KR20120048106A - 로봇의 동작 제어 시스템 및 동작 제어 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 측면에 따르면 로봇의 현재 위치에서 목표 위치까지의 목표 궤적을 생성하는 목표 궤적 생성 모듈 및 상기 목표 궤적을 따라 상기 로봇을 동작시키는 동작 제어기를 포함하고, 상기 동작 제어기는, 상기 목표 궤적을 기준 입력으로 하여 가상의 힘을 계산하고, 상기 가상의 힘 값을 상기 로봇에 부여하여 상기 로봇의 동작이 상기 목표 궤적을 추종하도록 제어하는 가상 힘 기반의 동작 제어기인 로봇의 동작을 제어하기 위한 동작 제어 시스템이 제공된다.

Description

로봇의 동작 제어 시스템 및 동작 제어 방법 {Motion Control System and Method for Robot}

본 발명은 로봇의 동작 제어 시스템 및 동작 제어 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 생성된 목표 궤적을 기준 입력으로 계산된 가상의 힘 값을 이용해 로봇의 동작을 제어하는 로봇의 동작 제어 시스템 및 제어 방법에 관한 것이다.

최근 인간의 환경에서 인간에게 도움을 줄 수 있는 로봇에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 로봇이 인간과 공존하며 인간에게 도움을 주기 위해서는 인간의 동작과 유사한 자연스러운 동작이 가능하면서도, 외부 환경에 능동적으로 반응할 수 있는 제어 방법을 필요로 한다.

최대한 자연스러운 동작을 만들어내기 위하여, 인간의 동작 패턴과 같은 기본동작의 패턴을 추출하고, 추출한 동작에 따라 로봇의 동작을 제어하는 기술이 알려져 있다.

하지만 종래의 로봇 동작 시스템 및 동작 제어 방법에 의하면, 원하는 패턴으로 로봇을 동작시키기 위해 매우 복잡한 계산 과정을 거쳐야 한다.

또한, 로봇이 주어진 목표 궤적에 따라서 동작하는 동안에 외부의 자극이나 장애물에 의한 교란이 있을 때, 주어진 궤적을 벗어나 동작하는 등의 능동적인 제어가 어렵다. 따라서, 로봇과 주위의 물체 특히 사람과의 접촉이 발생하는 경우, 로봇이 주어진 목표 궤적을 견지함에 따라서, 로봇이 고장이 발생하거나, 최악의 경우 사람이 부상을 입을 수 있다는 문제점이 있다.

본 발명은 위와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 간단한 방법으로 로봇이 자연스럽게 동작하도록 제어가 가능하며, 외부 환경에 대해서 능동적으로 반응할 수 있는 로봇의 동작 제어 시스템 및 동작 제어 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따르면 로봇의 현재 위치에서 목표 위치까지의 목표 궤적을 생성하는 목표 궤적 생성 모듈 및 상기 목표 궤적을 따라 상기 로봇을 동작시키는 동작 제어기를 포함하고, 상기 동작 제어기는, 상기 목표 궤적을 기준 입력으로 하여 가상의 힘을 계산하고, 상기 가상의 힘 값을 상기 로봇에 부여하여 상기 로봇의 동작이 상기 목표 궤적을 추종하도록 제어하는 가상 힘 기반의 동작 제어기인 로봇의 동작을 제어하기 위한 동작 제어 시스템이 제공된다.

또한, 상기 동작 제어 시스템은, 유사한 패턴의 기본동작들의 궤적 정보를 수집하여, 상기 기본동작들의 궤적에 대한 데이터 베이스를 구축하는 데이터 베이스 구축 모듈과, 상기 데이터 베이스로부터 상기 기본동작의 평균 궤적을 구하고, 구해진 평균 궤적으로부터 상기 기본동작의 주성분 궤적을 추출하는 주성분 추출 모듈과, 상기 목표 위치의 정보를 계산하는 위치 정보 계산 모듈을 더 포함하고, 상기 목표 궤적 생성 모듈은, 상기 평균 궤적과 상기 주성분 궤적을 결합하고, 상기 목표 위치의 정보를 이용해 목표 궤적을 생성하도록 할 수도 있다.

