KR20160122107A - 로봇의 경로계획장치 및 그 방법 - Google Patents

로봇의 경로계획장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 로봇핸드가 물체를 파지하기 위해 접근할 수 있는 복수의 접근 경로 후보들 중 선택된 접근 경로 후보를 따라 로봇핸드가 이동할 경우, 장애물과 충돌하는지 판단하고, 로봇핸드가 장애물과 충돌하지 않으면, 접근 경로 후보에 따른 접근점수를 산출하고, 접근점수를 이용하여 접근 경로의 계획을 완성하는 로봇의 경로계획장치의 구성과 방법으로 보다 정확하게 접근 경로를 결정하여 물체를 안전하게 파지할 수 있는 장점이 있다.

Description

로봇의 경로계획장치 및 그 방법{PATH PLANNING APPARATUS OF ROBOT AND METHOD THEREOF}
본 발명은 물체를 파지하기 위해 물체에 접근하는 경로를 계획하는 로봇의 경로계획장치 및 그 방법에 관한 것이다.
로봇은 위험한 작업 환경 내의 작업이나 단순한 반복 작업, 큰 힘이 필요한 작업 등을 인간을 대신하여 수행한다. 최근에는 이 로봇이 산업 현장뿐만 아니라 의료, 군사, 우주, 농업, 가사 등의 분야에까지 널리 사용되고 있다.
산업 현장에서의 로봇은 용접, 조립, 도장, 검사를 비롯하여 이송 분야에서도 널리 사용되고 있으며, 이송 분야에서 사용되는 로봇의 경우 이송 대상물을 안전하고 정확하게 파지 및 이송하는 것이 중요하다.
특히, 장애물과의 충돌을 피해 이송 대상물을 파지하는 로봇의 자동 조작은 상당히 중요한데, 로봇의 자동 조작을 위해서는 이송 대상물에 접근하는 이송 경로를 계획하는 과정이 필요하다.
종래에는 다양한 방향을 가지는 복수의 파지 경로들 중에서 장애물과 충돌하지 않는 최적의 파지 경로를 선택함으로써 이송 경로의 계획을 완성하였다.
그러나, 이러한 방식은 단순히 장애물과의 충돌여부만을 파악하여 파지 경로를 선택하기 때문에 정확하게 파지 경로를 선택할 수 없는 문제점이 발생한다.
본 발명의 사상은 접근 경로 상에 존재하는 장애물과의 충돌여부 및 로봇과 장애물 간의 접근점수를 산출하여 접근 경로를 정확하게 계획하는 로봇의 경로계획장치 및 그 방법을 제공함에 있다.
이를 위해 본 발명의 일실시예에 의한 로봇의 경로계획방법은 로봇핸드가 물체를 파지하기 위해 접근할 수 있는 복수의 접근 경로 후보들 중 선택된 접근 경로 후보를 따라 로봇핸드가 이동할 경우, 장애물과 충돌하는지 판단하고, 로봇핸드가 장애물과 충돌하지 않으면, 접근 경로 후보에 따른 접근점수를 산출하고, 접근점수를 이용하여 접근 경로의 계획을 완성한다.
또한, 로봇핸드가 장애물과 충돌하면, 선택된 접근 경로 후보를 제외한 나머지 접근 경로 후보들 중에서 접근 경로 후보를 선택하고, 선택된 접근 경로 후보에 대하여 판단 과정 및 산출 과정을 수행하는 것을 더 포함한다.
그리고, 복수의 접근 경로 후보에 대하여 판단 과정 및 산출 과정을 반복 수행한다.
한편, 접근점수를 이용하여 접근 경로의 계획을 완성하는 것은 접근 경로 후보에 따른 접근점수를 높은 점수 순으로 정렬하고, 정렬된 접근점수 중에서 상대적으로 높은 점수를 갖는 접근 경로 후보를 선택하고, 접근 경로 후보에 따라 로봇핸드를 이동시켜 파지에 성공하는지 판단하고, 파지에 성공하면, 접근 경로 후보를 로봇의 접근 경로로 결정하여 접근 경로의 계획을 완성하는 것이다.
만약, 파지에 성공하지 않으면, 선택된 접근 경로 후보를 제외한 나머지 접근 경로 후보들 중에서 상대적으로 높은 점수를 갖는 접근 경로 후보를 선택하고, 선택된 접근 경로 후보에 대하여 이동 과정 및 파지의 성공여부를 파악하는 과정을 수행하는 것을 더 포함한다.
