기계적 부정확성과 조립 공차는 다양한 공학 시스템에서 불가피하며, 종종 상대 위치와 자세의 오차를 초래하는데, 이를 “자세(posture)”라고 한다. 이러한 자세 오차는 제어 정밀도와 시스템 전반의 성능을 저하시킬 수 있다. 이 문제를 완화하기 위해, 투사와 감지를 하나의 소형 구조에 통합하는 구조광 모듈(SLM)의 6자유도 자세를 추정하는 모델 기반 방법을 개발하였다. 이 접근에서는 세 개의 레이저 장치가 광선을 방출하고, 그로부터 생성된 점이 영상 장치에 의해 포착된다. 글로벌 좌표계에서의 이 점들의 공간적 배치는 SLM의 자세를 결정하는 데 활용된다. 1단계에서는 야코비안 기반 반복 추정 알고리즘이 초기 추정으로부터 예측된 레이저 점과 측정을 통해 얻어진 레이저 점 간의 불일치를 최소화함으로써 자세를 갱신한다. 2단계에서는 레이저 축들 사이의 기하학적 편차를 특성화하는 정렬 불일치 파라미터를 도입하고, 비선형 최적화를 통해 이를 정제한다. 이러한 2단계 과정은 견고한 수렴을 가능하게 하며, 레이저 축의 불일치가 존재하는 경우에도 추정 정확도를 유지한다. 본 방법은 시뮬레이션과 맞춤 설계된 테스트베드에서의 물리 실험을 통해, 공칭 및 교란 조건 하에서 검증되었다. 시뮬레이션 결과는 레이저 축 편차와 테스트베드의 불완전성이 있더라도 안정적인 추정 성능을 보였다. 반면 물리 실험에서는 추정 오차가 증가하였는데, 이는 주로 영상 시스템에서 레이저 점 위치를 서브픽셀 수준에서 정확히 파악하는 데 발생한 부정확성 때문이었다. 본 방법은 조작기, 산업 자동화 시스템 및 동적 환경 또는 센서 제약 환경에서 자세 추정을 지원하는 기타 공학적 플랫폼에 적용될 수 있다.

로봇의 토크 제어 알고리즘은 역동역학 방정식을 사용하여 관절 토크 명령을 계산함으로써, 로봇이 기준 궤적을 높은 정밀도로 추종할 수 있게 한다. 전신 동역학 정보를 활용하는 모델 기반 제어는 로봇이 협업 작업에서 우수한 성능을 발휘하고, 예측된 동작으로 인해 발생하는 교란에 대해서도 강인함을 유지하도록 한다. 본 논문은 알고리즘 구현 및 서보 컨트롤러 보상과 같은 실무적 요인을 고려하여 모델 기반 제어기를 구축하는 전 과정을 기술한다. 모델 기반 제어 알고리즘을 구현하기 위해 3D CAD 설계로부터 운동학 파라미터를 추출한다. 역동역학 계산을 위한 다양한 인터페이스는 서로 다른 좌표계를 사용하므로, 각 상황에 맞게 좌표계를 적절히 조정해야 한다. 다음으로 관성 텐서와 같은 파라미터를 해당 좌표계로 변환한다. 이어서 강체 동역학을 정식화하고, 제어 알고리즘을 도출한다. 보다 정밀한 피드백 제어를 달성하기 위해, 각 관절 토크 센서를 토크 제어에 맞게 캘리브레이션한다. 최종 단계로 상용 매니퓰레이터 로봇에 모델 기반 제어기를 구현하고, 독립적인 관절 제어와의 비교를 통해 구현의 타당성을 입증한다.