또한, 상기 동작 제어기는, 가상의 스프링-댐퍼 힘 값을 상기 로봇에 부여하는 가상 스프링-댐퍼 힘 제어기일 수도 있다.

또한, 상기 가상 스프링-댐퍼 힘 제어기는, 상기 로봇의 관절 및 말단부에 부착될 수도 있다.

또한, 상기 동작 제어 시스템은 상기 로봇에 부착되어 외력을 측정하는 힘/토크 센서를 더 포함하고, 상기 힘/토크 센서에서 외력이 측정되면, 상기 동작 제어기는 측정된 외력값을 상기 로봇에 추가로 부여하여, 상기 로봇이 상기 외력에 순응하여 동작하도록 할 수도 있다.

또한, 상기 위치 정보 계산 모듈은 상기 목표 궤적 상의 장애물의 위치 정보를 계산하고, 상기 목표 궤적 생성 모듈은 상기 장애물의 위치와 상기 로봇의 현재 위치 사이의 가상의 힘 벡터를 정의하고, 상기 동작 제어기는 상기 힘 벡터의 힘 값을 상기 로봇에 추가로 부여하여, 상기 로봇이 상기 장애물을 회피하여 동작하도록 할 수도 있다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 로봇의 현재 위치에서 목표 위치까지의 목표 궤적을 생성하는 단계(S1) 및 상기 목표 궤적을 기준 입력으로 하여 가상의 힘을 계산하고, 상기 계산된 가상의 힘 값을 상기 로봇에 부여하여 상기 로봇이 상기 목표 궤적을 추종하도록 제어하는 단계(S2)를 포함하는 로봇의 동작을 제어하기 위한 동작 제어 방법이 제공된다.

상기 주성분 궤적은 복수 개가 추출되며, 상기 단계(S2)에서는 상기 복수의 주성분 궤적 중 상기 평균 궤적의 특성을 지배적으로 나타내는 상위 4개의 주성분 궤적과, 상기 평균 궤적을 선형 결합하여 상기 목표 궤적을 생성할 수도 있다.

본 발명에 따른 동작 제어 시스템 및 동작 제어 방법에 따르면, 간단한 방법으로도 로봇이 자연스럽게 동작할 수 있으며, 주어진 동작을 수행하는 동안 예기치 못한 외란이 발생하여도 그에 능동적으로 대처할 수 있다는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 동작 제어 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 상체구조를 나타내는 개념도이다.
도 3은 로봇의 팔이 초기 위치에서 임의의 위치로 곡선을 그리는 동작을 기본 동작으로 반복 수행한 때에 궤적을 2차원으로 나타낸 그래프이다.
도 4는 데이터베이스에 대하여 5개의 주성분 궤적을 추출한 것을 2차원으로 나타낸 그래프이다.
도 5는 본 발명에 일 실시예에 따른 로봇의 목표 궤적을 3차원으로 표현한 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상의 스피링-댐퍼 힘을 통해 로봇의 팔을 움직일 수 있게 하는 가상의 스피링-댐퍼 힘 제어기가 부착된 로봇의 개념도이다.
도 7은 장애물의 위치와 로봇의 현재 위치 사이의 가상의 힘 벡터를 정의하는 개념을 도시한 것이다.
도 8은 장애물을 회피하여 동작하는 로봇의 궤적을 나타낸 그래프이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 하나의 실시예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용은 제한되지 않는다.

로봇이 인간을 대신해서 실질적인 작업을 수행하기 위해서는 인간의 도움 없이 스스로 인지하여 작업에 알맞은 동작을 생성해 내야 한다. 예를 들어, 로봇에게 물체를 잡으라는 명령이 주어진다면 로봇이 스스로 물체의 위치를 인식하고, 물체를 잡기 위한 동작을 생성해 내야 하며 동작 생성 중 외부 환경과의 접촉 또는 장애물이 동작 경로에 있을 경우 이에 반응하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 필요로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 동작 제어 시스템의 구성도이다.

