지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 구자춘
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
최근 스마트 공장의 생산성과 유연성을 높이기 위하여 사람과 로봇이 격리된 공간이 아닌 같은 공간에서 협력 작업할 수 있도록 하는 협동로봇 기술이 연구되고 있다. 이러한 협동로봇이 효율적으로 활용되기 위해서는 로봇팔의 작업계획에 전문지식이 없는 사람들도 활용할 수 있도록 보다 직관적인 방법이 필요하다. 예를 들어 사람이 직접 로봇팔을 조작하여 경로를 교시하고, 로봇은 교시된 정보를 이용하여 작업을 계획하는 직접교시 알고리즘이 제안되고 있다. 이때 직접교시 알고리즘의 원활한 동작을 위해서는 로봇이 사람의 의도에 맞게 동작할 수 있도록 하는 컴플라이언스 제어 알고리즘이 필요하다. 이에 본 논문에서는 로봇팔의 관절공간과 작업공간에서 직접교시를 통한 위치제어를 수행하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법에는 F/T(Force Torque) 센서를 기반으로 작업자의 의도를 파악하고 관절 공간 속도 명령을 생성하는 컴플라이언스 제어와, 공간상에서 위치 정보를 저장하고 경로를 계획하는 알고리즘이 포함된다. 또한 대부분의 경우 로봇은 미리 지정된 경로를 지속적으로 반복하기 때문에 생산 비용의 관점에서 최적의 로봇 궤적을 만들어 주는 것은 중요한 문제이다.
본 논문에서는 작업자가 로봇에 직접 교시를 통해 작업공간(Cartesian space)에서의 경로를 로봇에 학습시켜 주었을 때를 다루고 있다. 작업공간에서 로봇에 교시된 작업공간에서의 경로를 관절공간(Joint space)으로 바꾸는 과정에서 생기는 해에 대하여 에너지를 최소화 하는 최적화 문제를 구성했다. 이를 통하여 에너지 소비를 최적화 하는 경로를 생성하고, 그 중 가장 적은 에너지 소비를 하는 경로를 선택하는 알고리즘으로 교시된 작업공간에서의 경로를 따라가는 최적의 경로를 생성할 수 있도록 구성하였다.
로봇팔의 모델 방정식을 유도하여 에너지로 구성된 비용함수를 설정 하였고, 로봇팔의 속도와 가속도 제한을 제한조건으로 하여 최적화 문제를 설계하였다. 구성된 최적화 문제는 Gradient Descent를 이용하여 설계변수를 최적화 하였다. 이를 MATLAB을 이용하여 시뮬레이션을 구성하고 실험 및 검증 하였다. 목표 작업공간에서의 경로를 추종하기 위한 관절 공간에서의 모든 경우의 경로에 대하여 비용을 비교하였고, 가장 적은 비용이 드는 경로를 선택하도록 알고리즘을 구성하였다.
본 논문에서는 작업자가 로봇에 직접 교시를 통해 작업공간(Cartesian space)에서의 경로를 로봇에 학습시켜 주었을 때를 다루고 있다. 작업공간에서 로봇에 교시된 작업공간에서의 경로를 관절공간(Joint space)으로 바꾸는 과정에서 생기는 해에 대하여 에너지를 최소화 하는 최적화 문제를 구성했다. 이를 통하여 에너지 소비를 최적화 하는 경로를 생성하고, 그 중 가장 적은 에너지 소비를 하는 경로를 선택하는 알고리즘으로 교시된 작업공간에서의 경로를 따라가는 최적의 경로를 생성할 수 있도록 구성하였다.
로봇팔의 모델 방정식을 유도하여 에너지로 구성된 비용함수를 설정 하였고, 로봇팔의 속도와 가속도 제한을 제한조건으로 하여 최적화 문제를 설계하였다. 구성된 최적화 문제는 Gradient Descent를 이용하여 설계변수를 최적화 하였다. 이를 MATLAB을 이용하여 시뮬레이션을 구성하고 실험 및 검증 하였다. 목표 작업공간에서의 경로를 추종하기 위한 관절 공간에서의 모든 경우의 경로에 대하여 비용을 비교하였고, 가장 적은 비용이 드는 경로를 선택하도록 알고리즘을 구성하였다.
목차
논문요약 1제1장 서론 41.1 연구배경 41.2 연구동향 51.3 연구목적 및 연구내용 6제2장 Backgrounds 92.1 로봇팔 102.1.1 위치와 방위 해석 112.1.2 D-H parameters 152.1.3 역기구학 182.1.4 Jacobian 202.1.5 로봇팔의 제어 21제3장 컴플라이언스제어 기반 직접교시 알고리즘 243.1 컴플라이언스제어 263.2 컴플라이언스제어 기반 직접교시 알고리즘 293.3 특이점문제 323.4 시뮬레이션 및 실험 343.4.1 평면교시와 공간교시 343.4.2 Pick and Place 38제4장 최적화 경로 생성 알고리즘 434.1 로봇팔 경로생성 434.2 최적화 문제 설계 494.2.1 비용함수 494.2.2 로봇 동역학 모델 504.3 Gradient Descent 534.3.1 Gradient 534.3.2 Gradient descent 544.4 에너지 최적화 경로 생성 시나리오 554.5 여자유도를 가진 로봇팔에서 최소 에너지 선택 알고리즘 57제5장 경로 생성 알고리즘 시뮬레이션 검증 585.1 시뮬레이션 환경 585.2 시뮬레이션 결과 625.2.1 비용비교 625.2.2 알고리즘 검증 65제6장 6자유도 로봇팔로의 확장 706.1 Deep learning을 이용한 6자유도 로봇팔 모델 근사화 726.1.1 Deep learning 726.1.2 학습모델구성 756.1.3 실험환경 776.1.4 실험결과 816.2 에너지 최소화 알고리즘 실험 836.2.1 실험환경 836.2.2 실험결과 87제7장 결론 98참고 문헌 101ABSTRACT 106
최근 본 자료
댓글(0)
0