KR20110047847A - 휴머노이드 로봇 및 그 제어방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 휴머노이드 로봇 및 그 제어방법을 개시한다. 본 발명은 휴머노이드 로봇에 명령된 동작과 관련성이 높은 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 로봇 동역학을 고려한 모션 최적화 작업을 통해 생성한 최적화한 모션 궤적을 따라 움직이도록 제어하고, 명령된 동작과 관련성이 낮은 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 따라 움직이도록 제어함으로써 휴머노이드 로봇의 전신 모션 최적화를 단순화할 수 있으면서도 휴머노이드 로봇이 명령된 동작을 실제 인간의 행위와 최대한 유사하게 수행할 수 있다.

Description

휴머노이드 로봇 및 그 제어방법{HUMANOID ROBOT AND CONTROL METHOD THE SAME}

본 발명은 휴머노이드 로봇 및 그 제어방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 휴머노이드 로봇의 전신 모션을 최적화하는 시간을 단축할 수 있는 휴머노이드 로봇 및 그 제어방법을 제공한다.

휴머노이드 로봇은 인간과 같은 외관과 형태를 가지고 두 발로 걸을 수 있으며 두 팔이 달려 있어 손으로 뭔가를 조작할 수 있는 기능을 가진 로봇이다.

휴머노이드 로봇은 인간과 유사한 관절 체계를 가지고 인간의 작업 및 생활공간에서 사람을 대신하여 다양한 서비스를 제공하기 위한 연구 개발이 활발하게 진행되어 왔다.

인간처럼 전신 동작을 다양하게 구현하려면 로봇의 많은 관절에 설치된 액추에이터들을 동시에 효과적으로 제어할 필요가 있고, 이러한 제어를 통해 인간 행동과 같이 자연스러운 전신 모션을 생성할 수 있다.

휴머노이드 로봇은 복수의 링크와 복수의 관절을 가지고 있다. 휴머노이드 로봇은 각 관절(한편의 링크에 대한 한편의 링크의 회전각)을 조절하는 것에 의해 자세를 바꾸거나 걸음을 걷거나 물건을 던지거나 공을 차는 등의 사용자에 의해 명령된 동작을 실행한다.

휴머노이드 로봇이 무거운 물건 들거나, 물건을 던지거나, 공을 차는 등의 빠르고 동적인 동작을 효과적으로 수행하기 위해서는 로봇의 전신 모션을 계획할 때 로봇 동역학이 고려가 되어 각 관절의 모션이 최적화되어야만 휴머노이드 로봇이 균형을 잡고 안정된 자세를 취할 수 있다.

휴머노이드 로봇이 물체를 들거나 공을 차는 등의 빠른 동작의 경우 모션 생성 시 로봇의 동역학이 고려가 되지 않는다면, 액추에이터의 사양이 충분하다 하더라도 목적을 달성하기 힘들다. 이에 대한 해결방법으로 인간의 모션 캡쳐 데이터를 이용하기도 하지만 로봇과 인간의 기구학 및 동역학의 불일치는 로봇 동역학에 맞는 입력으로 변환하는데 많은 시간을 소요하게 한다.

따라서, 기존에는 휴머노이드 로봇이 명령된 특정 동작을 실행할 수 있도록 하기 위한 전신 모션 생성시 휴머노이드 로봇의 전체 관절에 대하여 로봇 동역학을 고려하여 모션 변수인 매개변수를 반복해서 변경해가면서 최적의 관절 궤적을 찾는 최적화 작업을 수행한다.

하지만, 휴머노이드 로봇의 전체 관절에 대하여 최적화 작업이 이루어지기 때문에 최적화 변수로 사용되는 관절의 수가 많아져서 결과적으로 최적화 서치 공간이 확대된다. 이로 인해, 최적화 작업에 많은 시간이 걸릴 뿐만 아니라 최적화 작업으로부터 얻은 결과를 신뢰하기 어려운 문제점이 있다.

본 발명의 일측면은 휴머노이드 로봇에 명령된 동작의 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 로봇 동역학을 고려한 모션 최적화 작업을 통해 생성한 최적화한 모션 궤적을 이용하여 제어하고, 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 이용하여 제어하는 휴머노이드 로봇 및 그 제어방법을 제공한다.

이를 위해 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇은 사용자로부터 동작 명령을 입력받는 입력부와, 상기 입력부를 통해 입력된 동작 명령에 따라 명령된 동작의 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 로봇 동역학을 고려한 모션 최적화 작업을 통해 생성한 최적화한 모션 궤적을 이용하여 제어하고, 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 이용하여 제어하는 제어부와, 상기 제어부의 제어신호에 따라 로봇의 각 관절을 구동시키는 구동부를 포함한다.

