로봇, 3D 애니메이션, 가상 현실 및 기타 산업의 발전으로 생체모방 로봇의 동작에 대한 연구는 이미 중요한 화두가 되었다. 로봇이나 가상 캐릭터가 합리적이고 유창한 제스처를 만들려면 어떻게 해야 할까요? 이것은 역기구학 알고리즘의 연구를 포함한다.
역기구학: 역기구학은 목표가 요구되는 자세에 도달할 때 설정할 관절과 같은 가동 물체의 매개변수를 결정하는 과정이다. 역기구학 알고리즘의 설계는 로봇의 모션 분석, 모션 제어 및 궤적 계획에 직접적인 영향을 미친다.
현재 일반적인 역기구학 알고리즘에는 대수적 방법, 기하학적 방법 및 수치적 방법이 포함된다.
인체는 매우 복잡하고 기존 알고리즘을 최적화해야 한다.
인체의 역기구학 문제는 매우 복잡하기 때문에 기존 알고리즘은 일반적으로 두 가지 주요 문제에 직면해 있다. 또는 특정 조건에서만 매개변수를 가져올 수 있다. 더 정확한 결과와 더 빠른 프로세스로 더 보편적인 알고리즘을 얻는 방법은 연구원들에게 뜨거운 주제가 되었다.
모션 캡처를 사용하여 복잡한 인체를 관절 모델로 변환
인체는 너무 복잡해서 연구자들은 종종 관절에 따라 여러 부분으로 간주한다. 따라서 정확하고 상세한 동작 데이터를 얻을 수 있고 정확한 관절 모델을 구축할 수 있는지 여부는 연구의 필수 기반이 되었다. 광학 모션 캡처 시스템은 높은 정확도, 높은 실시간 성능 및 캡처된 개체의 자유로운 움직임 때문에 이러한 종류의 연구에서 첫 번째 선택이 되었다.
Zhongyuan Institute of Technology 전자 정보 학교의 역기구학 알고리즘 연구에서 연구원들은 NOKOV 광학 3차원 모션 캡처 시스템을 사용하여 1mm의 정확도로 하지 모션 데이터를 얻고 정확한 관절 모델을 구축했다.
실험에서 모션 캡쳐 시스템은 주로 6대의 NOKOV Mars 2H Camera, 하지의 주요 관절에 분포된 마커, 3차원 힘 측정 플랫폼, 포지셔닝 로드 및 보정 로드로 구성되다. 약 7M×5M의 실험 환경에서 모션 캡처 시스템은 초당 100프레임의 속도로 모든 마크 포인트의 공간 좌표를 기록한다.
특정 알고리즘 후에 획득한 좌표 데이터는 움직이는 인체의 관절 모델로 설정될 수 있다. 연구자들은 인체의 하지를 고관절, 무릎 관절, 발목 관절, 허벅지, 종아리의 5가지 국부 좌표계로 간주하여 인체의 운동학 문제를 관절 모델의 운동 방정식을 푸는 것으로 변환한다.
로봇을 더 민첩하게 만들기 위한 관절 모델 연구
관절 모델을 구축한 후, 연구진은 순환 좌표 하강(CCD) 알고리즘과 BFGS를 결합하여 모션으로 캡처한 인간 모션 값을 사용하여 실제 모션 요구 사항을 충족할 수 있는 관절 회전 각도를 계산했다. 오류 임계값과 평균 실행 시간은 분명히 기존 알고리즘보다 우수한다.
정확성, 실시간 및 유연성을 기반으로 하는 광학 모션 캡처 시스템은 생체모방 로봇 분야의 학문 연구 및 산업 응용에 강력한 지원을 제공하고 로봇이 획기적인 단계를 수행하는 데 도움을 줄 수 있다.
사용자는 실험에 따라 논문을 발표했으며, 이는 실험의 효과를 입증한다.
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