도 1을 참조하면, 동작 제어 시스템은, 로봇의 제어하기 위한 목표 궤적을 생성하는 목표 궤적 생성 모듈(1)과, 상기 목표 궤적을 따라 로봇을 동작시키는 동작 제어기(2)를 포함한다. 또한, 유사한 패턴의 기본동작들의 궤적 정보를 수집하여, 상기 기본동작들의 궤적에 대한 데이터 베이스를 구축하는 데이터 베이스 구축 모듈(3)과, 상기 데이터 베이스로부터 상기 기본동작의 평균 궤적을 구하고, 구해진 평균 궤적으로부터 상기 기본동작의 주성분 궤적을 추출하는 주성분 추출 모듈(4)과, 상기 목표 위치의 정보를 계산하는 위치 정보 계산 모듈(5)을 더 포함한다.

본 실시예에서 상기 로봇은 도 2에 도시된 바와 같이, 허리관절과 양팔을 포함하는 총 13자유도의 상체 구조를 가지는 인간형 로봇이며, 본 실시예에서는 로봇의 팔 동작을 제어하는 방법에 대해 설명한다.

먼저 데이터 베이스 구축 모듈(3)은 유사한 패턴의 기본 동작들의 궤적 정보를 수집하여 그 정보들에 대한 데이터 베이스를 구축한다.

본 실시예에서는 인간과 가까운 동작을 구현하기 위하여 유사한 동작으로 정해진 작업을 반복적으로 수행하는 인간의 동작들을 모션캡쳐 장비(미도시)를 이용하여 획득한 후 획득된 각각의 작업 동작들을 분할한다. 분할된 동작은 작업 공간에서의 3차원 좌표계를 기준으로 위치 변화 궤적들로 표현할 수 있으며, 이러한 동작을 "기본 동작"이라고 정의한다.

본 실시예에 따르면 유사한 패턴의 기본 동작들의 궤적 정보를 수집하기 위해 인간의 동작을 모션캡쳐 장비를 이용해 획득하였지만 반드시 이에 한정되지 않는다. 정해진 작업을 수행하기 위한 다양한 패턴의 기본동작들은 시뮬레이션을 통해 가공 생성될 수도 있다는 것이 당업자에게 용이하게 이해될 것이다.

분할된 기본동작들의 궤적에 대한 데이터 베이스는 하기 [수학식 1]과 같이 표현될 수 있다.

[수학식 1]

여기서 M은 동작 데이터 베이스이고, x_i(i= 1,..,n)는 분할된 기본동작의 임의의 위치 궤적이라고 할 수 있으며, 1×m 벡터 형태로 이루어져 있다. n은 분할된 기본 동작의 개수, m은 각 기본 동작에 대한 프레임(frame) 수를 의미한다.

각 기본 동작 프레임에 대한 평균(sample mean)을

이라고 하면, x_mean은 하기 [수학식 2]와 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 2]

이때, 기본 동작에 대한 공분산 행렬

는 하기 [수학식 3]과 같은 식으로 구해진다.

[수학식 3]

이러한 공분산 행렬(S)로부터 고유값과 고유벡터를 하기 [수학식 4]과 같이 구할 수 있다.

[수학식 4]

여기서,

를 공분산 행렬의 고유값과 고유벡터이라고 하고, 고유값은

으로 이루어져 있다. 가장 큰 값을 가지는 고유값은 데이터 베이스와 가장 중요한 관계를 가지며, 이러한 고유값에 해당하는 고유 벡터가 데이터 베이스의 "주성분"이 된다. 즉, 고유값(λ₁)이 가장 큰 값을 가지고 있기 때문에 이에 해당하는 고유벡터(φ₁) 가 기본 동작의 데이터의 특성을 가장 많이 지배적으로 포함하고 있는 대표 주성분이라고 할 수 있고, 고유벡터(φ_m)은 데이터의 특성을 가장 적게 가지고 있는 즉 중요도가 떨어지는 주성분이라고 할 수 있다.

주성분 추출 모듈(4)은 상기와 같은 개념을 이용하여 상기 데이터 베이스로부터 기본 동작들에 대한 궤적의 평균 궤적을 구하고, 구해진 평균 궤적으로부터 주성분 궤적을 추출한다.

