2족 보행로봇은 인간 생활환경에 적용이 용이하며 계단이나 문턱과 같은 거친 지면에서도 이동이 가능한 장점이 있다. 1960년대 후반 Vukobratovic이 인간형 2족 보행로봇에 관한 모델링을 처음 제시한 이후[1] 2족 보행로봇에 관한 많은 이론적 혹은 실험적 연구들이 수행되어져 왔다. 1998년에는 일본의 혼다 사에서 인간형 2족 보행로봇 P3가 발표되었으며 이는 산업 및 인간 생활에서의 2족 보행로봇의 활용 가능성을 입증하였다[20]. 이처럼 2족 보행로봇은 높은 ...
2족 보행로봇은 인간 생활환경에 적용이 용이하며 계단이나 문턱과 같은 거친 지면에서도 이동이 가능한 장점이 있다. 1960년대 후반 Vukobratovic이 인간형 2족 보행로봇에 관한 모델링을 처음 제시한 이후[1] 2족 보행로봇에 관한 많은 이론적 혹은 실험적 연구들이 수행되어져 왔다. 1998년에는 일본의 혼다 사에서 인간형 2족 보행로봇 P3가 발표되었으며 이는 산업 및 인간 생활에서의 2족 보행로봇의 활용 가능성을 입증하였다[20]. 이처럼 2족 보행로봇은 높은 자유도로 인해 다양한 일을 수행할 수 있으며, 엔터테인먼트 로봇, 인력 보조 로봇, 서비스 로봇 등 많은 분야에서 활용되고 있다. 그러나 2족 보행로봇은 높은 자유도와 직렬형 링크 구조로 인해 안정도 해석과 제어가 어려운 점이 있으며 이는 로봇을 제작하는데 있어 난점으로 작용한다. 최근의 2족 보행로봇의 안정도를 개선하기 위한 연구는 최적 보행 패턴의 생성이나 [2-7] 자세 제어 [8-12]를 중심으로 진행되었다. 그러나 보행 패턴의 생성은 시뮬레이션에 한정되어 있기 때문에 실제 로봇에 적용하기에는 한계가 있다. 또한 동역학적인 해석에 의한 자세 제어는 로봇의 기구적인 오차를 고려하지 않기 때문에 오차가 적은 고성능의 로봇을 필요로 한다. 본 논문에서는 2족 보행로봇을 제작하고 신경망을 이용하여 로봇의 자세 제어를 구현하였다. 신경망을 이용할 경우 로봇의 안정도에 대한 정확한 모델링이 필요 없으며, 기구적인 요인에 의해 생기는 오차 또한 로봇 스스로 학습 할 수 있기 때문에 사용자가 이를 고려하지 않아도 된다. 로봇의 안정도는 균형점(ZMP : zero moment point)을 측정하여 판별하고 이를 통해 신경망을 이용한 제어 성능을 검증하였다.
