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참고문헌 (12)

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1. Y.-T. Kim, S.-H. Noh, and H.-J. Lee, "Walking and stabilization algorithm of a biped robot on the uneven ground," Proceedings of KFIS Fall Conference, vol. 14, no. 2, pp. 71-74, 2004. 

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   휴머노이드 로봇이 비평탄지형에서 이족보행을 하거나 비정형화된 환경에서 주어진 작업을 완수하기 위해서는 미리 대상 로봇으로 특정한 보행 모션이나 자세 프리미티브(primitive)들을 만들고 이를 라이브러리에 저장 후 필요에 따라 검색 및 재배열함으로써 적절한 모션을 생성하는 방법이 많이 사용되고 있다[1][2].

2. S.-H. Noh and Y.-T. Kim, "Behavior planning for humanoid robot using behavior primitive", KIIS, vol. 19, no. 1, pp. 108-114, 2009. 

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   휴머노이드 로봇이 비평탄지형에서 이족보행을 하거나 비정형화된 환경에서 주어진 작업을 완수하기 위해서는 미리 대상 로봇으로 특정한 보행 모션이나 자세 프리미티브(primitive)들을 만들고 이를 라이브러리에 저장 후 필요에 따라 검색 및 재배열함으로써 적절한 모션을 생성하는 방법이 많이 사용되고 있다[1][2].

3. A. Wakabayashi, S. Motomura, and S. Kato, "Associative motion generation for humanoid robot reflecting human body movement," International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol. 12, no. 2, pp. 121-130, June 2012. 

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   Wakabayashi 등은 모션 캡처 장치로 사람의 동작을 인식 후, 인공신경망을 사용한 associative motion generation 기법을 적용해서 사람의 새로운 동작을 인식 및 모방할 수 있음을 보였다[3].

4. G. Tevatia and S. Schaal, "Inverse kinematics for humanoid robot," Proceedings of the 2000 IEEE International Conference on Robotics & Automation, pp. 294-299, 2000. 

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   이러한 방법론을 역기구학(inverse kinematics)이라고 하는데, 휴머노이드 로봇에 적용 된 방법으로는 확장된 자코비안(Jacobian) 알고리즘이 있다[4].

5. D. S. Hettiarachchi and H. Iba, "An evolutionary computational approach to humanoid motion planning," International Journal of Advanced Robotics, vol. 9, no. 167, pp. 1-11, 2012. 

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   휴머노이드 로봇의 자세를 정할 때 또 한가지 고려해야할 사항은 자세 안정성이다[5].

   이 중에서 가장 많이 사용되는 방법은 유전알고리즘(genetic algorithm)으로서 Hettiarachchi 등은 개체의 유전 코드를 변형함으로써 세가지 요가 자세를 구현했으며[5], An 등은 로봇이 전방 또는 후방으로 넘어질 때 충격량 등을 최소화할 수 있는 관절각 궤적을 구했다[7].

6. M. Vukobratovic and D. Juricic, "Contribution to the synthesis of biped gait," Proc. IFAC Symp. Technical and Biological Problem on Control, Erevan, USSR, 1968. 

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   ZMP는 중력에 의해 휴머노이드 로봇이 쓰러지게 만드는 토크와 이를 막기 위해 상지나 하지를 움직임으로써 발생하는 토크의 합이 0이 되게 하는 지면위의 한 점을 의미하며, 접지한 발바닥이 만드는 다각형 안에 현재 모션의 ZMP가 존재하면 안정한 자세로 간주된다[6-9].

7. K. An, Y.-W. Cho, K. Seo, "Generation of falling motion for humanoid robot using GA," KIIS, vol. 17, no. 6, pp. 843-848. 2007. 

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   ZMP는 중력에 의해 휴머노이드 로봇이 쓰러지게 만드는 토크와 이를 막기 위해 상지나 하지를 움직임으로써 발생하는 토크의 합이 0이 되게 하는 지면위의 한 점을 의미하며, 접지한 발바닥이 만드는 다각형 안에 현재 모션의 ZMP가 존재하면 안정한 자세로 간주된다[6-9].