또한, 로봇핸드가 파지에 성공할 때까지 선택 과정, 이동 과정 및 파지의 성공여부를 파악하는 과정을 반복 수행한다.
그리고, 로봇핸드가 장애물과 충돌하는지 판단하는 것은, 로봇핸드를 둘러싸는 가상 물체와 장애물이 충돌하는지 판단하는 것이다.
게다가, 접근 경로 후보에 따른 접근점수는 로봇핸드와 장애물 간의 최소 거리, 로봇핸드의 길이 및 로봇의 팔뚝 길이에 기초한 접근 함수를 이용하여 산출되는 것이다.
접근 함수는 아래의 [식 1]에 의해 산출되는 것이다.
[식 1]
G(점수)=Exp(ω*Detect_Dis/Max_range)
여기서, Detect_Dis는 상기 로봇핸드와 상기 장애물 간의 최소 거리이고, Max_range는 상기 로봇핸드의 길이 + 상기 로봇의 팔뚝 길이 및 ω는 상수이다.
이를 위해 본 발명의 일실시예에 의한 로봇의 경로계획장치는 로봇이 물체를 파지하기 위해 접근할 수 있는 복수의 접근 경로 후보들 중 선택된 접근 경로 후보를 따라 로봇핸드가 이동할 경우, 장애물과 충돌하는지 판단하는 판단부와, 로봇핸드가 장애물과 충돌하지 않으면, 접근 경로 후보에 따른 접근점수를 산출하는 산출부와, 접근점수를 이용하여 접근 경로의 계획을 완성하는 제어부를 포함한다.
여기서, 판단부는 로봇핸드를 둘러싸는 가상 물체와 상기 장애물이 충돌하는지 판단한다.
접근점수는 로봇핸드와 장애물 간의 최소 거리, 로봇핸드의 길이 및 로봇의 팔뚝 길이에 기초한 접근 함수를 이용하여 산출되는 것이다.
그리고, 접근 함수는 아래의 [식 1]에 의해 산출된다.
[식 1]
G(점수)=Exp(ω*Detect_Dis/Max_range)
여기서, Detect_Dis는 상기 로봇핸드와 상기 장애물 간의 최소 거리이고, Max_range는 상기 로봇핸드의 길이 + 상기 로봇의 팔뚝 길이 및 ω는 상수이다.
상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 의한 로봇의 경로계획장치 및 그 방법에 따르면, 접근 경로 후보를 따라 로봇핸드가 이동할 경우, 장애물과 충돌하는지 판단하여 접근 경로로 유효한 접근 경로 후보를 1차적으로 검출하고, 검출된 접근 경로 후보에 대해 접근점수를 산출하는 2차적인 검출 작업을 통해 접근 경로를 결정하기 때문에 보다 정확하게 접근 경로를 결정하여 물체를 안전하게 파지할 수 있는 장점이 있다.
또한, 로봇핸드 대신에 가상 물체를 이용하여 장애물과의 충돌여부를 판단함으로써 보다 수월하게 로봇핸드와 장애물과의 충돌여부를 검출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 로봇의 경로계획장치의 제어 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 복수의 접근 경로 후보들을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 가상 물체를 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 의한 가상 물체와 장애물과의 충돌 관계를 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예 의한 접근 함수의 검출을 위한 콘 형상의 검출영역을 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 의한 로봇의 경로 계획과정을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
이하에서는 첨부도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 로봇의 경로계획장치의 제어 블록도, 도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 복수의 접근 경로 후보들을 보여주는 도면, 도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 가상 물체를 보여주는 도면 및 도 4는 본 발명의 일실시예에 의한 가상 물체와 장애물과의 충돌 관계를 보여주는 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 로봇의 경로계획장치(1)는 저장부(10), 판단부(20), 산출부(30), 제어부(40) 및 로봇구동부(50)를 포함하여 구성된다.
저장부(10)는 로봇핸드(62)가 물체를 파지(grasping)하기 위해 접근할 수 있는 이동 경로인 접근 경로 후보들을 복수 개 저장한다. 도 2에서, 접근 경로 후보들은 맵핑 등의 방법을 통해 미리 획득한 물체의 위치 정보에 기초하여 대략적으로 생성된다.
