in unstructured environment.
속도 영역에서의 컨볼루션을 이용한 효율적인 궤적 생성 방법
이건(Geon Lee),김도익(Doik Kim) 대한기계학회 2014 大韓機械學會論文集A Vol.38 No.3
로봇에 대한 필요성이 더 이상 산업용 로봇에 국한되지 않고 서비스 로봇 혹은 의료 로봇으로 확대됨에 따라 사람과의 공존을 위해 외부 환경에 즉각적으로 대응이 가능한 궤적 생성 방법이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 컨볼루션 연산을 이용한 실시간으로 변경 가능한 궤적 생성 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 기존의 컨볼루션 방법과 같이, 시스템의 운동학적 제약 조건 내에서의 궤적을 생성하며 기존 컨볼루션 방법의 모든 특성을 만족한다. 또한, 항상 사다리꼴 모양으로 궤적이 생성되는 특성으로 인한 특정 상황에서 비효율적으로 궤적이 생성될 수 있는 기존 컨볼루션 방법의 단점을 개선시키는 새로운 방법을 제시한다. 모의 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성과 적합성을 보이며, 기존 컨볼루션 방법과의 비교를 통해 그 효율성을 보인다. The use of robots is no longer limited to the field of industrial robots and is now expanding into the fields of service and medical robots. In this light, a trajectory generation method that can respond instantaneously to the external environment is strongly required. Toward this end, this study proposes a method that enables a robot to change its trajectory in real-time using a convolution operation. The proposed method generates a trajectory in real time and satisfies the physical limits of the robot system such as acceleration and velocity limit. Moreover, a new way to improve the previous method (11), which generates inefficient trajectories in some cases owing to the characteristics of the trapezoidal shape of trajectories, is proposed by introducing a triangle shape. The validity and effectiveness of the proposed method is shown through a numerical simulation and a comparison with the previous convolution method.
인간형 로봇의 이동경로 생성을 위한 장애물 모양의 구분 방법
박찬수(Chan-Soo Park),김도익(Doik Kim) 대한기계학회 2013 大韓機械學會論文集A Vol.37 No.2
알려지지 않은 실내에서 인간형 로봇의 이동경로 생성을 위해서는 주변 장애물의 형태를 정확히 인식하여 이에 적합한 로봇 움직임을 만들어야 한다. 이 때, 인식된 장애물의 형태에 따라 로봇이 접촉없이 통과할 수 있고, 발과 접촉하여 통과할 수도 있으며, 회피할 수도 있다. 이를 위해 장애물이 어떤 형태를 갖고 있는지를 분류하여 로봇의 이동경로를 생성할 때 활용 가능한 장애물 인식 및 분류 방법을 제안한다. 특히 장애물 형태를 정확히 인식하기 위한 기존 알고리즘은 많은 계산량으로 실시간 활용에 어려움이 있으며, 불필요한 장애물도 함께 추출하기 때문에 연산자원의 낭비가 불가피하다. 본 연구에서는 장애물 인식의 계산량을 줄이기 위해 장애물의 영역을 분류한 후 정확한 형상이 필요한 장애물에 한해 크기 및 형태를 추출하도록 알고리즘의 적용 범위를 제한하여 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. To generate the walking path of a humanoid robot in an unknown environment, the shapes of obstacles around the robot should be detected accurately. However, doing so incurs a very large computational cost. Therefore this study proposes a method to classify the obstacle shape into three types: a shape small enough for the robot to go over, a shape planar enough for the robot foot to make contact with, and an uncertain shape that must be avoided by the robot. To classify the obstacle shape, first, the range and the number of the obstacles is detected. If an obstacle can make contact with the robot foot, the shape of an obstacle is accurately derived. If an obstacle has uncertain shape or small size, the shape of an obstacle is not detected to minimize the computational load. Experimental results show that the proposed algorithm efficiently classifies the shapes of obstacles around the robot in real time with low computational load.