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제안 방법
- Gantry-type 로봇에 부착된 리니어 모터를 중력방향으로 50mm/s 의 속도로 구동하였을 때 외팔보의 끝단에서 발생하는 진동을 초고속 카메라를 이용하여 측정하였다. 이때 영상은 1024 x 512 의 해상도, 500frame/s 의 속도로 촬영되었고, 보다 정확한 위치 정보를 얻기 위해 외팔보의 양 끝단에 십자모양의 원형 마커를 부착하여 촬영한 후, 전처리과정을 거쳐 끝단의 위치를 추출하였다.
- 본 논문에서 제안 알고리즘을 검증하기 위해 2축의 gantry-type 로봇에 볼-스크류 타입의 리니어 모터를 부착하여 중력방향으로 이동이 가능하도록 구성하였고, 리니어 모터에 길이 500mm, 폭 30mm, 두께 1mm 의 스테인리스 스틸로 이루어진 유연한 외팔보를 구현하였다. 이때 유연한 외팔보는 약 3.
- 명령성형 필터를 설계하기 위해서는 시스템 매개변수들을 미리 알아야만 하는데 시스템 변수에 대한 불확실성이 존재할 때에 명령성형 필터의 성능을 유지하기 위한 방법은 필터의 매개변수들을 직접적 또는 간접적으로 적응하도록 하는 것이다[3]. 본 논문에서는 간접 적응 알고리즘보다 노이즈에 매우 강하고, 우수한 수렴특성을 가지며 현저히 낮은 계산 부하를 갖는 직접 적응 알고리즘을 사용하여 임펄스의 수와 임펄스간의 시간지연 값을 고정한 채 임펄스의 크기만을 학습하여 최적의 명령성형 필터를 생성하였다.
- 본 논문에서는 유연한 외팔보를 중력방향으로 구동하였을 때 발생하는 가진력과 중력에 의한 영향을 고려하였으며, 외팔보의 끝단의 변위를 측정하기 위하여 초고속 카메라를 사용하였고, 이렇게 구해진 위치 정보를 이용하여 적응형 시간지연 명령성형 필터(adaptive time-delay command shaping filter)를 설계하여 잔류 진동을 억제하였다.
- 본 논문은 초고속 카메라를 사용하여 위치 정보를 추출하였고, 이를 이용하여 직접 적응형 명령성형 필터(ACSF)를 설계하였다. 임의의 시간지연 값을 사용하여 학습한 필터 계수를 실제 시스템에 적용하여 실험한 결과 끝단의 잔류 진동을 현격하게 억제시킬 수 있었다.
- Gantry-type 로봇에 부착된 리니어 모터를 중력방향으로 50mm/s 의 속도로 구동하였을 때 외팔보의 끝단에서 발생하는 진동을 초고속 카메라를 이용하여 측정하였다. 이때 영상은 1024 x 512 의 해상도, 500frame/s 의 속도로 촬영되었고, 보다 정확한 위치 정보를 얻기 위해 외팔보의 양 끝단에 십자모양의 원형 마커를 부착하여 촬영한 후, 전처리과정을 거쳐 끝단의 위치를 추출하였다. 이때 추출한 위치 정보는 신뢰성을 위하여 레이저 변위 센서를 사용하여 검증하였다.
- 이렇게 추출한 위치 정보를 이용하여 직접 적응형 명령성형 필터를 설계하였다. 이때 ACSF는 세 개의 항을 갖고, 임의의 시간지연 값 Td를 50ms로 선택하였다.
- 카메라를 통해 얻어진 영상은 fig. 2에서 보여진 바와 같이 원래 영상을 gray-scale 영상으로 변환하였고, 영상의 노이즈를 제거하기 위하여 가우시안 저역통과 필터를 사용하였으며, Sobel 알고리즘을 이용하여 마커의 에지를 추출하였다. 변환된 에지 영상(fig.
- 여기서 유연한 외팔보 끝단의 위치를 측정하기 위하여 1500 frame/s의 촬영 속도를 갖는 초고속 카메라를 이용하였다. 하지만 영상을 이용하여 정확한 외팔보 끝단의 위치를 추출하기가 어렵기 때문에 끝단과 액추에이터 부분에 마커를 붙여서 정확한 정보를 얻을 수 있도록 하였고, 이렇게 얻어진 영상 데이터는 전처리과정을 통하여 마커의 중심부분의 위치정보를 파악할 수 있도록 이용되었다.
- 이때 ACSF는 세 개의 항을 갖고, 임의의 시간지연 값 Td를 50ms로 선택하였다. 학습을 위하여 필터를 적용하지 않았을 때의 끝단의 위치 값을 얻은 다음 이를 학습시키고, 학습 후 구해진 계수 값들을 이용하였을 때 줄어든 잔류진동에 대한 결과를 구하였다. 학습을 통해 구해진 계수 값은 fig.
대상 데이터
- 여기서 유연한 외팔보 끝단의 위치를 측정하기 위하여 1500 frame/s의 촬영 속도를 갖는 초고속 카메라를 이용하였다. 하지만 영상을 이용하여 정확한 외팔보 끝단의 위치를 추출하기가 어렵기 때문에 끝단과 액추에이터 부분에 마커를 붙여서 정확한 정보를 얻을 수 있도록 하였고, 이렇게 얻어진 영상 데이터는 전처리과정을 통하여 마커의 중심부분의 위치정보를 파악할 수 있도록 이용되었다.
데이터처리
- 이때 영상은 1024 x 512 의 해상도, 500frame/s 의 속도로 촬영되었고, 보다 정확한 위치 정보를 얻기 위해 외팔보의 양 끝단에 십자모양의 원형 마커를 부착하여 촬영한 후, 전처리과정을 거쳐 끝단의 위치를 추출하였다. 이때 추출한 위치 정보는 신뢰성을 위하여 레이저 변위 센서를 사용하여 검증하였다.
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