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복잡한 지형에서 변형 가능한 6족 로봇의 구현
Implementation of a Transformable Hexapod Robot for Complex Terrains 원문보기

한국정밀공학회지 = Journal of the Korean Society for Precision Engineering, v.25 no.12 = no.213, 2008년, pp.65 - 74  

유영국 (인하대학교 전기공학과) ,  공정식 (대덕대학 마이크로 로봇과) ,  김진걸 (인하대학교 전기공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper deals with the path creation for stable action of a robot and transformation by using the fuzzy algorithm. Also, the obstacle detection and environmental analysis are performed by a stereo vision device. The robot decides the range and the height using the fuzzy algorithm. Therefore the r...

주제어

#6족 보행 로봇   #스테레오비전   #퍼지 알고리즘   #변형 가능한 로봇  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 비전으로부터 들어온 영상 정보를 기초로 로봇 주변 환경에 대해 인식하고, 이를 기초로 퍼지 알고리즘을 이용하여 로봇의 최적 자세를 생성할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 이러한 자세 생성에 대해 자체적으로 제작한 변형 가능한 로봇을 이용하여 실험을 통해 이를 확인하였다.
  • 생성할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 이러한 자세 생성에 대해 자체적으로 제작한 변형 가능한 로봇을 이용하여 실험을 통해 이를 확인하였다.
  • 본 논문에서는 지형에 따른 로봇의 형태변형과 동작 여부를 알아보기 위해 시뮬레이터로 검증한 6 가지의 이동 형태에 대해 각각의 기본자세와 궤적 데이터를 생성하였고 이를 실험하였다. 또한, 스테레오 영상처리에서 얻은 환경 정보를 가지고 퍼지 알고리즘을 통해 변형 가능한 로봇의 폭을 조절하는 실험을 하였다.
  • 본 논문에서는 환경 형상에 맞춰 자세를 변형할 수 있는 로봇을 기초로 연구를 수행하였다. 본 논문에서 제안된 로봇은 iTiBO 라 불리우며 6 족 보행 로봇을 기준으로 설계하였다.
  • 이러한 최적의 안정화 움직임을 구현하기 위해 본 논문에서는 출력 멤버십 함수의 중심 값과 변화량을 반복된 실험을 통하여 결정하였다. 출력 값의 크기가 클 경우 로봇의 변형의 크기가 커질 가능성이 있기 때문에 출력 멤버십 함수의 좌우 최대 값의 기울기를 낮추고, 。, 부분의 기울기를 높였다.
  • 설계되었다. 카메라 사이의 간격을 조정할 수 있도록 하여 스테레오 영상 처리 에서의 카메라 간격 에 따른 3 차원 지도생성의 정밀도와 특징들을 연구할 수 있도록 하였다. 그림 8 은 본 논문에서 적용된 스테레오 영상 시스템을 나타낸다.

가설 설정

  • 가진다. 본 연구에서는 그림 9 과 같이 두 대의 카메라가 평행하게 배치되어 있는 구조로 가정한다. 공간상의 한 점 P(X, Y, Z)는 각각 좌우 영 상에서 功과 pr 로 맺혀지고, 이 두 점은 서로 대응점이 된다.
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참고문헌 (14)

  1. Sakagami, Y., Watanabe, R., Aoyama, C., Matsunaga, S., Higaki, N. and Fujimura, K., 'Intelligent ASIMO: System Overview and integration,' IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Vol. 3, pp. 2478-2483, 2002 

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  3. Hornby, G. S., Takamura, S., Yohono, J., Hanagata, O., Yamamoto, T. and Fujita, M., 'Evolving Robust Gaits with AIBO,' IEEE International Conference on Robotics and Automation, Vol. 3, pp. 3040-3045, 2000 

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  9. Tsin, Y., Kang, S. B. and Szeliski, R., 'Stereo Matching with Linear Superposition of Layers,' IEEE Computer Society, Vol. 28, No. 2, pp. 290-301, 2006 

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  12. Kim, G. S., 'Recognition Method of Small-Obstacles using a Camera for a Mobile Robot,' Journal of Korean Society of Precision Engineering, Vol. 22, No. 9, pp. 85-92, 2005 

  13. Leymarie, F. and Levine, M. D., 'Simulating the grassfire transform using an active contour model,' Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, Vol. 14, Issue 1, pp. 56-75, 1992 

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  14. Kim, E. S. and Joo, K. S., 'Moving Path Following of Autonomous Mobile Robot using Fuzzy,' Journal of Korean Society of Precision Engineering, Vol. 17, No. 5, pp. 84-92, 2000 

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