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로봇 손가락을 사용하여 유연 물체의 특성을 분석하는 방법에 있어서, 상기 로봇 손가락의 n 시점의 제1 목적 위치 정보, n-1 시점의 제2 목적 위치 정보 및 제2 표면 위치 정보, n-2 시점의 제3 목적 위치 정보 및 제3 표면 위치 정보를 기반으로 회귀 벡터 φ[n]을 결정하는 단계;측정된 상기 n 시점의 제1 표면 위치 정보 및 RLS 추정 알고리즘을 기반으로 추정 파라미터 벡터 μ를 결정하는 단계; 및상기 추정 파라미터 벡터를 기반으로 상기 유연 물체의 추정 특성 파라미터를 결정하는 단계를 포함하고,상기 제1 목적 위치 정보, 상기 제2 목적 위치 정보 및 상기 제3 목적 위치 정보는 구형파 형태의 입력 신호, PRBS(psuedo random binary signal) 형태의 입력 신호, 랜덤 사인 입력 신호 및 스윕 사인 입력 신호 중 하나이며,상기 회귀 벡터 φ[n]는 아래의 수학식 1에 의해 결정되고, 003c#수학식 1003e#상기 는 상기 제2 표면 위치 정보, 상기 는 상기 제3 표면 위치 정보이고,상기 g[n]는 아래의 수학식 2에 의해 결정되고,003c#수학식 2003e#상기 는 설계 파라미터이고, 상기 는 상기 제1 목적 위치 정보, 상기 는 제2 목적 위치 정보, 상기 는 제3 목적 위치 정보인 것을 특징으로 하는 유연 물체의 특성을 분석하는 방법
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제1항에 있어서,상기 추정 파라미터 벡터 μ는 아래의 수학식 3에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 003c#수학식 3003e#유연 물체의 특성을 분석하는 방법
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제3항에 있어서, 상기 추정 특성 파라미터()는 아래의 수학식 4에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 003c#수학식 4003e#유연 물체의 특성을 분석하는 방법
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유연 물체 특성 분석 장치에 있어서, 상기 유연 물체 특성 분석 장치는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 로봇 손가락의 n 시점의 제1 목적 위치 정보, n-1 시점의 제2 목적 위치 정보 및 제2 표면 위치 정보, n-2 시점의 제3 목적 위치 정보 및 제3 표면 위치 정보를 기반으로 회귀 벡터 φ[n]을 결정하고, 측정된 상기 n 시점의 제1 표면 위치 정보 및 RLS 추정 알고리즘을 기반으로 추정 파라미터 벡터 μ를 결정하고, 상기 추정 파라미터 벡터를 기반으로 상기 유연 물체의 추정 특성 파라미터를 결정하도록 구현되며,상기 제1 목적 위치 정보, 상기 제2 목적 위치 정보 및 상기 제3 목적 위치 정보는 구형파 형태의 입력 신호, PRBS(psuedo random binary signal) 형태의 입력 신호, 랜덤 사인 입력 신호 및 스윕 사인 입력 신호 중 하나이며,상기 회귀 벡터 φ[n]는 아래의 수학식 1에 의해 결정되고, 003c#수학식 1003e#상기 는 상기 제2 표면 위치 정보, 상기 는 상기 제3 표면 위치 정보이고,상기 g[n]는 아래의 수학식 2에 의해 결정되고,003c#수학식 2003e#상기 는 설계 파라미터이고, 상기 는 상기 제1 목적 위치 정보, 상기 는 제2 목적 위치 정보, 상기 는 제3 목적 위치 정보인 것을 특징으로 하는 유연 물체 특성 분석 장치
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제6항에 있어서,상기 추정 파라미터 벡터 μ는 아래의 수학식 3에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 003c#수학식 3003e#유연 물체 특성 분석 장치
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제8항에 있어서, 상기 추정 특성 파라미터()는 아래의 수학식 4에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 003c#수학식 4003e#유연 물체 특성 분석 장치
