Learning and Generation of Motion Trajectory in a Humanoid Robot

인간형 로봇의 동작궤적 학습 및 생성

본 논문에서는 작업 변수 또는 동작의 의도에 따라 다양한 형태의 궤적을 생성할 수 있는 동적 궤적 메모리(MTM)와 로봇 관절의 속도 및 가속도 제약조건을 만족하는 동작 시간을 계산하는 방법인 제약 조건을 고려한 표본화 간격 계산법(STICCON)이라는 두 가지 방법을 제시한다. 그리고 그 방법은 인간형 로봇의 동작 궤적 생성을 위한 구조적인 틀을 제안한다. 제안된 방법은 인간형 로봇의 궤적 생성 방법이 가져야 하는 두 가지 특성, 즉 복잡하고 다양한 동작의 궤적 표현 능력과 제약 조건에 따른 동적 궤적의 변형 과정을 모두 가지고 있다.