로봇이 아닙니다.

A fast, iterative solver for the Inverse Kinematcis Problem ​ 저자 : Andreas Aristidou, Joan Lasenby 논문 : http://andreasaristidou.com/FABRIK.html 작성 : benthebear93 ​ Background and Motivation ​ IK 문제에 대한 가장 많이 사용되는 접근법은 자코비안 행렬을 계산하여 선형 근사하는 방법이다. 자코비안 해는 로봇 끝단(End-effector)의 움직임을 링크의 선형 움직임과 조인트 각도에 대해 선형적인 모델을 뜻한다. 쉽게 말해 자코비안이 로봇이 움직일 때 링크와 EE의 관계를 선형적으로 표현한다는 것이다. ​ 이런 자코비안을 계산하고 근사하는 데 다양한 방법론..

작성자 : 이해구 Lecture Studty node list Lecture 0 : MIT 6.800/6.843 Robotics Manipulation :: Introduction Lecture 1 : MIT 6.800/6.843 Robotics Manipulation :: Motion planning(1) Lecture note : https://manipulation.csail.mit.edu/pick.html Lecture Video : https://www.youtube.com/watch?v=ZOXp_wixIzo&list=PLkx8KyIQkMfVRPReg9FHtBk_RGEwnVxU-&index=3 Drake 교수님은 Notation에 대한 중요성을 이야기한다. 개인적으로 나도 Notation 때문에..

#모션플래닝 #로봇 #연구 #공부 #로봇공학 Motion planning optimization-based Motion planning이 거창해 보일 수는 있지만, 단순히 로봇팔의 초기 자세에서 differential IK를 풀어서 물체에 다가가는 것도 하나의 Motion planning이 될 수 있다. (물론 손으로 직접 작성한 Motion planning이지만) 다만, 이렇게 하지 못하는 이유는 주변 환경이 더욱 복잡해지고, 제약이 많아지기 때문이다. 인식에 대한 고려도 해야겠지만, 로봇이 Plan 할 수 있는 것도 고려해야 된다. 이번 수업에서는 Planning trajectory, 로봇 팔의 경우 조인트 q 값에 대한 Trajectory를 구하는 방식들에 대해 이야기 해보려 한다. 다양한 MP 방..

#임피던스제어 #제어공학 #로봇공학 #제어 Series Dynamics 이전 글에서 Force feedback이 있을 경우 시스템의 Positivity와 관련 된 방법으로 Natural Admittance control에 대해 이야기 했다. 확실하게 이해를 못했지만, 다음 챕터로 넘어가서 정리를 해보려한다. Force feedback이 있을 때 interaction을 안정화 시키는 다른 방법으로는 compliant 와 viscous 요소를 manipulator와 환경 사이에 연속으로 넣는 것이다. 이런 방법은 옛날부터 로봇에 많이 사용됐는데, 한가지의 예시로 로봇의 끝 부분에 붙어 있는 compliant pad(아마 고무 패드 같은 걸 이야기 하는듯)를 생각할 수 있다. 이런 방법의 단점은 미세한 움직임..

Improving Low-Impedance Performance 사람이랑 같이 협동하는 로봇을 만들 경우 당연히 낮은 기계적 임피던스를 가져야 한다. 가장 쉬운 방법은 낮은 임피던스 하드웨어로 간단한 임피던스 컨트롤 알고리즘을 접목시키는 것이다. 하지만 낮은 기계적 임피던스를 갖는 하드웨어를 만들기란 쉽지 않다. 특히 복잡한 구조와 큰 힘과 파워를 낼 경우 더욱 더 쉽지 않다. 또한 마찰과 이노시아도 고려해야하는 상황이 많은데 간단한 임피던스 컨트롤의 경우 이런 부분을 고려하지 않는다. Force Feedback 힘 피드백은 존재하는 임피던스를 줄이는 방법중 하나이다. 위와 같은 1차원 시스템에 간단한 임피던스 컨트롤이 적용되며 이때 비선형 마찰력이 발생하고 있다고 해보자. 또한 비례적인 힘 피드백 컨트..

단순히 operational space에서 제어하여 특정 위치로 로봇을 이동시키는 목적 외에도 다수의 제어 목적이 있을 수 있다. 예를들어 1. 특정 위치로 로봇팔 끝단을 움직이면서 2. elbow joint 값을 높인 상태로 유지해라 라는 2가지의 목적이 있을 수 있다. 이런 2가지 목적을 달성하기 위해서 문제는 로봇의 자유도에 있다. ​ 만약 operational space가 generalized coordinates과 동일하다면, 즉 만약 operational space가 로봇의 모든 자유도를 제약하고 시스템의 상태가 operational space에 정의 된다면, 1번의 목적을 달성하는 컨트롤러에 대한 성능을 포기하지 않고 2번의 목적을 달성하는 것은 불가능하다. ​ 2링크 로봇팔은 2자유도를 가..

Null space control을 다루기 전에 먼저 Null space 에 대해서 이야기해보자. 기존에 작성해둔 Null space 설명을 가져왔다. ​ "널 스페이스는 컬럼 스페이스와는 전혀 다른 Subspace이다. 선형 방정식 AX=b에서 b가 zero vector일때 즉 AX=0일때 모든 가능한 해 X에 대한 집합이다. 특정 행렬A와 X가 곱해졌는데 그게 0이 나올때 X의 집합, x가 이루는 공간을 Null space라고 한다. 3차원 공간에서 Null space는 직선으로 표현된다고 한다." ​ 쉽게 말해 AX = 0 일 때 가능한 모든 해 X의 집합이 Null space 라고 볼 수 있다. 직관적인 이해를 위해 아래 영상을 참고하자. ​ https://www.youtube.com/watch?..

​반년전에 공부하면서 정리한 강화학습 내용을 다시 복습할 겸 올리는 중입니다.팡요랩 유튜브 영상을 보며 정리한 내용이며, 분명히 틀린 내용이 많으니 만약 보시는 분들은 참고용으로만 보시면 좋을 것 같습니다. 팡요랩 유튜브 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=NMesGSXr8H4 강의 자료 (David silver) : https://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/MDP.pdf Policies policy pi는 주어진 state에서의 action을 이야기 한다. policy는 agent의 행동을 지정하는데, MDP에서의 Policy는 현재 state와 관련이 있지만 History와는 관련이 없다. 즉, policy는 시간과..