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로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 시스템에 있어서,인간의 팔과 유사한 동작을 제공하는 기계적인 장치인 로봇 머니퓰레이터;상기 로봇 머니퓰레이터의 말단 효과 장치에 장착되며, 하나 이상의 지시 장치를 포함하는 지시 모듈;상기 지시 장치가 지시하는 위치를 2차원 평면으로 표시하기 위한 표시 모듈;상기 지시 장치가 상기 표시 모듈 상에서 지시한 위치를 측정하기 위한 카메라 모듈; 및상기 카메라 모듈에서 측정된 데이터를 이용하여 상기 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수의 오차를 예측하는 오차 예측 모듈; 을 포함하되,상기 오차 예측 모듈은,상기 로봇 머니퓰레이터의 각각의 관절의 이동량을 상기 로봇 머니퓰레이터의 말단 효과 장치에 장착된 상기 지시 장치의 움직임에 영향을 주는 양으로 표현한 제 1 행렬; 및상기 로봇 머니퓰레이터의 말단 효과 장치에 장착된 상기 지시 장치의 3차원 평면에서의 이동량과 상기 표시 모듈 상에서의 이동량의 관계를 자코비안 행렬로 표현한 제 2 행렬; 을 산출하는 것을 특징으로 하며,상기 제 1 행렬은 다음의 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 오차 예측 모듈은,상기 로봇 머니퓰레이터의 기구학을 데나비트-하텐버그(Denavit-Hartenberg) 표시법을 사용하여 표시하되,상기 기구학은 상기 로봇 머니퓰레이터의 링크 길이(link length, a), 링크 오프셋(link offset, d), 링크 뒤틀림(link twist, α) 및 관절각(joint angle, θ)의 4개의 매개 변수로 이루어지는 것을 특징으로 하는 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 오차 예측 모듈은,상기 제 1 행렬과 제 2 행렬을 곱하는 것에 의해 제 3 행렬을 산출하는 것을 특징으로 하는 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 시스템
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제 4 항에 있어서, 상기 오차 예측 모듈은,상기 제 3 행렬에 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter) 알고리즘을 적용하여 상기 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수의 오차를 예측하는 것을 특징으로 하는 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 시스템
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제 5 항에 있어서, 상기 확장 칼만 필터 알고리즘은,예측하려는 상태 와 의 예측 공분산 행렬 를 산출하는 예측 단계;자코비안 행렬 를 사용하여 측정 잔여 와 잔여 공분산 를 산출하는 관측 단계; 및최적의 칼만 이득 을 계산하고 다음 단계의 상태와 예측 공분산 행렬의 업데이트 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 제 2 행렬은 다음의 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 시스템
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제 6 항에 있어서, 상기 예측하려는 상태 와 의 예측 공분산 행렬 는 각각 다음의 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 시스템
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제 9 항에 있어서, 상기 측정 잔여 와 잔여 공분산 은 각각 다음의 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 시스템
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제 10 항에 있어서, 상기 업데이트된 최적의 칼만 이득 , 다음 단계의 상태 및 예측 공분산 행렬은 각각 다음의 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 시스템
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로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 시스템을 사용한 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 방법에 있어서, 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 시스템이,(a) 상기 로봇 머니퓰레이터의 각각의 관절의 이동량을 상기 로봇 머니퓰레이터의 말단 효과 장치에 장착된 지시 장치의 움직임에 영향을 주는 양으로 표현한 제 1 행렬을 산출하는 단계;(b) 상기 로봇 머니퓰레이터의 말단 효과 장치에 장착된 상기 지시 장치의 3차원 평면에서의 이동량과 상기 지시 장치가 지시하는 위치를 2차원 평면으로 투영한 좌표값의 이동량의 관계를 자코비안 행렬로 표현한 제 2 행렬을 산출하는 단계;(c) 상기 제 1 행렬과 제 2 행렬을 곱하는 것에 의해 제 3 행렬을 산출하는 단계; 및(d) 상기 제 3 행렬에 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter) 알고리즘을 적용하여 상기 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수의 오차를 예측하는 단계; 를 포함하되,상기 (d) 단계는,예측하려는 상태 와 의 예측 공분산 행렬 를 산출하는 예측 단계;자코비안 행렬 를 사용하여 측정 잔여 와 잔여 공분산 를 산출하는 관측 단계; 및최적의 칼만 이득 을 계산하고 다음 단계의 상태와 예측 공분산 행렬의 업데이트 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 머니퓰레이터의 기구학 매개 변수 예측 방법
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