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여유 자유도를 갖는 산업용 로봇의 역기구학 해석 및 최적 동작 계획
Inverse Kinematics Solution and Optimal Motion Planning for Industrial Robots with Redundancy 원문보기

로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.7 no.1, 2012년, pp.35 - 44  

이종화 (충남대학교 메카트로닉스공학과) ,  김자영 (충남대학교 메카트로닉스공학과) ,  이지홍 (충남대학교 메카트로닉스공학과) ,  김동혁 (현대중공업(주) 기계전기연구소 로보틱스 연구실) ,  임현규 (현대중공업(주) 기계전기연구소 로보틱스 연구실) ,  류시현 (현대중공업(주) 기계전기연구소)

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This paper presents a method to optimize motion planning for industrial manipulators with redundancy. For optimal motion planning, first of all, particular inverse kinematic solution is needed to improve efficiency for manipulators with redundancy working in various environments. In this paper, we p...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서 작업 시 로봇의 점유 공간에 따른 새로운 문제를 제시하고 이를 점유 공간 최소화 알고리즘을 통해 해결한다. 또한 양팔 로봇의 장애물 회피, 양팔간 간섭회피를 통해 특정 작업 공간에서 보다 용이한 동작을 계획함으로써 작업의 효율성을 높일 수 있다.
  • 여유 자유도를 갖는 산업용 로봇은 역기구학 해가 무수히 존재하기 때문에 그 중 특정 작업 공간에서 적합한 최적의 동작을 결정하여 효율적으로 작업을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 7축 로봇의 이론을 확장시켜 15축 로봇의 여유 자유도를 활용한 장애물 회피, 점유 공간 최소화, 양팔간 간섭 회피에 관한 연구 결과를 보여 준다.
  • 양팔 로봇은 몸통 회전에 따라 각 팔의 손 끝 점의 위치가 변하기 때문에 본 논문에서는 몸통 관절 변수의 설정에 따른 역기구학 해법을 제안한다. 첫 번째 방법은 몸통 관절 변수를 작업 목적에 맞도록 미리 설정한 후 각각 7 자유도를 가진 팔의 역기구학 해를 풀이한다.
  • 동일한 넓이의 작업 공간이 주어졌을 때, 로봇 한 대의 작업 공간이 좁을수록 여러 대의 로봇을 배치시켜 작업량을 늘릴 수 있다. 이를 위해 로봇이 작업하는 공간을 최소화 하기 위한 알고리즘을 본 연구에서 제안한다. 작업 공간을 최소화하는 알고리즘은 장애물 회피 알고리즘을 변환해서 만든 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인간의 팔의 각 부위 자유도는 얼마인가? 그 중 산업 현장에서는 매니퓰레이터라고 불리는 인간의 팔과 유사하게 개발된 로봇을 사용하고 있다. 인간의 팔은 흔히 어깨 3자유도, 팔꿈치 1자유도 손목 3자유도로 총 7자유도로 인지되고 있다[1]. 7축 로봇은 6축 로봇에 비해 하나의 여유 자유도가 있다.
양팔 로봇의 경우 역기구학 풀이에 있어 몸통 관절의 설정에 따른 문제가 발생하는 이유는 무엇인가? 양팔 로봇은 외팔 로봇 두 대가 몸통에 결합되어 있고 몸통은 회전이 가능하다. 즉, 몸통이 회전하면 왼 팔의 손끝 점과 오른 팔의 손 끝 점의 위치가 변하게 되기 때문에 역기구학 풀이에 있어 몸통 관절의 설정에 따른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 회전하는 몸통에 그림 3의 YH050 두 대가 결합되어 있는 로봇을 가상으로 시뮬레이션 한다.
몸통을 공유하는 양팔 로봇의 협조 작업은 몸통을 공유하지 않는 외팔 로봇 두 대를 이용하는 것보다 어떤 이점이 있는가? 또한 몸통을 공유하는 양팔 로봇의 협조 작업은 몸통을 공유하지 않는 외팔 로봇 두 대의 협조 작업보다 협동 작업이 가능한 공간이 보다 넓고 전체 작업 공간은 좁힐 수 있다는 장점이 있다.
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참고문헌 (8)

  1. Maria Zanchettin A, Rocco P and Bascetta L, "Kinematic analysis and synthesis of the human arm motion during a manipulation task, IEEE International Conference on Robotics and Automation, May, 2011. 

  2. Masanori Hayakawa, Keiko Hara, Daisuke Sato, "Singularity Avoidance by Inputting Angular Velocity to a Redundant Axis During Cooperative Control of a Teleoperated Dual-Arm Robot", IEEE International Conference on Robotics and Automation, May, 2008. 

  3. Zeng-Guang Hou, Long Cheng and Min Tan, "Multiciteria Optimization for Coordination of Redundant Robots Using a Dual Neural Network", IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS, vol.40, no.2, pp.1075-1087, August, 2010. 

  4. Ji Xiang, Congwei Zhong and Wei Wei, "General-Weighted Least-Norm Control for Redundant Manipulators", IEEE Transactions on Robotics, vol.26, no.4, pp.660-669, August, 2010. 

  5. Nakamura Y, Advanced Robotics Redundancy and Optimization, Addison-Wesley, 1991. 

  6. www.motoman.com (YASKAWA) 

  7. Andrew A, "A Complete Generalized Solution to the Inverse Kinematics of Robots", IEEE Journal of Robotics and Automation, vol.RA-1, no.1, pp.14-20, March, 1985. 

  8. Gonzalez, Rafael C, Robotics: Control, Sensing, Vision, And Intelligence, McGraw-Hill Book, 1987. 

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