This thesis proposed a development of humanoid robot hand robot arm trajectory method for humanoid robot Mybot-KeunSaRam (KSR). It has a 5 DOF for each arm. Robot hand consists of five fingers, 15 joints and 5 DOFs. Thumb has two control DOFs, index finger and middle finger have one control DOF each, and both ring finger and little finger have one control DOF. It is controlled by a DSP board. When the board receives angles of motors, it rotates the DC motor by PI control.
For a trajectory generation algorithm, anytime motion planning algorithm using the RRT* is used. Same as RRT, a state variable, a local planner and a cost function definition are fundamental components of RRT*. All joint angles of the arm is defined as state variable. It generates end effector`s position. Minimum-jerk method is used for a local planner. It generates the trajectory between two positions. Collision detection is conducted with local planner. Cost between two points is defined as sum of angles difference.
System is divided into two threads, motion planning thread and control thread. Motion planning thread generates trajectory of an arm and control thread executes arm`s movement. Arm executes its movement when a first trajectory solution that can reach the target position is found. While the arm is moving, RRT* updates trajectory continuously. Then humanoid robot arm can reach desired position with real-time control.
7 DOF robot arm is used for simulation. Simulation is conducted for two tasks, a free-obstacle case and a constrained-obstacle case. In each case, trajectory generation is conducted for each reachable direction case. Generated trajectory shows that arm avoids obstacles well. After that, the real experiments are conducted with humanoid robot Mybot-KSR. The arm trajectory is generated and the object is grasped depending on its shape. The results show that trajectory is updated while moving and the arm conducts its task in real time.
이 논문은 휴머노이드 로봇 Mybot-KeunSaRam (KSR)의 로봇 손을 개발하고 팔의 궤적을 생성하는 방법을 제안했다. 각 팔은 5 자유도로 되어 있다. 로봇의 손은 5개의 손가락으로 이루어져 있고 15개의 관절과 5개의 자유도를 가지고 있다. 엄지는 두 자유도, 검지와 중지는 각각 한 자유도, 약지와 소지는 함께 한 자유도를 가지고 있다. 손가락은 DSP 보드로 제어되고 보드가 각 모터의 각도 값을 전달 받으면 PI 제어를 통해 DC 모터가 움직이게 된다.
팔의 궤적을 생성하는 알고리즘으로는 RRT*를 사용하였다. RRT와 마찬가지로 상태 변수, 로컬 플래너, 비용 함수는 RRT*에서도 필수적인 요소이다. 팔의 각 관절의 각도를 상태 변수로 선언하였고 이를 통해 손끝의 위치를 생성한다. 최소 저크 방법이 로컬 플래너를 생성하기 위해서 쓰였고 이는 임의의 두 지점 사이의 궤적을 생성하게 된다. 충돌 검사는 이 로컬 플래너로 인해 생성된 궤적에 대해 수행하게 된다. 비용은 두 점 사이의 각 관절 값의 변화의 합으로 정의하였다.
전체적인 시스템은 두 개의 쓰레드를 통해 동작되는데 행동 생성 쓰레드와 제어 쓰레드로 구성된다. 행동 생성 쓰레드에서는 로봇 팔의 궤적을 생성하고 제어 쓰레드에서는 로봇 팔의 실제 움직임을 부여한다. 목표 지점에 도달할 수 있는 첫 접근 가능한 궤적이 생성되면 팔이 움직이기 시작한다. 팔이 움직이는 동안에도 RRT*는 계속적으로 팔의 궤적을 더 좋게 갱신한다. 이를 통해 휴머노이드 로봇 팔은 실시간 제어와 함께 목표 지점에 도달할 수 있게 된다.
시뮬레이션을 위해서는 7 자유도의 로봇 팔이 사용되었다. 시뮬레이션 상에서는 장애물이 없을 때와 있을 때 두 가지 상황에 대해 작업을 수행하였다. 그리고 각각의 경우에 접근 가능성에 대해 고려해서 시뮬레이션을 수행하였다. 생성된 궤적은 팔이 장애물을 잘 피하는 것을 보여준다. 실제 실험은 휴머노이드 로봇 Mybot-KSR을 이용해 작업을 수행하였다. 목표 지점이 정해지면 팔의 궤적이 생성되어 팔이 움직이고 물체의 모양에 따라 물체의 잡는 방법을 달리해 물체를 잡도록 했다. 실험 결과를 보면 팔이 움직이면서 궤적이 갱신되는 것과 여러 작업을 실시간으로 수행하는 것을 확인할 수 있다.
