유전 알고리즘을 이용한 로봇의 최적 작업 순서 탐색 방법 연구

Alternative Title
A Study on Searching Optimal Task Order of Robot Using Genetic Algorithm
Author(s)
박소영
Alternative Author(s)
Park Soyoung
Advisor
범진환, 이석원
Department
일반대학원 기계공학과
Publisher
The Graduate School, Ajou University
Publication Year
2018-08
Language
kor
Keyword
산업용 로봇최적작업순서유전알고리즘
Abstract
최근 생산 및 제조 분야에서 측정 자동화를 위한 로봇의 수요가 증가함에 따라, 산업용 로봇의 손 끝에 측정 장비를 부착한 측정 자동화 시스템이 개발되었다. 측정 자동화 시스템을 구성하는 로봇 및 측정 장비를 이용하여 작업 대상 물체에 존재하는 3차원 형상을 스캔함으로써, 제품 생산 과정에서 발생하는 형상 오차를 파악할 수 있다. 본 논문의 목적은, 측정 자동화 시스템에서 로봇의 작업 대상 물체에 3차원 형상을 가지는 다수의 스캔 대상들이 존재하는 경우에, 로봇이 초기 위치에서 시작하여 모든 스캔 대상들을 스캔하고 다시 초기 위치로 되돌아오도록 하는 최적의 작업 순서 탐색 방법을 제공하는 데에 있다. 여기에서 다수의 스캔 대상들에 대한 로봇의 최적 작업 순서 탐색이란, 다음과 같은 두 가지의 행위를 말한다. 첫 번째로, 다수의 스캔 대상들에 대하여 로봇이 임의의 스캔 대상에서 다른 스캔 대상으로 이동하는 동안 걸리는 시간의 총 합이 최소가 되도록 하는 최적의 스캔 순서를 탐색하는 것이다. 두 번째로, 모든 스캔 대상들에 대하여 각각의 스캔 대상을 스캔하기 위한 다수의 Scan Path들 중에서 최적의 Scan Path를 결정하는 것이다. 본 논문에서는 유전 알고리즘이라는 최적화 기법을 이용하여 앞서 제시한 바와 같이 모든 스캔 대상에 대한 로봇의 최적 스캔 순서를 탐색하고, 그와 동시에 각각의 스캔 대상에 대한 다수의 Scan Path들 중 최적 Scan Path를 결정하는 방법을 제시하였다. 또한 그 과정에서 로봇 및 측정 장비와 관련된 몇 가지 작업 조건, 그리고 로봇 및 측정 장비와 작업 대상 물체 사이의 충돌 발생 여부 등을 고려한 알고리즘을 개발하고 실험을 통해 그 타당성을 증명하였다. 실험을 통해 나온 결과는 본 논문에서 제시한 연구 내용이 실제로 생산 및 제조 분야의 측정 자동화 시스템에 적용 가능함을 보여주고 있다.
URI
https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/19236
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Appears in Collections:
Graduate School of Ajou University > Department of Mechanical Engineering > 3. Theses(Master)
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