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Urrea, Claudio; Pascal, José
2021 / Archive of Applied Mechanics
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본 논문은 조작 로봇의 동적 파라미터 식별을 위한 회귀 모델의 설계 및 검증을 제시합니다. 제안하는 모델은 가속도 및 토크 계산 대신 각 관절의 위치, 속도, 전압 데이터를 기반으로 구현상의 이점을 제공하며, MATLAB/Simulink을 사용하여 2-DoF 및 5-DoF 조작 로봇의 파라미터 식별을 시뮬레이션하고 실제 5-DoF 로봇에서 실험적으로 검증했습니다.
Real-time dynamics of manipulation robots
Dynamics of Parallel Robots
Precision sensors, actuators, and systems
Autonomous robots : modeling, path planning, and control
Modeling, performance analysis and control of robot manipulators
Experimental robotics I : the first international symposium, Montreal, June 19-21, 1989
Fault-diagnosis applications : model-based condition monitoring: actuators, drives, machinery, plants, sensors, and fault-tolerant systems
Control of redundant robot manipulators : theory and experiments
A general model of legged locomotion on natural terrain
Fundamentals of manipulator calibration
Robot modeling and control
Identification of dynamic systems : an introduction with applications
RoManSy 9 : proceedings of the Ninth CISM-IFToMM Symposium on Theory and Practice of Robots and Manipulators
Rehabilitation robotics : technology and application
Piezoelectric actuators : control applications of smart materials
Rehabilitation robotics : technology and application
Robot manipulator control : theory and practice
International Journal of Control, Automation, and Systems
Claudio Urrea, José PascalJournal of Robotics
Ding, L.; Wu, H.; Yang, Y.; Yao, Y.Science China Information Sciences
Zhang S.,Wang S.,Jing F.,Tan M.Journal of Electrical Engineering & Technology
John Kern; Claudio Urrea; Hugo TorresJournal of Electrical Engineering and Technology
Kern, J.; Urrea, C.; Torres, H.Journal of Robotics
Ding, L.; Li, X.; Li, Q.; Chao, Y.IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
Ramirez-Laboreo E.,Roes M.,Sagues C.Journal of Applied Research and Technology
Claudio Urrea; José PascalApplied Sciences (Switzerland)
Cheng J.,Bi S.,Yuan C.,Chen L.,Cai Y.,Yao Y.IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
Huang S.,Chen J.,Zhang J.,Zhu Z.,Zhou H.,Li F.,Zhou X.Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications
Cruz G.L.,Alazki H.,Cortes-Vega D.,Rullán-Lara J.L.Nonlinear Dynamics
Xu T.,Fan J.,Fang Q.,Zhu Y.,Zhao J.Advances in Mechanical Engineering
Zollo, L.; Lopez, E.; Spedaliere, L.; Guglielmelli, E.; Aracil, N.G.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
Zhang Z.,Chen Z.Applied Sciences (Switzerland)
Urrea C.,Saa D.IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, Mechatronics, IEEE/ASME Transactions on, IEEE/ASME Trans. Mechatron.
Vega, E.P.; Chocron, O.; Benbouzid, M.IEEE Transactions on Reliability
Wang, S.; Wu, J.; Tian, P.; Tao, Y.; Tang, C.Science progress
Zhao Y; Mei J; Niu W; Wu M; Zhang FIEEE Access
Huang H.L.,Cheng M.Y.,Huang T.Y.Journal of Electrical Engineering & Technology
