초록 ▼

로봇이 단순한 연구용이나 산업용이 아닌 인간 생활에서 서비스용 로봇으로 사용되기 위해서는 다양한 도구와 물체를 파지하는 기술은 필요 불가결한 것이다. 복잡한 물체나 자연스러운 동작을 위하여 인간 손을 모사한 로봇 손들이 개발되고 있지만 높은 자유도로 인하여 제어에 어려움이 많다. 본 연구에서는 인간의 파지 형상을 분석하여 파지 형상에 따라 분류하고, 인간 손이 나타내는 파지 형상을 바탕으로 로봇 손의 파지에 인간의 파지 형상을 접목하여 보다 정확하고 효율적인 파지를 이루는 것을 목표로 하여 연구하였다. 또한 이를 적용하기 위한 인간

로봇이 단순한 연구용이나 산업용이 아닌 인간 생활에서 서비스용 로봇으로 사용되기 위해서는 다양한 도구와 물체를 파지하는 기술은 필요 불가결한 것이다. 복잡한 물체나 자연스러운 동작을 위하여 인간 손을 모사한 로봇 손들이 개발되고 있지만 높은 자유도로 인하여 제어에 어려움이 많다. 본 연구에서는 인간의 파지 형상을 분석하여 파지 형상에 따라 분류하고, 인간 손이 나타내는 파지 형상을 바탕으로 로봇 손의 파지에 인간의 파지 형상을 접목하여 보다 정확하고 효율적인 파지를 이루는 것을 목표로 하여 연구하였다. 또한 이를 적용하기 위한 인간 손을 모사하는 로봇 손의 설계를 진행하였다.

Abstract ▼

Grasping by robot hands may be one of the most difficult tasks in robotics, while most robotic missions require some types of grasping. Grasping by a human-like robot hand has been investigated but due to large DOFs and complicated nature of hands, proper use and control of robot hands have not been

Grasping by robot hands may be one of the most difficult tasks in robotics, while most robotic missions require some types of grasping. Grasping by a human-like robot hand has been investigated but due to large DOFs and complicated nature of hands, proper use and control of robot hands have not been matured enough. So, we examine collective behaviors of human hands while grasping and try to mimic them as much as possible in the most effective way. Not only that, we also apply the human hand structure to robot hand design, so that the design would allow robust and effective graspings like that of human hands.
We carried out quantitative analysis over joint configurations and motions of human fingers during various grasping tasks; then we applied the analysis results to artificial synthesis of grasp, identification of grasp types, and the robot hand design as well.
1. Analysis on the collective behavior of human hand
We classified grasp types into serveral primitives and using the data-glove we collected finger joint data. The data was analyzed in terms of a minimal parameters that dominate grasp types.
2. Grasp synthesis using human grasp postures
Through the analysis of collective behaviors of human grasps, we created simplified grasp models using minimal parameters. The synthesis task is so designed as to yield a grasp posture when an object and the necessary grasp types are assigned.
3. Identification of grasp types
By using the verified models of human grasps, we collected human finger joints data and extracted minimal paramerters after recognition.
4. Robot hand implementation using human grasp study
Using the results of the human grasp study, we designed a hybrid type robotic hand that contains advantages of gripper type hand (Barrette hand) and full human shped hand (DLR hand). Through the simulation, we validated the operation of the designed robot hand.
The scientific results from the study can be applied to various types of robotic grasps. The results also can be used for human like robot hand design, grasp synthesis, and grasp manipulation. We also hope that the study results can be further validated and examined via robotic grasp experimentation to be performed by the developed hybrid type robot hand.

목차 Contents

• 제출문 ... 1
• 보고서 요약서 ... 2
• 요약문 ... 3
• SUMMARY ... 5
• 목차 ... 7
• 제 1장. 연구개발과제의 개요 ... 8
• 1절. 연구의 필요성 ... 8
• 2절. 연구의 목표 ... 8
• 제 2장. 국내외 기술개발 현황 ... 10
• 1절. 연구동향 및 문제점 ... 10
• 2절. 본 연구팀의 관련된 선행연구 ... 13
• 제 3장. 연구수행 내용 및 결과 ... 16
• 1절. 파지 안정성 지수 ... 16
• 2절. 인간 손의 파지 형상 분석 ... 20
• 3절. 인간 손의 파지 형상 분석을 위한 시뮬레이터 개발 ... 35
• 4절. 자연스러운 파지 동작을 위한 hybrid 타입 로봇 손의 설계 ... 40
• 제 4장. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 43
• 제 5장. 연구개발결과의 활용계획 ... 44
• 제 6장. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 45
• 제 7장. 참고문헌 ... 46