2족 보행로봇은 인간 생활환경에 적용이 용이하며 계단이나 문턱과 같은 거친 지면에서도 이동이 가능한 장점이 있다. 1960년대 후반 Vukobratovic이 인간형 2족 보행로봇에 관한 모델링을 처음 제시한 이후[1] 2족 보행로봇에 관한 많은 이론적 혹은 실험적 연구들이 수행되어져 왔다. 1998년에는 일본의 혼다 사에서 인간형 2족 보행로봇 P3가 발표되었으며 이는 산업 및 인간 생활에서의 2족 보행로봇의 활용 가능성을 입증하였다[20]. 이처럼 2족 보행로봇은 높은 자유도로 인해 다양한 일을 수행할 수 있으며, 엔터테인먼트 로봇, 인력 보조 로봇, 서비스 로봇 등 많은 분야에서 활용되고 있다. 그러나 2족 보행로봇은 높은 자유도와 직렬형 링크 구조로 인해 안정도 해석과 제어가 어려운 점이 있으며 이는 로봇을 제작하는데 있어 난점으로 작용한다. 최근의 2족 보행로봇의 안정도를 개선하기 위한 연구는 최적 보행 패턴의 생성이나 [2-7] 자세 제어 [8-12]를 중심으로 진행되었다. 그러나 보행 패턴의 생성은 시뮬레이션에 한정되어 있기 때문에 실제 로봇에 적용하기에는 한계가 있다. 또한 동역학적인 해석에 의한 자세 제어는 로봇의 기구적인 오차를 고려하지 않기 때문에 오차가 적은 고성능의 로봇을 필요로 한다. 본 논문에서는 2족 보행로봇을 제작하고 신경망을 이용하여 로봇의 자세 제어를 구현하였다. 신경망을 이용할 경우 로봇의 안정도에 대한 정확한 모델링이 필요 없으며, 기구적인 요인에 의해 생기는 오차 또한 로봇 스스로 학습 할 수 있기 때문에 사용자가 이를 고려하지 않아도 된다. 로봇의 안정도는 균형점(ZMP : zero moment point)을 측정하여 판별하고 이를 통해 신경망을 이용한 제어 성능을 검증하였다.
Biped walking robots are suitable for human living environments and can move on the rough ground like stairs and doorsill. Late in 1960’s, Vukobratovic has proposed modeling about humanoid biped walking robot for the first time[1]. After that, many theoretical and experimental researches about biped...
Biped walking robots are suitable for human living environments and can move on the rough ground like stairs and doorsill. Late in 1960’s, Vukobratovic has proposed modeling about humanoid biped walking robot for the first time[1]. After that, many theoretical and experimental researches about biped walking robots have been carried out. In 1998, humanoid biped walking robot, P3 has been announced by Honda Co.,Inc. in japan, and it has proved capability of biped walking robot on application in industries and human lives[20]. Like this, due to its high degree of freedom, biped walking robots can do various tasks and they are applied to entertainment robots, support and service robots, and many others. But biped walking robot has high degree of freedom and serial link structures, therefore it is hard to analyze and control biped walking robot’s stability and these make difficulty for making biped walking robot. Recently, main issues for improving stability of biped walking robots were optimum walking pattern generation[2-7] and motion control[8-12]．But, walking pattern generation is restricted to only simulations. So there exists limitation to apply generated patterns to a practical robot. And motion control with dynamic analysis ignores mechanical errors, so it requires high performance robot. In this thesis, we designed a biped walking robot and implemented motion control using neural network. Detailed modeling on stability is not required when neural network is used. And we do not have to consider errors from mechanical parts because neural network can learn the errors by itself. The stability of robot is analyzed by measuring ZMP(Zero Moment Point) and verified the controller's performances.
Biped walking robots are suitable for human living environments and can move on the rough ground like stairs and doorsill. Late in 1960’s, Vukobratovic has proposed modeling about humanoid biped walking robot for the first time[1]. After that, many theoretical and experimental researches about biped walking robots have been carried out. In 1998, humanoid biped walking robot, P3 has been announced by Honda Co.,Inc. in japan, and it has proved capability of biped walking robot on application in industries and human lives[20]. Like this, due to its high degree of freedom, biped walking robots can do various tasks and they are applied to entertainment robots, support and service robots, and many others. But biped walking robot has high degree of freedom and serial link structures, therefore it is hard to analyze and control biped walking robot’s stability and these make difficulty for making biped walking robot. Recently, main issues for improving stability of biped walking robots were optimum walking pattern generation[2-7] and motion control[8-12]．But, walking pattern generation is restricted to only simulations. So there exists limitation to apply generated patterns to a practical robot. And motion control with dynamic analysis ignores mechanical errors, so it requires high performance robot. In this thesis, we designed a biped walking robot and implemented motion control using neural network. Detailed modeling on stability is not required when neural network is used. And we do not have to consider errors from mechanical parts because neural network can learn the errors by itself. The stability of robot is analyzed by measuring ZMP(Zero Moment Point) and verified the controller's performances.
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