또한, 비전 시스템을 이용하여 로봇 주변의 영상을 획득한 후 로봇 주변의 영상으로부터 로봇핸드(62)에 대한 물체의 상대적인 위치를 파악하고, 이 상대 위치에 기초하여 로봇핸드(62)의 접근 경로 후보들은 생성된다.
또, 저장부(10)는 복수 개의 접근 경로 후보들 외에도 물체 및 장애물에 대한 정보를 저장한다.
이러한 저장부(10)는 디램(Dynamic Random Access Memory: DRAM), 에스디램(Synchronous DRAM: SDRAM), 알디램(Rambus DRAM: RDRAM), 디디알램(Double date rate DRAM: DDRAM), 에스램(Static Random Access Memory: SRAM)과 같이 로봇의 동작 알고리즘과 같은 로봇의 프로그램 정보, 물체 및 장애물의 정보, 복수 개의 접근 경로 후보들을 저장할 수 있는 저장매체로 구성된다.
판단부(20)는 복수의 접근 경로 후보들 중에서 하나의 접근 경로 후보를 선택하고, 선택된 접근 경로 후보를 따라 로봇핸드(62)가 이동할 경우, 장애물과 충돌하는지 판단한다.
보다 구체적으로 설명하면, 저장부(10)에 저장된 접근 경로 후보들은 로봇핸드(62)와 물체와의 상대적인 위치관계를 이용하여 생성된 대략적인 접근 경로이므로 접근 경로 후보에 따른 로봇핸드(62)와 장애물과의 충돌여부를 판단하는 과정을 통해 접근 경로로 유효한 접근 경로 후보를 1차적으로 검출하게 되는 것이다.
이하, 도 3 및 도 4를 참조하여 로봇핸드와 장애물과의 충돌여부를 판단하는 과정에 대해 설명하도록 한다.
로봇핸드(62)와 장애물은 종류에 따라 다양한 형상을 갖고 있기 때문에 각 형상에 따른 충돌여부를 파악하기 위해서는 복잡한 연산 과정을 필요로 한다.
따라서, 도 3과 같이, 로봇핸드(62) 대신에 로봇핸드(62)를 둘러싸는 가상 물체(Virtual Object : VO)를 구성하여 판단부(20)에서는 이 가상 물체(VO)와 장애물과의 충돌여부를 판단한다. 이때, 가상 물체(VO)는 사각의 형상이거나 원기둥 형상 등과 같이 다양한 형상의 물체로 구성될 수 있다.
도 4에서, 가상 물체(VO)와 장애물(72)이 구의 형상이라고 가정하였을 때, 판단부(20)는 가상 물체(VO)의 반지름(R)과 장애물(72)의 반지름(r)과의 합(R+r)이 가상 물체(VO)와 장애물(72) 간의 거리(d)보다 작으면(R+r<d), 가상 물체(VO)와 장애물(72)은 충돌하지 않는 것으로 판단한다.
이와 반대로, 판단부(20)는 가상 물체(VO)의 반지름(R)과 장애물(72)의 반지름(r)과의 합(R+r)이 가상 물체(VO)와 장애물(72) 간의 거리(d)보다 크면(R+r>d), 가상 물체(VO)와 장애물(72)은 충돌하는 것으로 판단한다. 상기 판단결과에서 가상 물체(VO)가 장애물(72)과 충돌하면, 선택된 접근 경로 후보를 제외한 나머지 접근 경로 후보 중에서 접근 경로 후보를 하나 선택함으로써 접근 경로 후보에 따라 가상 물체(VO)를 이동할 경우, 장애물(72)과 충돌하는지 판단하는 과정을 복수의 접근 경로 후보들에 대하여 반복 수행한다.
한편, 산출부(30)는 로봇핸드(즉, 가상 물체)가 장애물과 충돌하지 않으면, 접근 경로 후보에 따른 접근점수를 산출한다.
여기서, 접근 경로 후보에 따른 접근점수는 로봇핸드(62)와 장애물(72) 간의 최소 거리, 로봇핸드(62)의 길이 및 로봇의 팔뚝(64) 길이에 기초한 접근 함수를 이용하여 산출되며, 접근 함수는 아래의 [식 1]에 의해 산출된다.