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로봇 손가락을 사용하여 유연 물체의 특성을 분석하는 방법에 있어서, 양선형 변환을 사용하여 연속 시간 모델인 로봇 손가락 및 물체 표면의 상호작용 모델을 이산 시간 모델로 변환하는 단계;상기 이산 시간 모델 및 n 시점의 제1 목적 위치 정보, n-1 시점의 제2 목적 위치 정보 및 제2 표면 위치 정보, n-2 시점의 제3 목적 위치 정보 및 제3 표면 위치 정보를 기반으로 회귀 벡터 φ[n]을 결정하는 단계;측정된 상기 n 시점의 제1 표면 위치 정보 및 RLS 추정 알고리즘을 기반으로 추정 파라미터 벡터 μ를 결정하는 단계; 및상기 추정 파라미터 벡터를 기반으로 상기 유연 물체의 추정 특성 파라미터를 결정하는 단계를 포함하고,상기 제1 목적 위치 정보, 상기 제2 목적 위치 정보 및 상기 제3 목적 위치 정보는 구형파 형태의 입력 신호, PRBS(psuedo random binary signal) 형태의 입력 신호, 랜덤 사인 입력 신호 및 스윕 사인 입력 신호 중 하나이며,상기 양선형 변환을 사용하여 연속 시간 모델인 로봇 손가락 및 물체 표면의 상호작용 모델을 이산 시간 모델로 변환하는 단계는,아래의 수학식 1을 기반으로 한 계수 변환을 통해 수행되고, 003c#수학식 1003e#상기 BF(i,n,N)는 연속 시간 전달 함수 G(s)을 이산 시간 전달 함수 G(z)으로 양선형 변환할 때 G(s)의 계수 벡터 a, b를 G(z)의 계수 벡터 α, β로 바꾸어주는 함수이고, 상기 G(s)는 연속 시간 모델을 위한 연속 시간 전달 함수이고, 상기 G(z)는 이산 시간 모델을 위한 이산 시간 전달 함수인 것을 특징으로 하는 유연 물체의 특성을 분석하는 방법
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제11항에 있어서, 상기 연속 시간 전달 함수와 상기 이산 시간 전달 함수의 계수 간 변환은 아래의 수학식 2와 같이 정합 행렬 M을 기반으로 수행되는 것을 특징으로 하는 003c#수학식 2003e#유연 물체의 특성을 분석하는 방법
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제13항에 있어서, 상기 양선형 변환을 사용하여 연속 시간 모델인 로봇 손가락 및 물체 표면의 상호작용 모델을 이산 시간 모델로 변환하는 단계는아래의 수학식 3을 기반으로 수행되되,003c#수학식 3003e#상기 α는 설계 파라미터와 관련된 정보로써 이미 알고 있는 정보이고, 상기 β는 상기 추정 특성 파라미터를 결정하는 변수인 것을 특징으로 하는 유연 물체의 특성을 분석하는 방법
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유연 물체 특성 분석 장치에 있어서, 상기 유연 물체 특성 분석 장치는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 양선형 변환을 사용하여 연속 시간 모델인 로봇 손가락 및 물체 표면의 상호작용 모델을 이산 시간 모델로 변환하고,상기 이산 시간 모델 및 n 시점의 제1 목적 위치 정보, n-1 시점의 제2 목적 위치 정보 및 제2 표면 위치 정보, n-2 시점의 제3 목적 위치 정보 및 제3 표면 위치 정보를 기반으로 회귀 벡터 φ[n]을 결정하고,측정된 상기 n 시점의 제1 표면 위치 정보 및 RLS 추정 알고리즘을 기반으로 추정 파라미터 벡터 μ를 결정하고,상기 추정 파라미터 벡터를 기반으로 상기 유연 물체의 추정 특성 파라미터를 결정하도록 구현되며,상기 제1 목적 위치 정보, 상기 제2 목적 위치 정보 및 상기 제3 목적 위치 정보는 구형파 형태의 입력 신호, PRBS(psuedo random binary signal) 형태의 입력 신호, 랜덤 사인 입력 신호 및 스윕 사인 입력 신호 중 하나이며,상기 프로세서는 상기 양선형 변환을 사용하여 상기 로봇 손가락 및 상기 물체 표면의 상기 상호 작용 모델을 상기 이산 시간 모델로 변환하기 위해 아래의 수학식 1을 기반으로 한 계수 변환을 수행하도록 구현되되,003c#수학식 1003e#상기 BF(i,n,N)는 연속 시간 전달 함수 G(s)을 이산 시간 전달 함수 G(z)으로 양선형 변환할 때 G(s)의 계수 벡터 a, b를 G(z)의 계수 벡터 α, β로 바꾸어주는 함수이고, 상기 G(s)는 연속 시간 모델을 위한 연속 시간 전달 함수이고, 상기 G(z)는 이산 시간 모델을 위한 이산 시간 전달 함수인 것을 특징으로 하는 유연 물체 특성 분석 장치
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제16항에 있어서, 상기 연속 시간 전달 함수와 상기 이산 시간 전달 함수의 계수 간 변환은 아래의 수학식 2와 같이 정합 행렬 M을 기반으로 수행되는 것을 특징으로 하는 003c#수학식 2003e#유연 물체 특성 분석 장치
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제18항에 있어서, 상기 프로세서는 아래의 수학식 3을 기반으로 상기 연속 시간 모델과 상기 이산 시간 모델의 변환을 수행하도록 구현되되,003c#수학식 3003e#상기 α는 설계 파라미터와 관련된 정보로써 이미 알고 있는 정보이고, 상기 β는 상기 추정 특성 파라미터를 결정하는 변수인 것을 특징으로 하는 유연 물체 특성 분석 장치
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