도 3은 로봇의 팔이 초기 위치에서 임의의 위치로 곡선을 그리는 동작을 기본 동작으로 반복 수행한 때에 궤적을 2차원으로 나타낸 그래프이며, 도 4는 데이터베이스에 대하여 5개의 주성분 궤적을 추출한 것을 2차원으로 나타낸 그래프이다.

목표 궤적 생성 모듈(1)은 평균 궤적과 주성분 궤적을 결합하여 목표 궤적을 생성한다.

구체적으로 설명하면, 생성되는 목표 궤적은 하기 [수학식 5]와 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 5]

여기서, x(t)는 목표 궤적으로서 작업 공간의 3차원 기준좌표계에 대한 위치 변화 궤적이다. x_mean(t)는 데이터 베이스의 평균 궤적을 의미하고, φ_i는 i번째 주성분 궤적, α_i는 스칼라 가중 계수이다. 본 실시예에서는 목표 궤적 생성을 위해서 기본 동작의 지배적인 특성을 가장 잘 나타내는 상위 4개의 주성분 궤적만을 이용하였다.

로봇을 제어하여 초기 위치(x_o)로부터 목표 위치(x_f)로 제어하고자 하는 경우, 상기 목표 궤적은 하기 [수학식 6]의 경계 조건을 만족하여야 한다.

[수학식 6]

여기서, x_o는 초기 시간 t_o에서의 초기위치 값이고, x_f는 최종시간 t_f에서의 위치값으로 목표 위치값을 나타낸다.

다시 도 1을 참조하면, 목표 위치값은 비젼 시스템 등과 같은 위치 정보 계산 모듈(6)을 이용해 구해진다.

한편, 상기 [수학식 5]에서 스칼라 가중 계수(α_i)를 구할 수 있다면, 상기 [수학식 6]의 경계 조건을 만족하면서 데이터 베이스의 기본 동작들의 궤적과 유사한 패턴을 가지는 새로운 목표 궤적을 생성할 수 있다.

본 실시예에 따르면, 스칼라 가중 계수를 구하기 위한 방법으로 하기 [수학식 7]로 표현되는 라그랑지안 멀티플라이어 최적화 (Lagrangian Multiplier Optimization) 방법이 사용되었다.

[수학식 7]

여기서, x(t)-x_mean(t)와, d=Cα는 각각 하기 [수학식 8]과 [수학식 9]로 표현될 수 있다.

[수학식 8]

[수학식 9]

한편, 최적화를 위한 라그랑지안 식은 하기 [수학식 10]과 같다.

[수학식 10]

또한, 최적화 조건은 하기 [수학식 11]과 같다.

[수학식 11]

상기 [수학식 11]을 정리하면 하기 [수학식 12]를 통해 스칼라 가중 계수를 구할 수 있다.

[수학식 12]

여기서 구한 라그랑지안 멀티플라이어 최적화 기법을 사용한다는 것은 데이터 베이스의 평균 궤적(x_mean(t))이 각 데이터의 특성을 모두 포함하고 있기 때문에 새롭게 생성하고자 하는 목표 궤적(x(t))와 평균 궤적의 차이를 최소화시킬 수 있는 스칼라 가중 계수를 구한다는 것을 의미한다. 따라서, 생성된 목표 궤적 역시 인간의 자연스러운 동작 정보를 포함하는 데이터 베이스의 특성을 최대한 포함하면서 초기 위치와 목표 위치에 대한 경계조건을 만족하는 궤적을 생성하게 되는 것이다.

본 실시예에 따르면, 상술한 개념을 이용하여 로봇의 어깨, 팔꿈치, 손가락(엄지, 중지 및 약지의 3지점)의 위치에 대한 목표 궤적을 생성한다.

도 5는 상술한 개념에 따라 생성된 한 팔에 대한 상기 5지점에 대한 목표 궤적을 3차원으로 표현한 그래프이다. 도 5를 참조하면, 목표 궤적이 매우 자연스러운 곡선으로 생성되는 것을 확인할 수 있다.