또한, 상기 로봇 부분은 로봇 관절, 링크, 엔드 이펙터 중 어느 하나 혹은 그 조합인 것을 포함한다.

또한, 상기 모션 궤적은 관절 궤적, 링크 궤적, 엔드 이펙터 궤적 중 적어도 하나인 것을 포함한다.

또한, 상기 제어부는 상기 입력부를 통해 입력된 동작 명령을 해석하여 명령된 동작과 관련성이 높은 메인 모션을 수행하는 로봇 부분과, 명령된 동작과 관련성이 낮은 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분을 각각 인식하는 명령 해석부를 포함 한다.

또한, 상기 제어부는 상기 명령 해석부에 의해 인식된 로봇 부분 중 상기 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 로봇 동역학을 고려한 최적화 작업을 수행하여 최적화된 모션 궤적을 생성하고, 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 생성하는 모션 궤적 생성부를 포함한다.

또한, 상기 제어부는 상기 동작 명령별로 명령된 동작과 관련성이 높은 메인 모션을 수행하는 로봇 부분과, 명령된 동작과 관련성이 낮은 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분이 구별되게 저장되어 있고, 상기 동작 명령별로 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적이 저장되어 있는 저장부를 포함한다.

또한, 상기 제어부는 상기 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 상기 모션 궤적 생성부에 의해 생성된 최적화된 모션 궤적에 따라 움직이도록 하기 위한 모션 명령을 상기 구동부에 출력하여 상기 구동부의 작동을 제어하고, 상기 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 상기 모션 궤적 생성부에 의해 생성된 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 따라 움직이도록 하기 위한 모션 명령을 상기 구동부에 출력하여 상기 구동부의 작동을 제어하는 모션 명령부를 포함한다.

또한, 상기 제어부는 상기 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대하여 로봇 동역학을 고려하여 모션 변수를 반복해서 변경해가면서 상기 로봇 부분에 대한 최적의 모션 궤적을 찾는 것에 의해 상기 모션 최적화 작업을 수행하는 것을 포함한 다.

본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇의 제어방법은 사용자로부터 동작 명령을 입력받고, 상기 입력된 동작 명령에 해석하여 명령된 동작의 메인 모션을 수행하는 제1 로봇 부분과 나머지 모션을 수행하는 제2 로봇 부분을 인식하고, 상기 제1 로봇 부분에 대해서는 로봇 동역학을 고려한 모션 최적화 작업을 통해 생성한 최적화한 모션 궤적을 이용하여 제어하고, 상기 제2 로봇 부분에 대해서는 상기 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 이용하여 제어하는 것을 포함한다.

또한, 상기 인식 단계에서 상기 제1 로봇 부분 및 제2 로봇 부분은 로봇 관절, 링크, 엔드 이펙터 중 어느 하나 혹은 그 조합인 것을 포함한다.

또한, 상기 인식 단계에서 상기 제1 로봇 부분과 상기 제2 로봇 부분은 동작 명령별로 미리 구분 저장된 제1 로봇 부분과 제2 로봇 부분을 이용하여 인식하는 것을 포함한다.

또한, 상기 제어단계에서 상기 미리 정해진 모션 궤적은 상기 동작 명령별로 명령된 동작에 대응하도록 미리 저장되어 있는 것을 포함한다.

또한, 상기 제어단계에서 상기 제1 로봇 부분에 대하여 로봇 동역학을 고려하여 모션 변수를 반복해서 변경해가면서 상기 로봇 부분에 대한 최적의 모션 궤적을 찾는 것에 의해 상기 모션 최적화 작업을 수행하는 것을 포함한다.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예에 따르면, 휴머노이드 로봇의 동작이 던 지는 동작인 경우에는 팔에 대해서만 로봇 동역학을 고려한 모션 최적화를 수행하여 모션 궤적을 생성하고, 다리나 허리 혹은 몸통 등의 나머지 신체 부위에 대해서는 던지는 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 적용함으로써 던지는 동작의 주요한 특징 모션인 팔 모션에 대해서만 실제 인간의 행위에 가깝도록 매개 변수를 반복해서 바꾸어 가면서 로봇 동역학을 고려한 최적화된 모션 궤적을 생성하기 때문에 휴머노이드 로봇의 전신 모션 최적화 작업을 단순화할 수 있으면서도 휴머노이드 로봇의 동작을 인간 동작에 최대한 근접시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 휴머노이드 로봇의 동작이 공을 차는 동작인 경우에는 다리에 대해서만 로봇 동역학을 고려한 모션 최적화를 수행하여 모션 궤적을 생성하고, 팔이나 몸통 등의 나머지 신체 부위에 대해서는 공을 차는 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 적용함으로써 공을 차는 동작의 주요한 특징 모션인 다리 모션에 대해서만 실제 인간의 행위에 가깝도록 매개 변수를 반복해서 바꾸어 가면서 로봇 동역학을 고려한 최적화된 모션 궤적을 생성하기 때문에 휴머노이드 로봇의 전신 모션 최적화 작업을 단순화할 수 있으면서도 휴머노이드 로봇의 동작을 인간 동작에 최대한 근접시킬 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇의 외관도이다.

