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인간-로봇 협업 상태 관측 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램

  • 기술번호 : KST2023007621
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 관측 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램은, 인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서 인간의 의도된 동작과 인간의 의도되지 않은 동작을 구별하기 위해 주파수 분석을 통해 인간-로봇 협업 상태를 관측함으로써, 높은 주파수 분해능을 가지고, 낮은 연산량을 통해 인간-로봇 협업 상태의 인식 시간을 보장할 수 있다.
Int. CL B25J 9/16 (2006.01.01) B25J 13/08 (2006.01.01) B25J 19/02 (2006.01.01) G05B 23/02 (2006.01.01)
CPC B25J 9/1653(2013.01) B25J 13/085(2013.01) B25J 19/02(2013.01) B25J 9/163(2013.01) B25J 9/161(2013.01) G05B 23/02(2013.01)
출원번호/일자 1020220026957 (2022.03.02)
출원인 광운대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0129837 (2023.09.11) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.03.02)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김효민 서울특별시 금천구
2 양우성 서울특별시 구로구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.03.02 수리 (Accepted) 1-1-2022-0231512-79
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2023.07.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서 인간의 의도된 동작과 인간의 의도되지 않은 동작을 구별하기 위해 주파수 분석을 통해 인간-로봇 협업 상태를 관측하는 방법으로서,다자유도 힘 신호를 획득하는 단계; 및저역 통과 필터(low-pass filter) 및 고역 통과 필터(high-pass filter)를 이용하여 상기 다자유도 힘 신호를 기반으로 인간-로봇 협업 상태값을 획득하는 단계;를 포함하는 인간-로봇 협업 상태 관측 방법
2 2
제1항에서,상기 인간-로봇 협업 상태값 획득 단계는,상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호 및 상기 고역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호를 기반으로, 상기 인간-로봇 협업 상태값을 획득하는데 이용되는 중간값을 획득하는 단계;를 포함하는 인간-로봇 협업 상태 관측 방법
3 3
제2항에서,상기 중간값 획득 단계는,상기 고역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값을 상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값으로 나누어 상기 중간값을 획득하는 것으로 이루어지는,인간-로봇 협업 상태 관측 방법
4 4
제3항에서,상기 중간값 획득 단계는,상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값이 미리 설정된 기준값 이상이면, 상기 고역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값을 상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값으로 나눈 값을 상기 중간값으로 획득하고,상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값이 상기 미리 설정된 기준값 미만이면, 0을 상기 중간값으로 획득하는 것으로 이루어지는,인간-로봇 협업 상태 관측 방법
5 5
제2항에서,상기 인간-로봇 협업 상태 획득 단계는,상기 중간값을 평활화(smoothing) 처리하는 단계;평활화 처리된 상기 중간값이 미리 설정된 하한(lower limit)과 미리 설정된 상한(upper limit) 사이의 값이 되도록 포화(saturation) 처리하는 단계; 및포화 처리된 상기 중간값을 상기 인간-로봇 협업 상태값으로 획득하는 단계;를 더 포함하는 인간-로봇 협업 상태 관측 방법
6 6
제5항에서,상기 평활화 처리 단계는,미분 필터(derivative filter)를 이용하여 상기 중간값을 평활화 처리하는 것으로 이루어지는,인간-로봇 협업 상태 관측 방법
7 7
제1항에서,상기 저역 통과 필터 및 상기 고역 통과 필터는,IIR(infinite impulse response) 2차 버터워스(Butterworth) 필터로 이루어지며,상기 IIR 2차 버터워스 필터의 차단 주파수(cutoff frequency)는,인간과 로봇 사이의 협업 상태 인식을 위한 관심 영역으로 미리 설정된 동작 주파수를 기반으로 설정되는,인간-로봇 협업 상태 관측 방법
8 8
제1항에서,미리 설정된 기준 주파수에 대응되는 기준 협업 상태값을 이용하여 상기 인간-로봇 협업 상태값을 기반으로 상기 인간-로봇 협업 상태가 안전한 협업 상태인지 불안전한 협업 상태인지를 구별하는 단계;를 더 포함하는 인간-로봇 협업 상태 관측 방법
9 9
제8항에서,상기 구별 단계는,상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 이상이면, 상기 인간-로봇 협업 상태가 상기 불안전한 협업 상태인 것으로 판단하고,상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 미만이면, 상기 인간-로봇 협업 상태가 상기 안전한 협업 상태인 것으로 판단하는 것으로 이루어지는,인간-로봇 협업 상태 관측 방법
10 10
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 기재된 인간-로봇 협업 상태 관측 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서 인간의 의도된 동작과 인간의 의도되지 않은 동작을 구별하기 위해 주파수 분석을 통해 인간-로봇 협업 상태를 관측하는 장치로서,상기 인간-로봇 협업 상태를 관측하기 위한 하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리; 및상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 프로그램에 따라 상기 인간-로봇 협업 상태를 관측하기 위한 동작을 수행하는 하나 이상의 프로세서;를 포함하며,상기 프로세서는,다자유도 힘 신호를 획득하고,저역 통과 필터(low-pass filter) 및 고역 통과 필터(high-pass filter)를 이용하여 상기 다자유도 힘 신호를 기반으로 인간-로봇 협업 상태값을 획득하는,인간-로봇 협업 상태 관측 장치
12 12
제11항에서,상기 프로세서는,상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호 및 상기 고역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호를 기반으로, 상기 인간-로봇 협업 상태값을 획득하는데 이용되는 중간값을 획득하는,인간-로봇 협업 상태 관측 장치
13 13
제11항에서,상기 프로세서는,미리 설정된 기준 주파수에 대응되는 기준 협업 상태값을 이용하여 상기 인간-로봇 협업 상태값을 기반으로 상기 인간-로봇 협업 상태가 안전한 협업 상태인지 불안전한 협업 상태인지를 구별하는,인간-로봇 협업 상태 관측 장치
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