[식 1]
G(점수)=Exp(ω*Detect_Dis/Max_range)
여기서, Detect_Dis는 로봇핸드와 장애물 간의 최소 거리이고, Max_range는 로봇핸드의 길이 + 로봇의 팔뚝 길이 및 ω는 상수이다.
도 5는 본 발명의 일실시예 의한 접근 함수의 산출을 위한 콘 형상의 검출영역을 보여주는 도면이다.
도 5에서, 접근 함수는 접근 경로 후보(즉, 로봇핸드의 접근 방향)에 따른 검출영역(B)을 이용하여 모델링되는데, 검출영역(B)은 콘 형상의 검출영역(B)으로 구성될 수 있다. 이러한 콘 형상의 검출영역(B)에 따른 높이(h)는 로봇(60)의 모델을 고려하여 얻어지는 것으로 로봇핸드(62)의 길이와 로봇의 팔뚝(64) 길이를 더한 값(Max_range)이다. 이때, 콘 형상의 검출영역(B) 각도(θ)는 사용자에 의해 미리 정의된 값으로 각도(θ)가 클수록 더 넓은 영역에서의 검출이 이루어져 로봇핸드가 장애물을 충돌하지 않고 여유있게 파지할 수 있는 접근 경로를 선택할 수 있게 한다.
산출부(30)는 선택된 접근 경로 후보에 따른 접근점수의 산출이 완료되면, 판단부(20)로 제어신호를 전송하여 판단부(20)에서 나머지 접근 경로 후보들 중 하나를 선택하여 로봇핸드(62)와 장애물(72)과의 충돌여부를 판단할 수 있도록 제어한다.
이러한 과정을 복수의 접근 경로 후보들에 대하여 반복 수행한다.
제어부(40)는 접근 경로 후보에 따른 접근점수를 이용하여 로봇의 접근 경로를 결정하여 접근 경로의 계획을 완성한다.
보다 상세하게 설명하면, 제어부(40)는 접근 경로 후보에 따른 접근점수를 높은 점수 순으로 정렬하여 상대적으로 높은 점수를 갖는 접근 경로 후보를 선택하고, 선택된 접근 경로 후보에 따라 로봇핸드(62)를 이동시켜 파지에 성공하는지 판단한다.
만약, 파지에 성공하면, 제어부(40)는 선택된 접근 경로 후보를 파지를 위한 접근 경로로 결정한다.
이와 반대로 파지에 성공하지 않으면, 제어부(40)는 선택된 접근 경로 후보를 제외한 나머지 접근 경로 후보들 중 상대적으로 높은 점수를 갖는 접근 경로 후보를 선택하고, 선택된 접근 경로 후보에 따라 로봇핸드(62)를 이동시켜 파지의 성공여부를 결정하는 과정을 수행한다.
로봇핸드(62)가 파지에 성공할 때까지 제어부(40)는 접근 경로 후보를 선택하고, 로봇핸드(62)를 이동시켜 파지의 성공여부를 결정하는 과정을 반복한다.
로봇구동부(50)는 제공받은 접근 경로 후보에 따라 로봇에 장착된 엑츄에이터, 모터 등의 부품을 구동시켜 로봇핸드(62) 및 로봇 팔(64)의 움직임을 제어함으로써 물체를 파지한다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 의한 로봇의 경로계획 결정과정을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 6에 도시한 바와 같이, 로봇이 물체를 파지하기 위해 접근할 수 있는 복수의 접근 경로 후보들(P1~Pn) 중 하나의 접근 경로 후보(Pt)를 선택한다(600).
다음으로, 선택된 접근 경로 후보를 따라 로봇핸드(62)가 이동할 경우 장애물(72)과 충돌하지 않는지 판단한다(601). 이때, 로봇핸드(62) 대신에 로봇핸드(62)를 둘러싸는 가상 물체(Virtual Object)를 형성하여 이 가상 물체와 장애물과의 충돌여부를 판단한다.
601단계의 판단결과, 로봇핸드(62)가 장애물(72)과 충돌하지 않으면, 접근 경로 후보에 따른 접근점수를 산출한다(602).
여기서, 접근 경로 후보에 따른 접근점수는 로봇핸드(62)와 장애물(72) 간의 최소 거리, 로봇핸드(62)의 길이 및 로봇의 팔뚝(64) 길이에 기초한 접근 함수를 이용하여 산출되며, 접근 함수는 아래의 [식 1]에 의해 산출된다.