도 1에 도시한 바와 같이, 로봇(100)은 인간과 마찬가지로 두 개의 다리(110R,110L)에 의해 직립 이동하는 이족 보행 로봇으로, 몸통(120)과, 몸통(120) 의 상부에 두 개의 팔(130R,130L)과 머리(140)를 구비하며, 두 개의 다리(110R,110L)와 팔(130R,130L) 선단에는 각각 발(111R,111L)과, 핸드(131R,131L)를 구비한다. 참조 부호에서 R과 L은 로봇(100)의 오른쪽(Right)과 왼쪽(left)을 나타낸다.

도 2는 도 1에 도시된 휴머노이드 로봇의 주요 관절 구조를 나타낸 도면이다.

도 2에 도시한 바와 같이, 머리(140)를 지지하는 목 관절은 목 관절 롤축(2),목 관절 피치축(3) 및 목 관절 요우축(4)으로 구성되어 x축(roll axis)과 y축(pitch axis)과 z축(yaw axis)으로 움직임이 가능하다.

두 개의 팔(130R,130L)은 로봇(100)의 어깨, 팔꿈치, 손목에 해당하는 부분이 회전할 수 있도록 어깨 관절, 팔꿈치 관절 및 손목 관절을 각각 구비한다.

두 개의 팔(130R,130L)의 어깨 관절은 어깨 관절 롤축(8R,8L)과, 어깨 관절 피치축(9R,9L)과, 어깨 관절 요우축(10R,10L)으로 구성되어 x축(roll axis), y축(pitch axis) 및 z축(yaw axis)으로 움직임이 가능하다.

두 개의 팔(130R,130L)의 팔꿈치 관절은 팔꿈치 관절 피치축(11R,11L)과 팔꿈치 관절 요우축(12R,12L)으로 구성되어 y축(pitch axis)과 z축(yaw axis)으로 움직임이 가능하다.

두 개의 팔(130R,130L)의 손목 관절은 손목 관절 롤축(13R,13L)과, 손목 관절 피치축(14R,14L)과, 손목 관절 요우축(15R,15L)으로 구성되어 x축(roll axis), y축(pitch axis) 및 z축(yaw axis)으로 움직임이 가능하다.

몸통(120)은 몸체부 롤축(5)과, 몸체부 피치축(6)과, 몸체부 요우축(7)으로 구성되어 x축(roll axis), y축(pitch axis) 및 z축(yaw axis)으로 움직임이 가능하다.

두 개의 다리(110R,110L)는 다리 관절 롤축(16R,16L)과, 다리 관절 피치축(17R,17L)과, 다리 관절 요우축(18R,18L)으로 구성되어 x축(roll axis)과 y축(pitch axis)과 z축(yaw axis)으로 움직임이 가능하며, 무릎 관절 피치축(19R,19L)으로 구성되어 y축(pitch axis)으로 움직임이 가능하며, 발목 관절 롤축(20R,20L)과, 발목 관절 피치축(21R,21L)으로 구성되어 x축(roll axis)과 y축(pitch axis)방향으로 움직임이 가능하다.

인간의 자연스럽고 숙련된 동작은 상당한 기간과 노력을 통해 습득된다. 가령 아이들의 공 던지기, 배트 스윙 등은 매우 어설프다. 초보자의 골프 스윙 또한 마찬가지다. 수년간의 반복과 학습을 통해 이러한 동작들을 마스터하게 된다. 이러한 과정을 자세히 살펴보면, 수많은 관절로 이루어진 자유도를 효과적으로 다루지 못하다가 점차 모든 관절들을 효과적으로 조화롭게 제어하는 과정으로 볼 수 있으며 이러한 결과 동작들은 대부분의 경우 특정 물리 범위에 관한 최적화가 이루어진다.

제어 관점에서 보면 처음엔 비주얼 등의 센서의 피드백에 의한 수행되는 느린 모션이 학습을 통해 미리 프로그램 된 최적화된 모션이 수행되는 걸로 볼 수 있다. 따라서 특정 목적함수의 선정을 통한 최적화는 오랜 기간의 동작에 대한 학습을 단기간에 이루는 과정으로 볼 수 있다.

