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Jeong Y.E.,Shim D.S.
2022 / Metals and Materials International
Jinsheng Fu; Yabin Ding; Tian Huang; Xianping Liu
2020 / International Journal of Advanced Robotic Systems
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본 논문에서는 로봇의 회전 파라미터를 고려한 새로운 핸드-아이 교정 방법을 제안합니다. 표준 볼의 구면 중심 측정이 로봇 베이스 프레임에서 동일하다는 가정을 기반으로 초기 해를 제공하고, 센서 프레임에서 비선형 교정 모델을 구축하여 정확도를 향상시킵니다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존 방법보다 우수한 정확도를 보이는 것을 확인했습니다.
Camera-aided robot calibration
Visual control of wheeled mobile robots : unifying vision and control in generic approaches
Estimation in surveys with nonresponse
State estimation for robotics
Fundamentals of manipulator calibration
Robot calibration
3D dynamic scene analysis : a stereo based approach
Experimental robotics I : the first international symposium, Montreal, June 19-21, 1989
Mapping, planning and exploration with Pose SLAM
Advances in robot kinematics and computational geometry
Automatic calibration and reconstruction for active vision systems
3D-position tracking and control for all-terrain robots
Experimental robotics IV : the 4th international symposium, Stanford, California, June 30-July 2, 1995
Advances in robot kinematics 2016
Indoor scene recognition by 3-D object search : for robot programming by demonstration
Robot physical interaction through the combination of vision, tactile and force feedback : applications to assistive robotics
Enhancing cognitive assistance systems with inertial measurement units
Advances in robot kinematics
The inverse method : parametric verification of real-time unbedded systems
Journal of Manufacturing Processes
Feng X.,Tian D.,Wu H.,Qian C.,Zhu D.OPTIK
Xie, Zexiao; Zong, Pengfei; Yao, Peng; Ren, PingIEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, Automatica Sinica, IEEE/CAA Journal of, IEEE/CAA J. Autom. Sinica
Sun, Jia; Wang, Peng; Qin, Zhengke; Qiao, HongRobotica
Zhao, Z.; Weng, Y.Robotics and Autonomous Systems
Liu Z.,Liu X.,Duan G.,Tan J.The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Jiang, Jianfeng; Luo, Xiao; Luo, Qingsheng; Qiao, Lijun; Li, MinghaoAPPLIED SCIENCES-BASEL
Song, Rui; Li, Fengming; Fu, Tianyu; Zhao, JieInternational Journal of Advanced Robotic Systems
Pengcheng Li; Rui Zeng; Wenfang Xie; Xiaoming ZhangRobotics and Computer-Integrated Manufacturing
Pagano S.,Russo R.,Savino S.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Fu J.,Ding Y.,Huang T.,Liu H.,Liu X.IEEE Sensors Journal
Wang Z.,Fan J.,Jing F.,Deng S.,Zheng M.,Tan M.Advances in Manufacturing
Kong L.B.,Yu Y.Robotic Intelligence and Automation
Kang Min; Fenglei Ni; Zhaoyang Chen; Hong LiuRobotics and Autonomous Systems
Zhong K.,Wang N.,Zhang X.IEEE Transactions on Industrial Electronics
Liu Z.,Liu X.,Cao Z.,Gong X.,Tan M.,Yu J.IEEE Robotics and Automation Letters
Krittin Pachtrachai; Francisco Vasconcelos; Philip Edwards; Danail StoyanovIEEE Transactions on Industrial Electronics
Zhicheng Liu; Xilong Liu; Zhiqiang Cao; Xurong Gong; Min Tan; Junzhi YuIEEE Robotics and Automation Letters
Pachtrachai K.,Vasconcelos F.,Edwards P.,Stoyanov D.Mathematical Problems in Engineering