[식 1]
G(점수)=Exp(ω*Detect_Dis/Max_range)
여기서, Detect_Dis는 로봇핸드와 장애물 간의 최소 거리이고, Max_range는 로봇핸드의 길이 + 로봇의 팔뚝 길이 및 ω는 상수이다.
한편, 601단계의 판단결과, 로봇핸드(62)가 장애물(72)과 충돌하면, 600단계에서 선택한 접근 경로 후보를 제외(603)하고, 나머지 접근 경로 후보들 중에서 접근 경로 후보(Pt = Pt+1)를 선택한다(600). 그런 후, 선택된 접근 경로 후보를 따라 이동 시 장애물과 충돌하지 않는지 판단(601)하고, 601단계의 판단결과 로봇핸드(62)가 장애물(72)과 충돌하지 않으면, 접근 경로 후보에 따른 접근점수를 산출한다(602).
이러한 선택 과정, 판단 과정 및 산출 과정을 복수의 접근 경로 후보들에 대하여 반복적으로 수행하고, 이 과정이 모두 완료되었는지 판단한다(604).
앞서 서술한 선택 과정, 판단 과정 및 산출 과정에 대하여 보다 구체적으로 예를 들면, 복수의 접근 경로 후보들(P1~Pn) 중에서 제1 접근 경로 후보(P1)를 선택한다. 그리고, 제1 접근 경로 후보(P1)을 따라 로봇핸드(62)가 이동 시 장애물(72)과 충돌하는지 판단하여 장애물(72)과 충돌하지 않으면, 제1 접근 경로 후보(P1)에 따른 제1 접근점수(S1)를 산출한다.
제1 접근 경로 후보(P1)에 따른 제1 접근점수(S1)의 산출 과정이 완료되면, 600단계로 돌아가 제2 접근 경로 후보(P2)를 선택하여 충돌여부를 판단하고, 장애물(72)과 충돌하지 않으면, 제2 접근 경로 후보(P2)에 따른 제2 접근점수(S2)를 산출한다.
이러한 과정을 모든 접근 경로 후보들(P1~Pn)에 대하여 반복 수행하면, 완료된 것으로 판단하여 다음 단계(605)로 넘어간다.
604단계를 수행한 다음, 접근 경로 후보들에 따른 접근점수를 높은 점수 순으로 정렬(605)하고, 정렬된 접근점수에 따른 접근 경로 후보들 중에서 상대적으로 접근점수가 높은 접근 경로 후보를 선택한다(606).
606단계에서 선택된 접근 경로 후보에 따라 로봇핸드(62)를 이동(607)시켜 파지에 성공하는지 판단한다(608). 이때, 파지의 성공 여부는 실제로 장애물(72)과 충돌하는지 체크하여 판단한다.
만약, 608단계에서 파지에 성공하면, 이 접근 경로를 로봇(60)의 접근 경로로 결정하여 접근 경로의 계획을 완성한다(609).
608단계에서 파지에 성공하지 못하면, 606단계로 돌아가서 선택된 접근 경로 후보를 제외(610)한 나머지 접근 경로 후보들 중에서 접근 경로 후보를 하나 선택(606)하고, 선택된 접근 경로 후보에 따라 로봇핸드(62)를 이동(607)시켜 파지의 성공 여부를 파악한다(608).
상술한 선택 과정, 이동 과정 및 성공 여부의 판단 과정은 로봇핸드(62)가 파지에 성공할 때까지 반복 수행한다.