본 연구는 로봇 관절 구동기에 통합될 수 있는 단일 축 토크 센서의 개발을 제안하며, 향상된 과부하 보호 기능을 갖춘 혁신적인 구조 설계를 특징으로 한다. 개발된 토크 센서는 스트레인 게이지 기반 측정 원리를 사용하고, 응력 집중을 유도하기 위해 양안(binocular) 구조를 채택함으로써 신호 감도를 향상시킨다. 특히, 과도한 토크 하중에서 변형을 제한하고 비가역적 손상을 방지하기 위한 전용 스토퍼(stopper) 메커니즘을 설계에 통합하였다. 이 메커니즘은 소성 변형을 방지하여 장기적인 구조 안정성을 확보하고 센서의 작동 수명을 연장하는 데 핵심적인 역할을 한다. 토크 센서의 변형 및 응력 분포를 시뮬레이션하기 위해 유한요소해석(Finite Element Analysis, FEA)을 수행하였으며, 이를 통해 주요 설계 파라미터를 최적화하였다. 시뮬레이션 결과에 기반하여 물리적 프로토타입을 제작하고, 센서의 성능을 평가하기 위한 실험적 검증을 수행하였다. 실험 결과는 FEA 결과와의 강한 일치성을 보였으며, 제안된 설계의 타당성을 확인하고 센서에 구현된 과부하 보호 기능의 효과를 입증하였다. 또한 이 센서는 CPDS-type 고감속(actuators) 구동기와 호환되는 소형 폼 팩터를 유지하면서, 예기치 않은 기계적 응력에 대한 신뢰성과 강인성을 향상시킨다. 본 연구의 결과는 로봇 공학, 산업 자동화, 정밀 제어 시스템에 적용 가능한 고성능 토크 센서 개발에 기여하며, 내장된 기계적 안전 기능을 갖춘 센서 설계의 실현 가능성을 보여준다.

본 논문에서는 제약된 최소제곱(constrained least squares)을 사용하여 비선형 함수 및/또는 이산 데이터를 구분 다항식(piecewise polynomials)으로 단순화하기 위한 최적 근사 알고리즘을 제안한다. 시간 제약이 있는 응용이나 제한된 자원을 갖는 임베디드 시스템에서는 근사 함수의 런타임이 정확도만큼이나 중요하다. 제안된 알고리즘은 오류가 지정된 임계값 이하가 되도록 보장하면서 최소 계산 비용을 갖는 최적 구분 다항식(OPP)을 탐색한다. 이는 최적의 차수와 구간 수를 갖는 매끄러운 구분 다항식을 사용함으로써 달성하였다. 계산 비용은 런타임 함수 호출 시의 다항식 복잡도, 즉 차수와 구간 수에만 의존하였다. 선행 연구에서는 사용자가 하나 또는 전부의 차수와 구간 수를 결정해야 했다. 반면 OPP 근사 알고리즘은 이 둘을 모두 결정한다. 최적 근사를 위해 가능한 모든 구분 다항식 조합에 대한 계산 비용을 특정 목표 CPU에 대해 오프라인으로 계산하고 오름차순으로 표로 작성하였다. 각 조합은 주어진 샘플 점에 대해 제약된 최소제곱과 랜덤 선택 방법을 통해 최적화되었다. 이후 근사 오차가 사전 설정된 값 이하인지 여부를 점검하였다. 오차가 허용되는 경우 해당 조합을 최적 근사로 선택하거나, 그렇지 않으면 다음 조합을 검토하였다. 성능을 검증하기 위해 여러 대표적인 함수들을 대상으로 조사하고 분석하였다.