Wang, Y.; Duan, X.IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
Xie H.,Li W.L.,Jiang C.,Zhu D.H.,Yin Z.P.,Ding H.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 / 대학원
이 교과목에서는 비선형시스템 식별에 관련된 각종 실용적 기법들을 소개한다. 또한, 비선형 목적함수의 최적문제의 해를 구하는 각종 비선형프로그래밍기법도 소개한다. 단, 비선형궤환제어와 컴퓨터 네트워크 등에 효과적으로 사용될 수 있는 기법들에 국한하여 심도 있게 공부하고 실제 응용 예를 통하여 그 가능성을 토의한다.전선 / 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 / 학사
로봇은 기술 발전과 수요 증가에 따라 공장 등의 제한된 환경에서 사람들이 생활하는 일상 환경으로 확장되고 있으며, 안전하고 효과적으로 로봇을 적용하기 위해서는 로봇이 사용되는 환경에 대한 이해가 필수적이다. 로봇 비전 과목은 카메라를 이용하여 로봇 주변의 3차원 공간 구조나 보행자, 차량 등 다양한 객체 등 로봇이 사용되는 주변 환경의 전반적인 인식에 관련된 다양한 문제와 해결방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 다양한 컴퓨터 비전의 연구 분야 중 로봇에 관련된 카메라 모델, 자세 추정, 3D reconstruction, 딥러닝을 이용한 물체 인식 및 추적 등의 주제에 대해 기초적인 내용을 강의한다.전선 / 대학원
재료 및 기하학적 비선형특성을 갖는 구조물의 이론, 모델링, 해석법과 비선형 특성의 원인 및 정적, 동적 하중에 대한 해석방법을 강의한다. 비탄성 재료와 부재의 모델링, P-◁효과, 대변형, 안정성, 실무에의 응용등에 대해 강의한다.전선 / 대학원
본 과목은 유한 차원 및 무한 차원 벡터 공간에서의 최적화를 통합적으로 다루며, 최적화와 머신러닝 사이의 상호작용에 중점을 둔다. 최적화 알고리즘은 머신러닝의 핵심 역할을 하며 (예: 주어진 데이터셋으로부터 모델을 학습시킬 때) 동시에 고차원 최적화 문제를 풀기 위해 머신러닝 모델이 최근 많이 활용되고 있다 (예: 물리 시스템의 지배 방정식을 무한 차원 최적화 문제의 해로 재구성한 다음, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 이에 수반되는 고차원 최적화 문제를 해결하려는 시도). 본 과목에서는 머신러닝 분야에서 필요로 하는 최적화 이론 및 알고리즘과 동시에, 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있는 머신러닝 기법들에 대해 심도있게 다룬다.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 / 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
구조물의 최적화라는 면에서 항상 안정의 문제가 대두되므로, 이러한 여러 가지 문제점을 인식시키고 그 해결방법을 모색하는 것이 본 강좌의 목적이다. 에너지에 의한 방법, equilibrium approach, dynamic approach 등을 통해, beam, column, plate, shell, arch의 안정성을 해석한다.전선 / 대학원
제어 시스템 1 의 연이은 과목으로 고급 제어시스템 설계 및 해석에 필수적인 개념 및 기법들을 소개하는데, 특히 비선형 제어, 확률적 추정 및 제어, 적응 제어 및 비선형 최적제어 등에 주안점을 둔다.전선 / 학사
최적화 방법 및 이의 계산은 과학, 공학, 산업에서 매우 중요하게 사용되고 있다. 변수 최적화 또는 역문제들은 근본적인 불안정성으로 인하여 실제계산에서 목적과는 다른 해를 찾게 되는 경우가 비일비재하다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 특별히 수학적인 엄밀한 이론을 습득해야할 필요가 있다. 이를 바탕으로 수렴성 및 안정성에 대한 엄밀한 수학적 분석을 기초로 한 수치계산법을 본 과목에서 강의하고자 한다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.전선 / 대학원
제어시스템의 기본개념과 선형시스템 기초, 최적제어, dynamic programming, Hamilton-Jacobi이론, 기하학적 비선형 제어이론 등을 공부한다.전선 / 대학원
기계시스템, 생산, 제품과 관련한 정밀 측정 및 비젼 검사 기술에 대해서 강의한다. 주요내용으로, Dimensional metrology, Machine metrology, 머신비젼, 디지탈 영상처리, 2D/3D 측정기술, Interferometry, SPM 등을 이용한 3차원 나노미터 측정기술에 대해서 강의한다.전선 / 대학원
이 교과목은 의료 로봇 및 기기 분야에 대한 전반적인 소개와 수술, 보조 및 치료 목적의 기기의 설계, 개발 및 적용을 제시한다. 구체적으로, 로봇최소침습술, 로봇중재술, 수술용 로봇, 의수, 재활 기기, 이식 기기의 작동 원리와 메커니즘 설계를 제시하며, 햅틱과 원격조종 등과 같은 기술에 대해서도 소개한다. 이 교과목은 교수의 강의, 임상 분야의 초청 강의, 학생의 저널 리뷰 발표 및 팀 프로젝트로 구성된다.전선 / 학사
본 과정에서는 머신러닝의 기초를 수업한다. 수업 초반에는 머신러닝의 기초가 되는 확률, 선형대수, 최적화, 신호처리를 간단히 리뷰한다. 중반부에서는 대표적인 머신러닝 문제인 Classification, regression, clustering을 소개하고 예시를 통하여 개념을 학습한다. 후반부에서는 스마트 제조를 위한 센싱, 공간정보구축, 로보틱스 적용의 실습을 조별로 진행한다. 독립전원으로 구동가능한 미니PC 상에 리눅스를 운용하고, ROS SLAM 등 로보틱스와 공간지능 관련 소프트웨어를 배운다. 마지막으로는 실제 센서를 함께 구동하고 직접 데이터를 취득한 후, 수업에서 학습한 머신러닝 알고리즘을 적용해보기 위한 실습을 수행한다.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 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.전선 / 대학원
디지털 영상 처리 및 분류를 통한 원격탐사 위성영상으로부터 추출 가능한 지리정보의 효과적인 판독 및 분류 기법을 습득하고 실제 실험 프로젝트를 통하여 위성영상의 판독 능력을 배양한다.