특히 점프, 발차기와 같은 빠르고 동적인 동작들을 수행하기 위해서는 로봇의 전체 무게와 액추에이터의 사양에 크게 영향을 받는다. 하지만 로봇이 소모하는 에너지 및 비용을 줄이기 위해서는 액추에이터의 사양을 높이지 않더라도 원하는 동적 성능을 달성하는 것이 바람직하며, 이를 위해서는 로봇의 동역학을 고려한 모션의 최적화가 이루어져 로봇의 동적 성능을 극대화 시켜야 한다. 최적화된 모션은 로봇제어에서 피드포워드 입력으로 사용될 수 있다.

로봇의 동역학에 기반한 모션 최적화가 대부분 오프라인 상에서 이루어지는 이유는 로봇 동역학 계산에 많은 시간이 걸리기 때문이다. 특히 휴머노이드 로봇과 같이 30 자유도 이상의 다관절로 이루어진 로봇의 경우, 모션을 최적화하는 시간은 기하급수적으로 증가하게 된다. 다시 말해서 휴머노이드 로봇과 같은 다자유도 시스템의 모든 관절 입력을 최적화 변수로 삼고, 로봇 동역학과 구속조건 목적함수 등을 정식화 하게 되면 모션을 최적화하는 데 많이 시간이 걸릴 뿐만 아니라, 경우에 따라서 모션이 최적화되지 않을 수 있다.

이러한 이유로, 모션 최적화시 최적화 서치 공간을 효과적으로 축소시켜 모션 최적화 시간을 단축하고 신뢰할 수 있는 모션 최적화를 수행하는 과정이 매우 중요하다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇의 개략적인 제어블록을 나타낸다.

도 3에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇(100)은 사용자의 동작 명령을 입력받는 입력부(200)와, 이 입력부(200)에 의해 입력된 동 작 명령에 따라 전반적인 로봇 제어를 수행하는 제어부(210)와, 이 제어부(210)의 제어신호에 따라 휴머노이드 로봇(100)의 각 관절을 구동하는 구동부(220)를 포함한다.

제어부(210)는 명령 해석부(211), 모션 궤적 생성부(212), 저장부(213) 및 모션 명령부(214)를 포함한다.

명령 해석부(211)는 입력부(200)에 의해 입력된 동작 명령을 해석하여 명령된 동작과 관련성이 높은 메인 모션을 수행하는 로봇 부분과, 명령된 동작과 관련성이 낮은 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분을 각각 인식한다.

모션 궤적 생성부(212)는 명령 해석부(211)에 의해 인식된 로봇 부분 중 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 로봇 동역학을 고려한 최적화 작업을 수행하여 최적화된 모션 궤적을 생성하고, 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 생성한다. 이때, 모션 궤적은 관절 궤적, 링크 궤적, 엔드 이펙터(End-effecter, 예를 들면, 손끝과 발끝) 궤적 중 어느 하나이다.

저장부(213)에는 동작 명령별로 명령된 동작과 관련성이 높은 메인 모션을 수행하는 로봇 부분과, 명령된 동작과 관련성이 낮은 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분이 구별되게 저장되어 있고, 동작 명령별로 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적이 저장되어 있다.

모션 명령부(214)는 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 모션 궤적 생성부(212)에 의해 생성된 최적화된 모션 궤적에 따라 움직이도록 하기 위한 모션 명령을 구동부(220)에 출력하여 구동부(220)의 작동을 제어하고, 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 모션 궤적 생성부(212)에 의해 생성된 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 따라 움직이도록 하기 위한 모션 명령을 구동부(220)에 출력하여 구동부(220)의 작동을 제어한다.

따라서, 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇(100)은 휴머노이드 로봇(100)에 명령된 동작과 관련성이 높은 메인 모션을 수행하는 로봇 부분(특정 신체 부위, 관절들의 조합, 링크들의 조합, 관절과 링크들의 조합 등)에 대해서는 로봇 동역학을 고려한 모션 최적화 작업을 통해 생성한 최적화한 모션 궤적을 따라 움직이도록 제어하고, 명령된 동작과 관련성이 낮은 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 따라 움직이도록 제어함으로써 휴머노이드 로봇의 전신 모션 최적화를 단순화할 수 있으면서도 휴머노이드 로봇이 명령된 동작을 실제 인간의 행위와 최대한 유사하게 수행할 수 있다.

예를 들면, 휴머노이드 로봇의 동작이 던지는 동작인 경우에는 팔에 대해서만 로봇 동역학을 고려한 모션 최적화를 수행하여 모션 궤적을 생성하여 제어하고, 다리나 허리 혹은 몸통 등의 나머지 신체 부위에 대해서는 던지는 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 적용한다. 따라서, 던지는 동작의 주요한 특징 모션인 팔 모션에 대해서만 실제 인간의 행위에 가깝도록 매개 변수를 반복해서 바꾸어 가면서 로봇 동역학을 고려한 최적화된 모션 궤적을 생성하기 때문에 휴머노이드 로봇의 전신 모션 최적화 작업을 단순화할 수 있으면서도 휴머노이드 로봇의 동작을 실제 인간 행위에 최대한 근접시킬 수 있다.

