In today's intelligent robots, one of necessary features is an adaptability to cope with unknown working environments. This calls for on-line path modification based on various sensory informations from the latter. However, since robot manipulators are usually servoed in the joint level, there is a need to transform the sensory informations in terms of Cartesian coordinate into the joint space. The inverse (Cartesian-to-joint) transformation involves an extensive computation, thus the computational requirement for real-time processing of it places a heavy burden on computational resources.
This dissertation proposes a new efficient method to solve the inverse kinematics for robot manipulators in real-time, termed incremental unit computation method. First, the major linkage of anthropoid manipulator is considered as the combination of two types of 2 DOF robot. For each 2 DOF robot, the method defines incremental units in joint and Cartesian spaces, which represent the position resolutions in each space. By introducing these units, the repetitive evaluation of inverse Jacobian matrix can be realized through a simple sign table, which can be readily implemented in a combination of TTL logic gates. Furthermore, the direct kinematics can be solved by using DDA integrators at high speed. Through an iterative comparison of the incremental units with convergence rules, the inverse kinematics algorithm is established.
The proposed algorithm has many attractive features from the hardware implementation viewpoint. For a drastic speed-up of solution rate, a hardware architecture that implements the algorithm has been proposed and realized by adopting an EPLD. In order to demonstrate the feasibility of the implemented hardware, a series of experiments are conducted. The experimental results show that sophisticated tasks such as telerobot control, Cartesian path control, and compliance control can be easily accomplished through the hardware.
미래의 지능로봇에서 필요로하는 특징 중의 하나는 미지의 작업환경에 능동적으로 대처하는 적응성이다. 이를 가능케하기 위해서는 주변환경으로부터의 여러가지 센서정보를 근거로 하여 로봇의 경로를 실시간으로 제어할 수 있어야 한다. 그러나 로봇 매니퓰레이터의 동작은 관절서보를 동시 제어함으로써 수행되므로, 직교공간 상에서 얻어지는 센서 정보들을 관절좌표계로 변환해야만 한다. 이러한 좌표 변환은 많은 양의 계산을 포함하고 있으므로, 이를 실시간으로 처리하기 위해서는 제어용 컴퓨터에 과도한 부하가 걸린다. 따라서 효율적인 역기구학 알고리즘의 필요성은 로봇 동작제어를 위한 전산모이 실험이나 실제의 제어에 있어서 기본적인 요구 사항이라고 할 수 있다. 최근에는 지능로봇을 실현함에 있어, 좌표변환 전용의 프로세서를 개발해야 하는 필요성이 대두되고 있는 실정이다.
본 논문에서는 이러한 필요성에 부응하기 위한 새로운 역기구학 알고리즘을 제시하고 있다. 먼저 anthropoid 매니퓰레이터의 주요 3 관절을 포함하는 부분을 두 가지 형태의 2 관절 평면 로봇의 조합으로 간주한다. 이와 같은 방법을 통하여 3 관절 로봇에 대한 역기구학 문제를 간단한 2 관절 평면로봇에 대한 문제로 단순화시킬 수 있다. 증분단위계산법이라 명명한 이 방법은 각 평면로봇의 관절 및 직교공간에서 증분단위들을 정의한다. 이것은 각 좌표 공간 상에서의 위치 분해능에 해당되는 값이다. 이와 같은 증분 단위들을 도입함에 따라 자코비안 역행렬의 반복적 계산이 간단한 부호 테이블을 참조하는 것으로 구현되어진다. 그런데 이 테이블은 TTL 논리 게이트의 조합에의해 손쉽게 구성할 수 있다. 더우기 알고리즘의 매 반복시에 오차 판정을 위해 필수적인 정기구학의 계산을 이산미분해석기를 이용하여 고속으로 처리할 수 있게 된다. 수렴성을 보장하기 위한 몇가지 규칙들이 제안되고, 이를 근거로 한 증분단위들의 반복적 비교에 의해서 역기구학 알고리즘이 이루어진다.
제안된 알고리즘은 하드웨어 구현이라는 측면에서 많은 장점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 고속의 해를 구하기 위해서, 제안된 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 설계된 하드웨어는 5 개의 주요한 단위들로 구성되는데, 각 단위의 구조는 매우 단순하다. 이것은 EPLD를 이용해서 실제로 제작하였다. 제작된 하드웨어의 타당성을 검증해 보기 위해 일련의 실험을 수행하였다. 이 하드웨어를 채택함으로써, 원격로봇의 제어, 직교경로 제어 및 컴플라이언스 제어등과 같은 힘든 task 가 손쉽게 구현되어짐을 실험적으로 보였다.