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제안 방법
- 본 논문에서도 다리에 12DOF, 팔에 6DOF 를 두었으며 좀 더 자연스러운 동작을 구현하기 위해 허리와 목에 각각 1DOF를 추가하여 설계하였다. 각 관절은 R/C 서보모터를 사용하였고 로봇의 외형은 3차원 CAD툴인 CATIA V5를 사용하여 설계하였다.
- 그리고 두 반째는 Mask의 크기를 5x5를 사용하여 움직임의 변화가 급격히 증가하더라도 효과적으로 물체를 추출해낼 수 있도록 하였다.
- 다음으로 CATIA V5의 DMU Kinematics기능을 이용하여각 관절간의 간섭 체크를 하였다. 이 기능을 이용함흐로써각 관절의 최대 회전각을 알 수 었고 이룔 통해 간섭 둥을체크할 수 있다.
- 모바일 로봇에서 사용되는 맵 빌딩과 A* 알고리즘을 관절 로봇에 적용하여, 이의 실용성을 검증하였다. 그러나 정밀도에 있어서는 Mobile robot에 비해 많이 떨어짐을 보였다.
- 방법이 있다. 본 논문에서도 다리에 12DOF, 팔에 6DOF 를 두었으며 좀 더 자연스러운 동작을 구현하기 위해 허리와 목에 각각 1DOF를 추가하여 설계하였다. 각 관절은 R/C 서보모터를 사용하였고 로봇의 외형은 3차원 CAD툴인 CATIA V5를 사용하여 설계하였다.
- 본 연구에서는 휴머노이느 타입의 이족 보행 로봇을 제작함에 있어 고려되어야 할 사항을 제시하였으며, 로봇이 이동하면서 획득되어지는 Map 정보를 바탕으로, 목표점까지의 경로 설정을 위해 모바일 로봇이나 게임 등에 일반적으로 사용되고 있는 A* 알고리즘을 본 로봇에 적용하여 이의 실용성을 검증하였다.
- 많은 영향을 주는 중요한 부분이다. 본 연구에서는 휴머노이뜨 타입의 로봇의 특성을 고려하여 인간에게 친근감을 주는 외형과 유지 보수가 간편하도록 설계하였으며, 팔의 자유도는 어깨 2D0F, 팔꿈치 )OF의 총 3DOF 이며 양쪽 6DOF로 구성되어 있다. 이 자유도는 사람의 움직임과 똑같이 구현할 수 없지만 최소한의 동작을 구현하고자 함이다, 그림2는 상체를 설계한 이미지와 실제 세작한 로봇의 이미지 이다.
- 본 연구예서는 이를 해결하기 위하여 두 가지 방법을 사용하였는데, 첫 번째는 Map-building시에 선택된 셀만을 증가시키는 것이 아니라 주변 값을 같이 증가시킨다.
- 진행하였다. 실험에서 로봇이 보행 시 미끄러지는 현상을 줄이기 위해 자체 제작한 판 위에서 시행 하였으며, 장애물의 위치는 임의로 하여 실험하였다.
- 초기의 OPEN 리스트에 맵의 모든 셀 들이 들어가고 인접한 8개의 셀들을 검색하여 가장 적은 cost를 가지는 셀을 선택하여, OPEN 리스트에서 제거한다, 그리고 선택된 셀윤 CLOSED 리스트로 옮긴다. 그리고 선택된 셀 중에서 가장 작은 cost를 가지는 값들은 Successor로 저장한다.
이론/모형
- 본 연구에서는 Map BuikHng 의 대표적인 알고려즘인 HIMM(Histogramic In-Motion Mapping) 알고리즘을 이용하여 맵율 생성하였다
- 본 연구에서는 실제 제작한 로봇에 상용 Path-Finding 알고리즘 중의 하나인 A* 알고리즘을 적용하여 길 찾기 실험을 진행하였다. 실험에서 로봇이 보행 시 미끄러지는 현상을 줄이기 위해 자체 제작한 판 위에서 시행 하였으며, 장애물의 위치는 임의로 하여 실험하였다.
- 하나는 이족 보행 로봇 제작에 적합한 부품을 선정하는 것이고, 다른 하나는 정 보행 또는 동보행이 가능하도록 설계하는 것이다. 본 연구에서는 이를 고려하여 CATIA V5로 설계하였다.
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