기계적 부정확성과 조립 공차는 다양한 공학 시스템에서 불가피하며, 종종 상대 위치와 자세의 오차를 초래하는데, 이를 “자세(posture)”라고 한다. 이러한 자세 오차는 제어 정밀도와 시스템 전반의 성능을 저하시킬 수 있다. 이 문제를 완화하기 위해, 투사와 감지를 하나의 소형 구조에 통합하는 구조광 모듈(SLM)의 6자유도 자세를 추정하는 모델 기반 방법을 개발하였다. 이 접근에서는 세 개의 레이저 장치가 광선을 방출하고, 그로부터 생성된 점이 영상 장치에 의해 포착된다. 글로벌 좌표계에서의 이 점들의 공간적 배치는 SLM의 자세를 결정하는 데 활용된다. 1단계에서는 야코비안 기반 반복 추정 알고리즘이 초기 추정으로부터 예측된 레이저 점과 측정을 통해 얻어진 레이저 점 간의 불일치를 최소화함으로써 자세를 갱신한다. 2단계에서는 레이저 축들 사이의 기하학적 편차를 특성화하는 정렬 불일치 파라미터를 도입하고, 비선형 최적화를 통해 이를 정제한다. 이러한 2단계 과정은 견고한 수렴을 가능하게 하며, 레이저 축의 불일치가 존재하는 경우에도 추정 정확도를 유지한다. 본 방법은 시뮬레이션과 맞춤 설계된 테스트베드에서의 물리 실험을 통해, 공칭 및 교란 조건 하에서 검증되었다. 시뮬레이션 결과는 레이저 축 편차와 테스트베드의 불완전성이 있더라도 안정적인 추정 성능을 보였다. 반면 물리 실험에서는 추정 오차가 증가하였는데, 이는 주로 영상 시스템에서 레이저 점 위치를 서브픽셀 수준에서 정확히 파악하는 데 발생한 부정확성 때문이었다. 본 방법은 조작기, 산업 자동화 시스템 및 동적 환경 또는 센서 제약 환경에서 자세 추정을 지원하는 기타 공학적 플랫폼에 적용될 수 있다.

로봇의 토크 제어 알고리즘은 역동역학 방정식을 사용하여 관절 토크 명령을 계산함으로써, 로봇이 기준 궤적을 높은 정밀도로 추종할 수 있게 한다. 전신 동역학 정보를 활용하는 모델 기반 제어는 로봇이 협업 작업에서 우수한 성능을 발휘하고, 예측된 동작으로 인해 발생하는 교란에 대해서도 강인함을 유지하도록 한다. 본 논문은 알고리즘 구현 및 서보 컨트롤러 보상과 같은 실무적 요인을 고려하여 모델 기반 제어기를 구축하는 전 과정을 기술한다. 모델 기반 제어 알고리즘을 구현하기 위해 3D CAD 설계로부터 운동학 파라미터를 추출한다. 역동역학 계산을 위한 다양한 인터페이스는 서로 다른 좌표계를 사용하므로, 각 상황에 맞게 좌표계를 적절히 조정해야 한다. 다음으로 관성 텐서와 같은 파라미터를 해당 좌표계로 변환한다. 이어서 강체 동역학을 정식화하고, 제어 알고리즘을 도출한다. 보다 정밀한 피드백 제어를 달성하기 위해, 각 관절 토크 센서를 토크 제어에 맞게 캘리브레이션한다. 최종 단계로 상용 매니퓰레이터 로봇에 모델 기반 제어기를 구현하고, 독립적인 관절 제어와의 비교를 통해 구현의 타당성을 입증한다.

본 연구는 로봇 관절 구동기에 통합될 수 있는 단일 축 토크 센서의 개발을 제안하며, 향상된 과부하 보호 기능을 갖춘 혁신적인 구조 설계를 특징으로 한다. 개발된 토크 센서는 스트레인 게이지 기반 측정 원리를 사용하고, 응력 집중을 유도하기 위해 양안(binocular) 구조를 채택함으로써 신호 감도를 향상시킨다. 특히, 과도한 토크 하중에서 변형을 제한하고 비가역적 손상을 방지하기 위한 전용 스토퍼(stopper) 메커니즘을 설계에 통합하였다. 이 메커니즘은 소성 변형을 방지하여 장기적인 구조 안정성을 확보하고 센서의 작동 수명을 연장하는 데 핵심적인 역할을 한다. 토크 센서의 변형 및 응력 분포를 시뮬레이션하기 위해 유한요소해석(Finite Element Analysis, FEA)을 수행하였으며, 이를 통해 주요 설계 파라미터를 최적화하였다. 시뮬레이션 결과에 기반하여 물리적 프로토타입을 제작하고, 센서의 성능을 평가하기 위한 실험적 검증을 수행하였다. 실험 결과는 FEA 결과와의 강한 일치성을 보였으며, 제안된 설계의 타당성을 확인하고 센서에 구현된 과부하 보호 기능의 효과를 입증하였다. 또한 이 센서는 CPDS-type 고감속(actuators) 구동기와 호환되는 소형 폼 팩터를 유지하면서, 예기치 않은 기계적 응력에 대한 신뢰성과 강인성을 향상시킨다. 본 연구의 결과는 로봇 공학, 산업 자동화, 정밀 제어 시스템에 적용 가능한 고성능 토크 센서 개발에 기여하며, 내장된 기계적 안전 기능을 갖춘 센서 설계의 실현 가능성을 보여준다.