또한, 다른 예로서, 휴머노이드 로봇의 동작이 공을 차는 동작인 경우에는 다리에 대해서만 로봇 동역학을 고려한 모션 최적화를 수행하여 모션 궤적을 생성하여 제어하고, 팔이나 몸통 등의 나머지 신체 부위에 대해서는 공을 차는 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 적용한다. 따라서, 공을 차는 동작의 주요한 특징 모션인 다리 모션에 대해서만 실제 인간의 행위에 가깝도록 매개 변수를 반복해서 바꾸어 가면서 로봇 동역학을 고려한 최적화된 모션 궤적을 생성하기 때문에 휴머노이드 로봇의 전신 모션 최적화 작업을 단순화할 수 있으면서도 휴머노이드 로봇의 동작을 인간 행위에 최대한 근접시킬 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇(100)에서 명령된 동작의 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서만 수행하는 로봇 동역학을 고려한 모션 최적화 작업은 먼저, 명령된 동작의 메인 모션을 수행하기 위한 관절과 로봇 무게 중심 속도 프로파일을 시작 시간과 종료 시간을 나타내는 매개변수로 매개화한다.

그리고, 임의의 초기값에 의한 모션 궤적을 생성한다. 즉, 모션의 시작시간 및 종료시간이 임의적으로 설정되면, 설정된 시작시간 및 종료시간에 따라 각 관절 및 무게 중심의 궤적을 생성한다.

각 관절 및 무게 중심의 궤적을 생성한 후 제한조건이 있는 미리 설정된 목적함수의 값을 계산한다.

그런 후 목적함수 계산 루틴의 수렴조건이 만족되는지 확인한다. 수렴조건은 제한조건이 있는 목적함수의 값이 이전 루틴에서 구해진 목적함수의 값과 일정 크 기 이하로 차이나는 경우에 만족하게 된다.

만약, 목적함수 계산 루틴의 수렴조건이 만족되는 것으로 확인되면 제한조건이 있는 목적함수의 값이 최소값이 되게 하는 시작시간(t0) 및 종료시간(tf)을 확인한다.

제한조건이 있는 목적함수의 값이 최소값이 되게 하는 시작시간(t0) 및 종료시간(tf)으로 최적화된 모션 궤적을 생성하는 데 필요한 필요한 관절 및 무게중심의 속도 프로파일로 선정하여 최적화된 모션 궤적을 생성한다.

한편, 수렴 조건이 만족되지 않은 것으로 확인되면 수렴 조건이 만족될 때까지 다른 초기값에 의한 궤적을 생성하여 목적함수의 값을 계산하게 된다.

예를 들면, 제어부(210)는 명령된 동작(예를 들면, 공차기 또는 공 던지기)의 시작 자세와 마지막 자세가 주어지면 엔드 이펙터(end-effecter, 예를 들면, 손끝과 발끝)가 최대속도가 나올 수 있도록 관절 궤적을 최적화한다. 관절 궤적을 최적화한다는 것은 일예로, 엔드 이펙터가 최대 속도가 나올 수 있도록 각 관절의 각도, 속도 및 가속도가 최적화된 관절 궤적을 생성하는 것을 의미한다. 이를 위해, 제어부(210)는 다음과 같은 동작을 한다.

첫째로, 제어부(210)는 명령된 동작의 시작시간과 종료시간이 임의로 주어지면, 명령된 동작의 시작시간 및 종료시간에 따라 각 관절 및 무게 중심(CoG : Center of Gravity)) 등의 모션 궤적을 생성한다. 각 관절 및 무게 중심의 궤적을 생성하면 시간에 따른 휴머노이드 로봇(100)의 관절각도, 관절속도 및 관절가속도를 추출할 수 있으므로, 휴머노이드 로봇(100)은 추출된 관절각도, 관절속도 및 관 절가속도에 따라 모션을 수행할 수 있게 된다.

한편, 제어부(210)는 벨타입(bell type) 속도 프로파일을 작업 공간 또는 관절 공간상의 속도 프로파일로 사용하며, 관절 각각의 속도파일을 시작시간과 종료시간으로 매개화해서 각 관절의 최적제어타이밍을 결정할 수 있다. 벨타입 속도 프로파일은 프로파일의 형태를 벨 형태로 하여 시간에 따른 속도변화를 나타내는 프로파일이다.

