지능회로와 제어공학의 획기적인 발전에 힘입어 로봇공학의 바탕이 이루어졌다. 그리고 정밀 제어 이론의 향상으로 산업용 로봇의 개발에 박차가 가해졌다. 그리고 지금, 수십 년 동안 공장에서만 기반을 두던 로봇들이 사람들이 평소 생활하는 가정에까지 영역을 넓히려 하고 있다. 따라서 가정에서 사용될 로봇에는 정밀 제어 이론보다는 로봇 스스로 다양한 모션을 습득, 모방할 수 있는 모션 학습의 연구와 인간의 ...
지능회로와 제어공학의 획기적인 발전에 힘입어 로봇공학의 바탕이 이루어졌다. 그리고 정밀 제어 이론의 향상으로 산업용 로봇의 개발에 박차가 가해졌다. 그리고 지금, 수십 년 동안 공장에서만 기반을 두던 로봇들이 사람들이 평소 생활하는 가정에까지 영역을 넓히려 하고 있다. 따라서 가정에서 사용될 로봇에는 정밀 제어 이론보다는 로봇 스스로 다양한 모션을 습득, 모방할 수 있는 모션 학습의 연구와 인간의 행동 패턴, 혹은 주위 환경에 반응할 수 있는 모션 제어에 대한 연구가 이루어져야 한다. 로봇의 모션 제어란 간단하게 몸체에 연결된 관절(link)의 각도 제어뿐만 아니라 현재 상태로부터 목표 상태로까지의 자연스러운 모션을 위한 로봇 전체 자세의 제어를 말한다. 즉, 사람이 걸을 때 두 발을 움직일 때 나머지 관절이 움직이지 않는 것이 아니라 자연스러운 보행을 위해서 끊임없이 움직이게 되고 움직이지 않더라도 힘(토크)이 들어가게 되는 것을 말한다. 현재까지 로봇 모션 학습 및 제어 이론의 연구 방향은 로봇의 모델링을 통한 동역학적 방정식으로 제어하는 것이 주를 이루었다. 예를 들어 로봇 팔의 관절의 무게, 길이, 관절과 관절의 각도, 각속도 등을 통한 수학적 제어 방법이다. 이런 수학적 모델링을 통한 접근의 장점은 모델링이 완벽했을 때 현재 상태와 원하는 목표 상태가 주어지면 중간 과정의 추측이 쉽고 원하는 결과에 도달할 확률이 높다. 하지만 모델링 자체의 어려움과 모델링을 하기 위해서 사람이 로봇의 특성을 나타내는 파라미터들을 알고 있어야 한다는 단점이 있다. 그리고 일반적인 수학적 모델링의 최대 맹점은 특이점(singular point)에 대해서 중간 단계의 추정이 불가능할 뿐만 아니라 미분 불가능하게 되어서 수학적인 접근을 할 수 없다. 때문에 최근의 로봇 연구에서는 특이점을 피하는 모델링의 접근에 대한 연구도 이루어지고 있다. 하지만 그러한 수학적 모델링의 어려움과 특이점(singular point)에 대한 수학적 해석의 불가능함을 근본적으로 제거한 것은 아니다. 따라서 본 논문에서는 모델링을 하지 않고도 자연스러운 로봇의 움직임을 만들어낼 수 있는 모션 제어 방법을 제안하고자 한다. 실제 로봇의 관절을 자연스럽게 움직이는 방법을 실제로 지구상에 태어나서 움직이는 동물의 모션 학습에 비추어보고 모방해 보았다. 동물은 지상에 태어나서 제대로 움직이기까지 수없이 많은 연습과 경험의 축적, 그리고 그것의 활용으로 상황에 맞는 자연스러운 움직임을 만들어낸다. 즉, 중력의 영향 아래의 다양한 상황에서 자신의 근육을 수없이 움직여보고, 그 경험들을 기억하고 기억된 경험을 활용해서 경험해보지 못한 동작을 만들어내는 과정을 사용하는데 이 과정을 로봇 팔의 2-링크 모션 제어에 적용해보고자 한다. 그리고 앞으로 사용될 로봇의 또 다른 방향은 휴대용 배터리의 에너지를 최대한 효율적으로 사용하는 것이다. 효율적이라고 하는 것은 각 상황에 맞는 모션을 취할 때 수행에 어려움이 없이 충분히 낮은(최적의) 에너지를 사용하는 것을 말한다. 본 논문에서는 관절을 움직이는 모터의 토크 조절을 통한 모션 제어 방법을 제안하고 있는데 모션을 생성해 내는데 있어서 가능한 최소의 토크 값을 이용하고 있기 때문에 에너지의 효율적인 활용이라는 측면에서도 장점을 가지고 있다.