Claudio Urrea; John Kern전선 / 대학원
액츄에이션과 센싱은 대부분의 로봇시스템에서 핵심기능이다. 이 과목에서는 실제 로봇에서 사용되는 다양한 형태의 액츄에이터와 센서들의 기계적, 전기적 매커니즘을 살펴본다. 세부주제로는 전자기 액츄에이터, 유압 또는 공압 기반 액츄에이터, 고분자 액츄에이터, 생체 모사 인공근육, 힘 또는 촉각센서, 비젼센서, 소프트 센서 등을 포함한다. 이러한 액츄에이터와 센서들이 어떤 방식으로 작동을 하고 성능이 결정되는 지와 함께, 멀티 스케일 관점에서 실제 로봇 또는 기계 시스템에 적용이 될 때, 고려해야 할 설계요건들을 기계적인 특성, 제어 전략, 신호처리 등의 관점에서 알아본다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 학사
본 과목에서는 산업의 근간을 이루는 다양한 기계시스템의 수학적 모델링과 동적 거동의 라플라스 공간, 주파수 공간 및 상태 공간에서의 해석 방법에 대해 배우고, 그에 기반한 기본적인 제어 설계 및 해석 기법에 대해서 공부한다.전선 / 학사
본 과목에서는 로봇의 역학적 해석, 설계, 운동계획 및 제어에 필요한 기초를 공부한다. 강체운동의 수학적 표현, 현대 나선 이론, 상태 공간 및 자유도, 다물체 시스템의 기구학적 및 동역학적 해석, 독립관절 제어 등을 공부해 실제 산업용 및 서비스 로봇에 적용하는 응용사례들을 집중적으로 다룬다.전선 / 대학원
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.전선 / 대학원
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.전선 / 대학원
사물이나 공간을 대상으로 하는 인터랙션 디자인에 있어서 컴퓨터 기술을 물리적 조형에 어떻게 접목시킬 수 있는가에 대해 연구하고 실습을 통해 디자인 프로젝트에 적용해보는 수업이다. 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기초지식을 갖춘 학생들을 대상으로 하며, 피지컬 컴퓨팅을 위한 보드 컨트롤, 센서 및 출력장치 등 전기, 전자에 대한 내용과 함께, 이를 디자인 개념 구현에 어떻게 응용할 수 있는가에 대해 연구하고 디자인 가능성을 실험한다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전선 / 대학원
의료현장과 노약자, 장애인의 일상생활에서 로봇의 사용이 늘어나고 있고, 효과적으로 사용될 수 있는 의료로봇을 개발하기 위해서는 임상의의 밀접한 참여가 필요하다. 의학과 공학이 큰 시너지 효과를 얻기 위해서는 임상의 또는 관련 연구자들이 의료로봇에 관한 공학적 지식을 개괄적으로라도 이해하는 것이 바람직하다. 이 과목은 이러한 목적을 위해 개설된 것으로, 공학적 선행지식 없이 수강할 수 있으며, 다양한 의료로봇을 이해하기 위한 전반적인 내용을 다룬다.전선 / 학사
본 교과목은 이론과 실습으로 구성된다. 이론 부분에서는 생물생산을 위한 기계시스템을 구성하는 주요 장치와 매니퓰레이터 로봇에 대한 운동과 힘 분석의 기초 이론인 운동학(기구학)과 운동역학을 배우고, 실습 부분에서는 기계시스템의 3차원 설계를 위한 3D CAD, 운동과 힘 분석을 위한 다물체 동역학(Multi-BodyDynamics, MBD), 응력 해석을 위한 FEA(Finite Element Analysis)에 대한 기본 원리와 사용법을 익힌다. 또한, 이론과 실습에서 배운 지식을 프로젝트 수행을 통해 활용해본다.전선 / 대학원
지능재료의 정의와 종류, 역할등에 대한 개략적인 고찰을 한 후 선형 이론을 적용하여 지능 구조물의 거시적인 거동을 기술하는 방법론을 제공한다. 구조물의 열-전기-기계의 완전 연성을 고려하여 주어진 환경하에서 거시적인 거동을 기술하는 능력을 습득하고, 실제 작동기로 사용되는 피에조 세라믹 계열의 재료(PZT, PLZT)와 형상기억합금(SMA;Shape Memory Alloy)의 미시적인 구성방정식을 다루고 이 미시적인 관점이 어떻게 거시적인 구성방정식으로 확장되는지에 대한 미시역학을 공부한다. 특히 PZT에서 발생되는 분극반전(polarization switching)에 대해 공부하고 SMA에서 발생하는 상 전이 현상(Phase transformation)에 관해 공부한다. 구성방정식을 공부한 후 실제 구조물에서 지능재료의 기능을 고찰하고 설계에 응용하기 위한 실제문제들의 해석과 설계 문제를 다룬다.전필 / 대학원
현재 임상에서 활발하게 사용되고 있는 대표적인 의료기기의 명칭, 기능, 작동원리와 특징 등을 설명함으로써 의료기기 원리 및 개발 방법론 뿐 아니라 임상현장에서의 활용 환경에 대한 이해를 촉진한다. 또한 임상에 활용될 수 있는 의료기기를 개발하기 위해서 필요한 기술적 요소, 임상의 미충족 수요, 현 의료시장 현황 및 의료기기의 전주기적 연구개발 과정을 습득하도록 한다. 추가적으로 빅데이터, 인공지능과 같은 4차 산업혁명기술 등을 이용한 혁신의료기기의 연구개발 동향 파악 및 임상 의료기기로서의 활용 가능성에 대한 판단 능력을 증진시킨다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 학사
분자의 운동, 반응 및 동적인 전기화학에 관한 제문제를 기초적인 이론으로부터 응용에 이르기까지 다방면에 걸쳐 연구한다. 여기에는 기본적인 기체운동론, 이온운반과 분자확산을 다루는 분자의 운동, 간단한 반응의 속도론과 더불어 광화학반응, 자체촉매반응, 진동반응, 연쇄반응 등이 관련되는 좀 더 복잡한 반응의 속도론, 고체 표면에서의 흡착, 촉매현상 및 과전위, 분극현상, 폴라로그래피, 전지, 부식 등을 취급하는 동적인 전기화학에 관련된 전반적인 내용이 포함된다.전필 / 학사
전기,전자분야와 관련된 프로젝트를 수행한다. 디자인에서부터 기술적인 보고서 제작에 이르기까지 적절한 모든 과정들을 수행할 것이다. 프로젝트는 학생이나 교수진에 의해 주어진다. 프로젝트의 성공적인 완료를 위해서는 제작품에 대한 자세한 설명과 자세한 결과 보고와 프리젠테이션이 필요하다.