둘째로, 제어부(210)는 모션 수행 시 엔드 이펙터의 속도를 최대화하기 위해 밀 설정된 목적함수를 계산한다. 제어부(210)는 목적함수를 계산하고, 최적화를 위한 수렴조건을 만족하지 않으면, 매개변수를 변경시켜가면서 수렴 조건이 만족될 때까지 다른 초기값에 의한 모션 궤적을 생성하여 목적함수의 값을 계산하게 된다. 최적화를 위한 수렴조건을 만족하면 최적화 반복 동작을 중지한다. 이 때, 목적함수의 값의 변화량이 임의의 값 이하인 경우에 최적 목적함수 수렴조건이 만족된다.

도 4a는 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇에서 명령된 던지기 동작 명령의 메인 모션인 팔 모션에 대해서만 최적화 기법을 적용하기 전의 팔 관절의 속도 프로파일을 벨 타입으로 도시한 그래프이고, 도 4b는 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇에서 명령된 던지기 동작 명령의 메인 모션인 팔 모션에 대해서만 최적화 기법을 적용한 후의 팔 관절의 속도 프로파일을 벨 타입으로 도시한 그래프이다.

휴머노이드 로봇(100)의 공 던지기 모션의 경우, 휴머노이드 로봇(100)의 오른쪽 어깨 관절의 롤축(8R)과, 어깨 관절 피치축(9R)과, 어깨 관절 요우축(10R)을 사용하고, 로봇의 팔꿈치 관절 요우축(12R)과, 팔꿈치 관절 피치축(11R)을 사용하며, 손목 관절 롤축(13R)과, 손목 관절 피치축(14R)과, 손목 관절 요우축(15R)을 사용하여 공을 원하는 방향으로 던지게 된다.

도 4a에 도시한 바와 같이, 제어부(210)는 던지기 모션을 수행하는데 필요한 팔에 대한 관절의 속도 프로파일을 각각의 모션의 시작시간과 종료시간을 나타내는 매개변수로 매개화하여 나타낼 수 있다. 도 4a에서 로봇의 모션을 최적화하기 전의 팔 관절의 프로파일로서 각 관절의 시작시간 및 종료시간이 동일하고, 각 관절의 각도, 속도 및 가속도의 최고값이 다른 것을 알 수 있다. 한편, 벨타입의 속도 프로파일에 대한 함수를 미분하면 가속도 프로파일에 대한 함수를 생성할 수 있으며, 속도 프로파일에 대한 함수를 적분하면 관절 각도에 대한 프로파일에 대한 함수를 생성할 수 있다.

도 4b에 도시한 바와 같이, 제어부(210)는 던지기 모션을 수행하는데 필요한 팔에 대한 관절의 속도 프로파일을 최적화하여 각각의 모션의 시작시간과 종료시간을 타내는 매개변수로 매개화할 수 있다. 도 4b에 보인 바와 같이, 로봇(100)의 최대 동적 수행 능력을 끌어내기 위해 모션을 최적화한 속도 프로파일로서, 로봇(100)이 던지기 모션을 수행할 때, 무거운 어깨 관절부터 엔드 이펙터 즉, 손끝까지 에너지 손실을 극소화한 채 에너지 및 모멘텀 전이가 이루어져 손끝에서 적절한 타이밍에 최대 속도를 달성할 수 있게 된다.

도 5a 및 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇에서 모션 최적화 기법을 적용하기 전의 던지기 모션을 나타내고, 도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 휴머노 이드 로봇에서 모션 최적화 기법을 적용하기 후의 던지기 모션을 나타낸다.

도 5a 및 도 5b에 도시한 바와 같이, 휴머노이드 로봇(100)의 관절 제어 입력 타이밍이 최적화되면 제한된 사이즈의 액추에이터를 구비한 휴머노이드 로봇(100)의 최대 동적 수행 능력을 끌어내어 공을 더 멀리 던질 수 있게 된다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇에서 던지기 동작의 메인 모션인 팔 모션에 대해서만 최적화 기법을 적용한 연속된 모션 동작을 나타낸다.

도 6에 도시한 바와 같이, 휴머노이드 로봇(100)이 공 던지기 동작을 수행하는 경우, 휴머노이드 로봇(100)이 최대 속도로 공을 던지기 위해서는 어깨 관절(8,9,10)이 움직이면서 팔꿈치 관절(11,12)이 움직인 후 손목관절(13,14,15)이 순차적으로 동작하여 최적화된 타이밍에 관절 구동을 수행한다. 이때, 나머지 신체 부위에 대해서는 던지기 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 따라 움직이도록 관절 구동을 제어한다. 이때, 던지기 동작의 메인 모션인 팔 모션 수행을 위한 최적화된 모션 궤적에 따라 순차적으로 동작하면 어깨부터 손끝까지 에너지 손실을 극소화한 채 에너지 및 모멘텀 전이가 이루어져 엔드이펙터(예를 들면, 손끝)에서 적절한 타이밍에 최대 속도를 달성할 수 있게 된다. 또한, 휴머노이드 로봇의 전신 모션 최적화 작업을 단순화할 수 있으면서도 휴머노이드 로봇의 동작을 실제 인간 행위에 최대한 근접시킬 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇에서 공 차기 동작의 메인 모션인 다리 모션에 대해서만 최적화 기법을 적용한 연속된 모션 동작을 나타낸다.