   이 중에서 가장 많이 사용되는 방법은 유전알고리즘(genetic algorithm)으로서 Hettiarachchi 등은 개체의 유전 코드를 변형함으로써 세가지 요가 자세를 구현했으며[5], An 등은 로봇이 전방 또는 후방으로 넘어질 때 충격량 등을 최소화할 수 있는 관절각 궤적을 구했다[7].

8. K.-J. Choi and D. S. Hong, "Posture optimization for a humanoid robot using a simple genetic algorithm," International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, vol. 11, no. 3, pp. 381-390, 2010. 

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   ZMP는 중력에 의해 휴머노이드 로봇이 쓰러지게 만드는 토크와 이를 막기 위해 상지나 하지를 움직임으로써 발생하는 토크의 합이 0이 되게 하는 지면위의 한 점을 의미하며, 접지한 발바닥이 만드는 다각형 안에 현재 모션의 ZMP가 존재하면 안정한 자세로 간주된다[6-9].

   또한 Choi 등은 유전알고리즘에 다층신경망을 추가하여 큰 물체를 밀기 위한 최적자세 생성법을 제안했다[8].

9. J. -W. Kim, How to Manage Humanoid Robot By Yourself: BIOLOID, HongRung Publishing Company, 2012. 

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   ZMP는 중력에 의해 휴머노이드 로봇이 쓰러지게 만드는 토크와 이를 막기 위해 상지나 하지를 움직임으로써 발생하는 토크의 합이 0이 되게 하는 지면위의 한 점을 의미하며, 접지한 발바닥이 만드는 다각형 안에 현재 모션의 ZMP가 존재하면 안정한 자세로 간주된다[6-9].

   인체와 마찬가지로 휴머노이드 로봇은 세 개의 2차원 직교 평면 상에서 회전하는 관절로 구성되어 있으며^[9], 그림 1은 본 논문에서 대상으로 하는 휴머노이드 로봇의 전신 3차원 링크-관절 구조를 보인다.

10. J. Kennedy and R. Eberhart, "Particle Swarm Optimization," Proceedings of IEEE International Conf. on Neural Networks, vol. 4, pp. 1942-1948, Nov/Dec 1995. 

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    이에 비해 particle swarm optimization(PSO)은 코드가 간단하면서도 다수 개체들이 상호간의 정보교환을 통해 전역해로 신속히 수렴하므로[10], 이족보행 시 최적의 보행 계획을 정하는 방법[11]과 보행로봇의 최적의 다리 길이를 선정하는 문제[12]에 성공적으로 적용되었다.

    PSO는 1995년 Kennedy와 Eberhart에 의해 제안된 전역최적화 기법으로서, 조류나 어류 등의 무리가 서로의 정보를 공유하면서 먹이를 찾아가는 과정을 흉내 낸 자연모방형 알고리즘이다[10].

11. S.-S. Kim and Y.-T. Kim, "Footstep planning of biped robot using particle swarm optimization," KIIS, vol. 18, no. 4, pp. 566-571, 2009. 

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    이에 비해 particle swarm optimization(PSO)은 코드가 간단하면서도 다수 개체들이 상호간의 정보교환을 통해 전역해로 신속히 수렴하므로[10], 이족보행 시 최적의 보행 계획을 정하는 방법[11]과 보행로봇의 최적의 다리 길이를 선정하는 문제[12]에 성공적으로 적용되었다.

12. S.-W. Kim and D. H. Kim, "Design of leg length for a legged walking robot based on Theo Jansen using PSO," KIIS, vol. 21, no. 5, pp. 660-666, 2011. 

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    이에 비해 particle swarm optimization(PSO)은 코드가 간단하면서도 다수 개체들이 상호간의 정보교환을 통해 전역해로 신속히 수렴하므로[10], 이족보행 시 최적의 보행 계획을 정하는 방법[11]과 보행로봇의 최적의 다리 길이를 선정하는 문제[12]에 성공적으로 적용되었다.

저자의 다른 논문 :

윤재훈 (1) 당반치엔 (5) 트란 트렁 틴 (3) 김종욱 (34)