지능회로와 제어공학의 획기적인 발전에 힘입어 로봇공학의 바탕이 이루어졌다. 그리고 정밀 제어 이론의 향상으로 산업용 로봇의 개발에 박차가 가해졌다. 그리고 지금, 수십 년 동안 공장에서만 기반을 두던 로봇들이 사람들이 평소 생활하는 가정에까지 영역을 넓히려 하고 있다. 따라서 가정에서 사용될 로봇에는 정밀 제어 이론보다는 로봇 스스로 다양한 모션을 습득, 모방할 수 있는 모션 학습의 연구와 인간의 행동 패턴, 혹은 주위 환경에 반응할 수 있는 모션 제어에 대한 연구가 이루어져야 한다. 로봇의 모션 제어란 간단하게 몸체에 연결된 관절(link)의 각도 제어뿐만 아니라 현재 상태로부터 목표 상태로까지의 자연스러운 모션을 위한 로봇 전체 자세의 제어를 말한다. 즉, 사람이 걸을 때 두 발을 움직일 때 나머지 관절이 움직이지 않는 것이 아니라 자연스러운 보행을 위해서 끊임없이 움직이게 되고 움직이지 않더라도 힘(토크)이 들어가게 되는 것을 말한다. 현재까지 로봇 모션 학습 및 제어 이론의 연구 방향은 로봇의 모델링을 통한 동역학적 방정식으로 제어하는 것이 주를 이루었다. 예를 들어 로봇 팔의 관절의 무게, 길이, 관절과 관절의 각도, 각속도 등을 통한 수학적 제어 방법이다. 이런 수학적 모델링을 통한 접근의 장점은 모델링이 완벽했을 때 현재 상태와 원하는 목표 상태가 주어지면 중간 과정의 추측이 쉽고 원하는 결과에 도달할 확률이 높다. 하지만 모델링 자체의 어려움과 모델링을 하기 위해서 사람이 로봇의 특성을 나타내는 파라미터들을 알고 있어야 한다는 단점이 있다. 그리고 일반적인 수학적 모델링의 최대 맹점은 특이점(singular point)에 대해서 중간 단계의 추정이 불가능할 뿐만 아니라 미분 불가능하게 되어서 수학적인 접근을 할 수 없다. 때문에 최근의 로봇 연구에서는 특이점을 피하는 모델링의 접근에 대한 연구도 이루어지고 있다. 하지만 그러한 수학적 모델링의 어려움과 특이점(singular point)에 대한 수학적 해석의 불가능함을 근본적으로 제거한 것은 아니다. 따라서 본 논문에서는 모델링을 하지 않고도 자연스러운 로봇의 움직임을 만들어낼 수 있는 모션 제어 방법을 제안하고자 한다. 실제 로봇의 관절을 자연스럽게 움직이는 방법을 실제로 지구상에 태어나서 움직이는 동물의 모션 학습에 비추어보고 모방해 보았다. 동물은 지상에 태어나서 제대로 움직이기까지 수없이 많은 연습과 경험의 축적, 그리고 그것의 활용으로 상황에 맞는 자연스러운 움직임을 만들어낸다. 즉, 중력의 영향 아래의 다양한 상황에서 자신의 근육을 수없이 움직여보고, 그 경험들을 기억하고 기억된 경험을 활용해서 경험해보지 못한 동작을 만들어내는 과정을 사용하는데 이 과정을 로봇 팔의 2-링크 모션 제어에 적용해보고자 한다. 그리고 앞으로 사용될 로봇의 또 다른 방향은 휴대용 배터리의 에너지를 최대한 효율적으로 사용하는 것이다. 효율적이라고 하는 것은 각 상황에 맞는 모션을 취할 때 수행에 어려움이 없이 충분히 낮은(최적의) 에너지를 사용하는 것을 말한다. 본 논문에서는 관절을 움직이는 모터의 토크 조절을 통한 모션 제어 방법을 제안하고 있는데 모션을 생성해 내는데 있어서 가능한 최소의 토크 값을 이용하고 있기 때문에 에너지의 효율적인 활용이라는 측면에서도 장점을 가지고 있다.