도 7에 도시한 바와 같이, 휴머노이드 로봇(100)이 공차기 동작을 수행하는 경우, 휴머노이드 로봇(100)이 최대 속도로 공을 차기 위해서는 다리 관절(16,17,18)이 움직이면서 무릎 관절(19)이 움직인 후 발목 관절(20,21)이 순차적으로 동작하여 최적화된 타이밍에 관절 구동을 수행한다. 이때, 나머지 신체 분위에 대해서는 공 차기 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 따라 움직이도록 관절 구동을 제어한다. 이때, 공차기 동작의 메인 모션인 다리 모션 수행을 위한 최적화된 모션 궤적에 따라 순차적으로 동작하면 무릎부터 발끝까지 에너지 손실을 극소화한 채 에너지 및 모멘텀 전이가 이루어져 엔드이펙터(예를 들면, 발끝)에서 적절한 타이밍에 최대 속도를 달성할 수 있다. 또한, 휴머노이드 로봇의 전신 모션 최적화 작업을 단순화할 수 있으면서도 휴머노이드 로봇의 동작을 실제 인간 행위에 최대한 근접시킬 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇의 제어방법에 대한 제어흐름을 나타낸다.

도 8을 살펴보면, 먼저, 휴머노이드 로봇(100)은 입력부(200)를 통해 사용자의 동작 명령이 입력받는다(300).

사용자의 동작 명령을 입력받으면, 제어부(210)는 명령 해석부(211)를 통해 사용자의 동작 명령을 해석하고(310), 사용자에 의해 명령된 동작과 관련성이 높은 메인 모션을 수행하는 제1 로봇 부분(예를 들면, 던지기 동작인 팔)과, 명령된 동작과 관련성이 낮은 나머지 모션을 수행하는 제2 로봇 부분(예를 들면, 던지기 동작인 몸통과 다리 등)을 판단한다(320). 이때, 저장부(213)에는 동작 명령별로 명령된 동작과 관련성이 높은 메인 모션을 수행하는 제1 로봇 부분과, 명령된 동작과 관련성이 낮은 나머지 모션을 수행하는 제2 로봇 부분이 구별되게 저장되어 있다.

메인 모션을 수행하는 제1 로봇 부분에 대해서는 모션 최적화를 수행하고(330), 모션 최적화에 따라 최적화된 모션궤적을 생성한다(340).

이와 함께 나머지 모션을 수행하는 제2 로봇 부분에 대해서는 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션궤적을 인식한다(350). 이때, 저장부(213)에는 동작 명령별로 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적이 저장되어 있다.

제1 로봇 부분에 대한 최적화된 모션 궤적과 제2 로봇 부분에 대한 모션 궤적이 정해지면, 해당 로봇 부분의 모션이 모션 궤적을 따라 움직이도록 구동부(220)을 제어하여 각각의 모션 궤적에 따라 해당 로봇 부분의 관절을 구동한다(360).

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇의 외관도이다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇의 주요 관절 구조를 보인 도면이다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇의 개략적인 제어블록도이다.

도 4a 및 도 4b는 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇에서 던지기 동작의 메인 모션인 팔 모션에 대해서만 최적화 기법을 적용하기 전후의 팔 관절의 속도 프로파일을 도시한 그래프이다.

도 5a 및 도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇에서 던지기 동작의 메인 모션인 팔 모션에 대해서만 최적화 기법을 적용하기 전후의 던지기 모션을 보인 도면이다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇에서 던지기 동작의 메인 모션인 팔 모션에 대해서만 최적화 기법을 적용한 연속된 모션 동작을 보인 도면이다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇에서 공 차기 동작의 메인 모션인 다리 모션에 대해서만 최적화 기법을 적용한 연속된 모션 동작을 보인 도면이다.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 휴머노이드 로봇의 제어방법에 대한 제어흐름도이다.