1...로봇의 경로계획장치 10...저장부
20...판단부 30...산출부
40...제어부 50...로봇 구동부
60...로봇 62...로봇핸드
64...로봇 팔 72...장애물

Claims (13)

  1. 로봇핸드가 물체를 파지하기 위해 접근할 수 있는 복수의 접근 경로 후보들 중 선택된 접근 경로 후보를 따라 상기 로봇핸드가 이동할 경우, 장애물과 충돌하는지 판단하고,
    상기 로봇핸드가 상기 장애물과 충돌하지 않으면, 상기 접근 경로 후보에 따른 접근점수를 산출하고,
    상기 접근점수를 이용하여 상기 접근 경로의 계획을 완성하는 로봇의 경로계획방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 로봇핸드가 상기 장애물과 충돌하면, 상기 선택된 접근 경로 후보를 제외한 나머지 접근 경로 후보들 중에서 접근 경로 후보를 선택하고,
    상기 선택된 접근 경로 후보에 대하여 상기 판단 과정 및 상기 산출 과정을 수행하는 것을 더 포함하는 로봇의 경로계획방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 복수의 접근 경로 후보에 대하여 상기 판단 과정 및 상기 산출 과정을 반복 수행하는 로봇의 경로계획방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 접근점수를 이용하여 상기 접근 경로의 계획을 완성하는 것은,
    상기 접근 경로 후보에 따른 접근점수를 높은 점수 순으로 정렬하고,
    상기 정렬된 접근점수 중에서 상대적으로 높은 점수를 갖는 접근 경로 후보를 선택하고,
    상기 접근 경로 후보에 따라 상기 로봇핸드를 이동시켜 상기 파지에 성공하는지 판단하고,
    상기 파지에 성공하면, 상기 접근 경로 후보를 상기 로봇의 접근 경로로 결정하여 상기 접근 경로의 계획을 완성하는 것인 로봇의 경로계획방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 파지에 성공하지 않으면, 상기 선택된 접근 경로 후보를 제외한 나머지 접근 경로 후보들 중에서 상대적으로 높은 점수를 갖는 접근 경로 후보를 선택하고,
    상기 선택된 접근 경로 후보에 대하여 상기 이동 과정 및 상기 파지의 성공여부를 파악하는 과정을 수행하는 것을 더 포함하는 로봇의 경로계획방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 로봇핸드가 파지에 성공할 때까지 상기 선택 과정, 상기 이동 과정 및 상기 파지의 성공여부를 파악하는 과정을 반복 수행하는 로봇의 경로계획방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 로봇핸드가 장애물과 충돌하는지 판단하는 것은,
    상기 로봇핸드를 둘러싸는 가상 물체와 상기 장애물이 충돌하는지 판단하는 것인 로봇의 경로계획방법.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 접근 경로 후보에 따른 접근점수는,
    상기 로봇핸드와 상기 장애물 간의 최소 거리, 상기 로봇핸드의 길이 및 상기 로봇의 팔뚝 길이에 기초한 접근 함수를 이용하여 산출되는 것인 로봇의 경로계획방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 접근 함수는 아래의 [식 1]에 의해 산출되는 로봇의 경로계획방법.
    [식 1]
    G(점수)=Exp(ω*Detect_Dis/Max_range)
    여기서, Detect_Dis는 상기 로봇핸드와 상기 장애물 간의 최소 거리이고, Max_range는 상기 로봇핸드의 길이 + 상기 로봇의 팔뚝 길이 및 ω는 상수이다.
  10. 로봇이 물체를 파지하기 위해 접근할 수 있는 복수의 접근 경로 후보들 중 선택된 접근 경로 후보를 따라 상기 로봇핸드가 이동할 경우, 장애물과 충돌하는지 판단하는 판단부;
    상기 로봇핸드가 상기 장애물과 충돌하지 않으면, 상기 접근 경로 후보에 따른 접근점수를 산출하는 산출부;
    상기 접근점수를 이용하여 상기 접근 경로의 계획을 완성하는 제어부를 포함하는 로봇의 경로계획장치.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 판단부는,
    상기 로봇핸드를 둘러싸는 가상 물체와 상기 장애물이 충돌하는지 판단하는 로봇의 경로계획장치.
  12. 제 10 항에 있어서, 상기 접근점수는,
    상기 로봇핸드와 상기 장애물 간의 최소 거리, 상기 로봇핸드의 길이 및 상기 로봇의 팔뚝 길이에 기초한 접근 함수를 이용하여 산출되는 것인 로봇의 경로계획장치.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 접근 함수는 아래의 [식 1]에 의해 산출되는 로봇의 경로계획장치.
    [식 1]
    G(점수)=Exp(ω*Detect_Dis/Max_range)
    여기서, Detect_Dis는 상기 로봇핸드와 상기 장애물 간의 최소 거리이고, Max_range는 상기 로봇핸드의 길이 + 상기 로봇의 팔뚝 길이 및 ω는 상수이다.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US20230302636A1 (en) * 2022-03-23 2023-09-28 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Systems and Methods for Flexible Robotic Manipulation by Fast Online Load Estimation

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