During the past several years, many walking pattern algorithms and sensor techniques have been presented for humanoid robot. Humanoid robot, which has stable walking and artificial intelligence, can help human life and interaction with environment. One of the most important things in humanoid robot is its dynamic stability when it is walking. Thus zero moment point (ZMP) is introduced to calculate dynamic walking stability. ZMP can be measured by using a force torque sensor.
In this context, a development of the force torque sensor, which has 12 force sensing modules, is presented. The sensor has been made based on a parallel support mechanism, which does not transfer one axial force to the other axis. Moreover, a digital processor board using a digital signal processor (DSP) and an implementation amplifier are built to measure the accuracy of the sensor. The board can perform at 130,000 samples per second and calculate IIR filter algorithm, Kalman filter and matrix operations. A digital filter, such as IIR filter, and signal conditioning are essential to get an exact value of signal. In addition, Kalman filter is able to represent as a linear state model and a noise model by using the Gaussian Markov process.
In this thesis, the mechanical design of force torque sensor and the signal tracking algorithm are introduced. The mechanical designed part and the parallel support mechanism are initially stated. And then, the digital process board is described. The signal tracking and the noise modeling are then presented. As a final point, the performance of the developed force torque sensor is demonstrated through the experiments on humanoid robot.
본 논문에서는 인간형 휴머노이드 로봇에 장착될 힘 토크 센서의 기구부 설계와 신호의 처리 및 힘과 모멘트를 정확하게 측정하기 위한 노이즈의 모델링 및 상호간섭에 대하여 논의한다. 힘 토크 센서는 공간상의 제약을 가지기 때문에 동일한 힘을 지지하면서 효과적으로 센서값을 출력 해 줄 수 있어야 한다. 설계된 힘 토크 센서는 이러한 요구조건에 맞는 평행지지 구조를 이용하여 해결하였다. 설계에 대한 구체적인 방법은 2장에서 언급하도록 한다. 센서 모듈의 값을 정확하게 측정하는데 있어서 가장 어려운 점은 노이즈의 모델링 및 처리이다. 본 논문에서는 이러한 작업을 수행하기 위하여 아날로그 필터링 및 디지털 필터, 2가지의 방법을 채택한다. 또한 분산 병렬 연산을 위한 통신부분, 아날로그 신호의 측정 등 전자부분에 대한 것을 3장에서 알아보도록 한다. 4장에서는 칼만 필터를 이용하여 노이즈 환경에서 신호의 추종하는 방법에 대하여 알아보고, Non-White Gaussian Noise 환경에서 칼만 필터 모델을 구성한다. 또한, 각 측정된 힘이 다른 방향의 측정부위에 주는 영향에 대하여 고려하며, 마코프 프로세스에 의하여 노이즈의 다이나믹 모델을 결정한다. 5장에서는 개발된 힘 토크 센서 프레임를 개발된 휴머노이드 로봇에 장착하여 제안한 알고리즘의 검증과 이에 대한 분석을 수행한다. 6장에서는 센서의 기구부 설계와 노이즈 처리 알고리즘에 대한 간단한 정리와 추후 과제에 대하여 언급한다.