*도면의 주요 기능에 대한 부호의 설명*

200 : 입력부 210 : 제어부

211 : 명령 해석부 212 : 모션 궤적 생성부

213 : 저장부 214 : 모션 명령부

220 : 구동부

Claims (13)

1. 사용자로부터 동작 명령을 입력받는 입력부;

   상기 입력부를 통해 입력된 동작 명령에 따라 명령된 동작의 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 로봇 동역학을 고려한 모션 최적화 작업을 통해 생성한 최적화한 모션 궤적을 이용하여 제어하고, 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 이용하여 제어하는 제어부;

   상기 제어부의 제어신호에 따라 로봇의 각 관절을 구동시키는 구동부를 포함하는 휴머노이드 로봇.
2. 제1항에 있어서,

   상기 로봇 부분은 로봇 관절, 링크, 엔드 이펙터 중 어느 하나 혹은 그 조합인 것을 포함하는 휴머노이드 로봇.
3. 제2항에 있어서,

   상기 모션 궤적은 관절 궤적, 링크 궤적, 엔드 이펙터 궤적 중 적어도 하나인 것을 포함하는 휴머노이드 로봇.
4. 제2항에 있어서,

   상기 제어부는 상기 입력부를 통해 입력된 동작 명령을 해석하여 명령된 동작과 관련성이 높은 메인 모션을 수행하는 로봇 부분과, 명령된 동작과 관련성이 낮은 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분을 각각 인식하는 명령 해석부를 포함하는 휴머노이드 로봇.
5. 제4항에 있어서,

   상기 제어부는 상기 명령 해석부에 의해 인식된 로봇 부분 중 상기 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 로봇 동역학을 고려한 최적화 작업을 수행하여 최적화된 모션 궤적을 생성하고, 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 생성하는 모션 궤적 생성부를 포함하는 휴머노이드 로봇.
6. 제5항에 있어서,

   상기 제어부는 상기 동작 명령별로 명령된 동작과 관련성이 높은 메인 모션을 수행하는 로봇 부분과, 명령된 동작과 관련성이 낮은 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분이 구별되게 저장되어 있고, 상기 동작 명령별로 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적이 저장되어 있는 저장부를 포함하는 휴머노이드 로봇.
7. 제6항에 있어서,

   상기 제어부는 상기 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 상기 모션 궤적 생성부에 의해 생성된 최적화된 모션 궤적에 따라 움직이도록 하기 위한 모션 명령을 상기 구동부에 출력하여 상기 구동부의 작동을 제어하고, 상기 나머지 모션을 수행하는 로봇 부분에 대해서는 상기 모션 궤적 생성부에 의해 생성된 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 따라 움직이도록 하기 위한 모션 명령을 상기 구동부에 출력하여 상기 구동부의 작동을 제어하는 모션 명령부를 포함하는 휴머노이드 로봇.
8. 제1항에 있어서,

   상기 제어부는 상기 메인 모션을 수행하는 로봇 부분에 대하여 로봇 동역학을 고려하여 모션 변수를 반복해서 변경해가면서 상기 로봇 부분에 대한 최적의 모션 궤적을 찾는 것에 의해 상기 모션 최적화 작업을 수행하는 것을 포함하는 휴머노이드 로봇.
9. 사용자로부터 동작 명령을 입력받고;

   상기 입력된 동작 명령에 해석하여 명령된 동작의 메인 모션을 수행하는 제1 로봇 부분과 나머지 모션을 수행하는 제2 로봇 부분을 인식하고;

   상기 제1 로봇 부분에 대해서는 로봇 동역학을 고려한 모션 최적화 작업을 통해 생성한 최적화한 모션 궤적을 이용하여 제어하고, 상기 제2 로봇 부분에 대해서는 상기 명령된 동작에 대응하도록 미리 정해진 모션 궤적을 이용하여 제어하는 것을 포함하는 휴머노이드 로봇의 제어방법.
10. 제9항에 있어서,

    상기 인식 단계에서 상기 제1 로봇 부분 및 제2 로봇 부분은 로봇 관절, 링크, 엔드 이펙터 중 어느 하나 혹은 그 조합인 것을 포함하는 휴머노이드 로봇의 제어방법.
11. 제10항에 있어서,

    상기 인식 단계에서 상기 제1 로봇 부분과 상기 제2 로봇 부분은 동작 명령별로 미리 구분 저장된 제1 로봇 부분과 제2 로봇 부분을 이용하여 인식하는 것을 포함하는 휴머노이드 로봇의 제어방법.
12. 제11항에 있어서,

    상기 제어단계에서 상기 미리 정해진 모션 궤적은 상기 동작 명령별로 명령된 동작에 대응하도록 미리 저장되어 있는 것을 포함하는 휴머노이드 로봇의 제어방법.
13. 제12항에 있어서,

    상기 제어단계에서 상기 제1 로봇 부분에 대하여 로봇 동역학을 고려하여 모션 변수를 반복해서 변경해가면서 상기 로봇 부분에 대한 최적의 모션 궤적을 찾는 것에 의해 상기 모션 최적화 작업을 수행하는 것을 포함하는 휴머노이드 로봇의 제 어방법.

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