본 논문에서는 제약된 최소제곱(constrained least squares)을 사용하여 비선형 함수 및/또는 이산 데이터를 구분 다항식(piecewise polynomials)으로 단순화하기 위한 최적 근사 알고리즘을 제안한다. 시간 제약이 있는 응용이나 제한된 자원을 갖는 임베디드 시스템에서는 근사 함수의 런타임이 정확도만큼이나 중요하다. 제안된 알고리즘은 오류가 지정된 임계값 이하가 되도록 보장하면서 최소 계산 비용을 갖는 최적 구분 다항식(OPP)을 탐색한다. 이는 최적의 차수와 구간 수를 갖는 매끄러운 구분 다항식을 사용함으로써 달성하였다. 계산 비용은 런타임 함수 호출 시의 다항식 복잡도, 즉 차수와 구간 수에만 의존하였다. 선행 연구에서는 사용자가 하나 또는 전부의 차수와 구간 수를 결정해야 했다. 반면 OPP 근사 알고리즘은 이 둘을 모두 결정한다. 최적 근사를 위해 가능한 모든 구분 다항식 조합에 대한 계산 비용을 특정 목표 CPU에 대해 오프라인으로 계산하고 오름차순으로 표로 작성하였다. 각 조합은 주어진 샘플 점에 대해 제약된 최소제곱과 랜덤 선택 방법을 통해 최적화되었다. 이후 근사 오차가 사전 설정된 값 이하인지 여부를 점검하였다. 오차가 허용되는 경우 해당 조합을 최적 근사로 선택하거나, 그렇지 않으면 다음 조합을 검토하였다. 성능을 검증하기 위해 여러 대표적인 함수들을 대상으로 조사하고 분석하였다.

본 논문에서는 제약된 최소제곱(constrained least squares)을 사용하여 비선형 함수 및/또는 이산 데이터를 구분 다항식(piecewise polynomials)으로 근사함으로써 단순화하기 위한 최적 근사 알고리즘을 제안한다. 시간 제약이 있는 응용이나 제한된 자원을 갖는 임베디드 시스템에서는 근사 함수의 정확도만큼이나 런타임이 중요하다. 제안된 알고리즘은 오차가 특정 임계값 이하가 되도록 보장하면서 최소 계산 비용으로 최적 구분 다항식(Optimal Piecewise Polynomial, OPP)을 탐색한다. 이를 위해 최적의 차수와 구간 수를 갖는 매끄러운 구분 다항식을 사용하였다. 계산 비용은 런타임 함수 호출 시의 다항식 복잡도, 즉 차수와 구간 수에만 의존한다. 최적 근사를 위해, 모든 가능한 구분 다항식 조합에 대한 계산 비용을 특정 대상 CPU에 대해 오프라인으로 계산하여 오름차순으로 표로 정리하였다. 각 조합은 주어진 샘플 지점에 대해 제약된 최소제곱과 무작위 선택(random selection) 방법을 통해 최적화하였다. 이후 근사 오차가 미리 정해진 값 이하인지 여부를 검토한다. 오차가 허용 범위 내이면 해당 조합을 최적 근사로 선택하고, 그렇지 않은 경우 다음 조합을 추가로 검토한다. 성능을 검증하기 위해 여러 대표 함수들을 대상으로 조사하고 분석하였다.