The foundation of robotic engineering is established by advancing of intelligent circuit and control engineering. And developing industrial robots have been spurred by advancing of precision control method. And now, robots that are based on only industry in the past few decades expand their field to...
The foundation of robotic engineering is established by advancing of intelligent circuit and control engineering. And developing industrial robots have been spurred by advancing of precision control method. And now, robots that are based on only industry in the past few decades expand their field to home that people usually live. Thus study of motion learning that is able to acquire and copy various motion and study of motion control that is able to react to human’s behavior patterns and surrounding circumstances is valuable to the robots that are going to be used in home than precision control method. The motion control of robotics is control of entire position for natural behavior that from the present state to final state as well as angle control of link connected to body. That is, when walking and moving their two foots not stopping other joints, but always moving for natural walking and holding power (torque) even if stopping. Until now research direction of robot’s motion learning and control method is mainly control of dynamic equation from robot modeling. For example, control method is with robot arm’s mass of joint, length of joint, angle of joint and angular velocity. Advantage of this approach from mathematical modeling with perfect modeling is easy to predict certain process and possibly reach the wanted goal. However there is weakness that modeling have own difficulty of modeling and that mathematical modeling needs always parameters that indicate robot’s characteristic. And big weakness of the general mathematical modeling is not able to estimate middle state at singular point and can’t use mathematical theory by in-differentiable. Thus recent robot research is approach of modeling that avoids singular point. Nevertheless the study didn’t fundamentally eliminate difficulty of such mathematical modeling and impossibility of mathematical analysis about singular point. So this work proposes new motion control method that is able to make natural robot’s motion without mathematical modeling. This work compares method with method of animals’ which are motivated by their movement on the earth. The animals make proper natural behavior with many training, accumulation of experience and utilization of those until controlling their body well. That is, we apply various models of muscles controlled in many situations of gravity. Remembering their experiences, we apply part of process of making many different motions based of the stored memory to basic n-link control that is coupled with robot’s body. And another approach of usable robot in future is efficiently using energy of portable battery. The efficiency is using enough low (optimized) energy without difficulty of execution when make a motion as each circumstance. This work proposes motion control method by controlling torque of motors movable joints, so has advantage about efficiently using energy.
The foundation of robotic engineering is established by advancing of intelligent circuit and control engineering. And developing industrial robots have been spurred by advancing of precision control method. And now, robots that are based on only industry in the past few decades expand their field to home that people usually live. Thus study of motion learning that is able to acquire and copy various motion and study of motion control that is able to react to human’s behavior patterns and surrounding circumstances is valuable to the robots that are going to be used in home than precision control method. The motion control of robotics is control of entire position for natural behavior that from the present state to final state as well as angle control of link connected to body. That is, when walking and moving their two foots not stopping other joints, but always moving for natural walking and holding power (torque) even if stopping. Until now research direction of robot’s motion learning and control method is mainly control of dynamic equation from robot modeling. For example, control method is with robot arm’s mass of joint, length of joint, angle of joint and angular velocity. Advantage of this approach from mathematical modeling with perfect modeling is easy to predict certain process and possibly reach the wanted goal. However there is weakness that modeling have own difficulty of modeling and that mathematical modeling needs always parameters that indicate robot’s characteristic. And big weakness of the general mathematical modeling is not able to estimate middle state at singular point and can’t use mathematical theory by in-differentiable. Thus recent robot research is approach of modeling that avoids singular point. Nevertheless the study didn’t fundamentally eliminate difficulty of such mathematical modeling and impossibility of mathematical analysis about singular point. So this work proposes new motion control method that is able to make natural robot’s motion without mathematical modeling. This work compares method with method of animals’ which are motivated by their movement on the earth. The animals make proper natural behavior with many training, accumulation of experience and utilization of those until controlling their body well. That is, we apply various models of muscles controlled in many situations of gravity. Remembering their experiences, we apply part of process of making many different motions based of the stored memory to basic n-link control that is coupled with robot’s body. And another approach of usable robot in future is efficiently using energy of portable battery. The efficiency is using enough low (optimized) energy without difficulty of execution when make a motion as each circumstance. This work proposes motion control method by controlling torque of motors movable joints, so has advantage about efficiently using energy.
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