로봇 메커니즘에서의 가공 공차와 조립 오차는 관절형 매니퓰레이터 로봇의 제어 정밀도를 저하시킨다. 이러한 문제를 처리하기 위해 보정 알고리즘을 사용해야 한다. 해당 알고리즘은 접촉 기반 방법과 비접촉 기반 방법으로 분류할 수 있다. 본 논문은 비접촉 보정 방법으로서 구조광과 후속 영상 처리 알고리즘을 사용하여, 스크린에 투사된 레이저 점을 추정함으로써 비접촉 방식의 측정 정확도를 향상시키는 방법을 다룬다. 기존 방법에서는 카메라로 관측한 스크린 위의 레이저 영상을 단일 점으로 단순 가정하였다. 그러나 실제로 관측되는 영상은 무시하기 어려운 크기의 영역을 가진다. 또한 실제 점과 컴퓨터 비전의 프레임 그래버(frame grabber)로부터 캡처된 점 사이에는 상당한 시간 지연이 존재한다. 결과적으로 이러한 요인들은 추정 정확도를 감소시킨다. 추정 성능을 향상시키기 위해, 이 두 가지 주요 선결 조건을 처리하기 위한 수학적 모델 기반 영상 처리 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 구현하기 위해 임베디드 컴퓨터 비전 시스템을 포함한 테스트베드 시스템을 개발하였다. 성능은 고해상도 엔코더 신호로부터의 실제 점과 제안 알고리즘으로부터의 추정 점을 비교하여 검증하였다.

본 논문은 손상 없이 미지의 물체에 대해 가변 파지 강성(variable grasping stiffness)을 갖는 의인형 로봇 손을 소개한다. 로봇 손은 네 개의 손가락과 13개의 DoF(자유도, Degrees of Freedom)를 가지며, 엄지, 검지, 중지, 약지 중에서 검지, 중지, 약지에 3개의 SEA(Series Elastic Actuator) 모듈이 배치되어 있다. 본 연구에서는 파라미터 업데이트 블록(parameter update block)과 로봇 손의 파지 능력 평가 절차(procedure of grasping capability evaluations)에 기반한 가변 임피던스 제어(variable impedance control)를 통해 보다 폭넓은 파지 강성(broader grasping stiffness)의 성능을 설명한다. 로봇 손가락 모듈은 엄지, 검지, 중지, 약지로 구성되어 의인형 유형의 로봇 손을 완성한다. 로봇 손가락 모듈은 3개의 DoF를 가지며 언더액추에이티드(under-actuated) 메커니즘에 기반하여 하나의 구동기(actuator)처럼 기능한다. 또한 손끝 포스 센서 및 SEA(Series Elastic Actuator) 모듈에서 외부 힘 측정이 가능하다. 가변 임피던스 제어(variable impedance control) 구현을 위해 원하는 임피던스 파라미터(desired impedance parameter)를 조정하기 위한 파라미터 업데이트 블록이 추가된다. 파라미터 업데이트 블록을 구현하기 위해 손끝 힘, 쇼어 경도(shore hardness), 감쇠비(damping ratio) 간의 상관 관계 방정식을 정의하고 이를 평가한다.

제어 성능을 향상시키기 위해 많은 제어 알고리즘은 가속도 정보를 기준 신호로 활용한다. 말단효과기의 속도는 관절 속도를 자코비안 행렬과의 곱을 통해 사상한다. 따라서 말단효과기의 원하는 궤적에 대응하는 관절 가속도를 도출하기 위해서는 자코비안 미분을 계산해야 한다. 자코비안 미분을 위한 수치적 방법은 구현이 용이하며 충분히 정확한 근사를 제공한다. 그러나 원소별 미분을 반복적으로 계산해야 하므로 계산 비용이 높다. 또한 수치 오차는 피할 수 없으며 특이점(singular) 근처에서는 더 이상 무시할 수 없다. 따라서 실시간으로 제어 알고리즘을 정확하게 계산하기는 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 미분에 대한 해석적 방법을 도입한다. 이 방법은 어떠한 근사도 필요로 하지 않으므로 정확한 결과를 제공한다. 효율성을 검증하기 위해, 본 방법을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 수치적 미분과 비교한다.