상술한 바와 같은 주성분 궤적 분석을 이용하면 인간의 동작과 유사한 매우 자연스러운 동작을 생성할 수 있다. 하지만, 목표 궤적을 추종하도록 제어하는 것만으로는 외부 환경에 반응하는 작업을 수행하기에는 한계가 있다.

이와 같은 한계를 해결하기 위하여, 본 실시예에 따르면 로봇의 동작을 제어하기 위한 제어기로서 가상 힘을 기반으로 하는 가상 힘 기반의 동작 제어기를 도입한다. 구체적으로 본 실시예에 따른 동작 제어기는 가상의 스프링-댐퍼 힘을 통한 힘 제어기이다.

도 6은 가상의 스피링-댐퍼 힘을 통해 로봇의 팔을 움직일 수 있게 하는 가상의 스피링-댐퍼 힘 제어기가 부착된 로봇의 개념도이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 제어기는 로봇의 양 어깨, 팔꿈치 및 엄지, 중지, 약지의 3 지점에 부착된다.

로봇의 동역학 운동 방정식은 하기 [수학식 13]과 같이 표현할 수 있다.

[수학식 13]

여기서, q는 로봇의 관절 벡터,

는 관성 매트릭스(inertia matrix),

는 원심력 및 코리올리 벡터, g(q)는 중력에 의해 작용하는 항이다. τ는 관절 토크, J는 자코비안 행렬, F_c는 동역학 시스템에 가상의 힘을 의미한다.

상기 [수학식 13]의 동역학 운동방정식을 통해 하기 [수학식 14] 및 [수학식 15]로 표현되는 가상 스프링-댐퍼 힘 제어기를 설정할 수 있다.

[수학식 14]

[수학식 15]

여기서, k는 가상 스프링 계수, P_d는 목표 위치 벡터이고, P_c는 현재 위치 벡터,

는 댐핑 계수,

는 현재 속도 벡터이다. 또한,

는 중력 보상항, C_o는 관절 댐핑 계수,

는 로봇의 관절들의 허용 각도를 제한하기 위한 가상 반력 토크이다.

본 실시예에 따르면, 목표 위치와 현재 사이 위치 사이에 가상의 스프링-댐퍼 힘을 부여하여 로봇이 목표 위치를 추종하도록 한다. 즉, 인간의 동작 데이터 베이스를 통해 생성한 어깨, 팔꿈치, 손가락(엄지, 중지, 약지의 3지점)의 위치 변화 궤적을 목표 위치에 대한 궤적으로 정하고, 정기구학을 통해 로봇의 현재 위치와 속도를 구하여 상기 [수학식 14]와 같이 가상의 스프링-댐퍼 힘을 발생 시켜 로봇이 목표 궤적을 따라 동작을 생성하도록 하는 것이다.

이제 상기 [수학식 5]를 통해 생성된 동작 궤적을 가상 스프링-댐퍼 힘 제어기의 목표 위치(P_d)로 입력함으로써 로봇이 목표 궤적을 추종하도록 한다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 로봇의 손목에 힘/토크 센서(미도시)가 부착된다.

전술한 실시예에 관한 상기 과정들을 통해 로봇이 목표 궤적을 추종하여 동작하는 도중에 다른 사람이 로봇과 악수를 하는 등과 같이 로봇에 외력이 가해지는 상황이 발생하게 되면, 로봇의 동작이 외부 힘에 순응하도록 하기 위하여 힘/토크 센서에서 측정된 힘이 상기 [수학식 13]의 J^TF_C 부분에 추가되어 상기 로봇에 추가로 부여된다. 따라서, 상기 로봇은 외력이 작용하는 경우, 설정된 목표 궤적을 추종하는 동작을 견지하지 않고, 궤적을 수정하여 상기 외력에 순응하여 동작하게 된다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 목표 궤적 상에 장애물이 위치하는 경우 이를 회피하여 로봇이 동작하기 위한 방법이 제공된다.

위치 정보 계산 모듈(6)은 먼저 목표 궤적 상의 장애물이 있는 경우 장애물의 위치 정보를 계산한다. 이때, 목표 궤적 생성 모듈(1)은 상기 장애물의 위치와 상기 로봇의 현재 위치 사이의 가상의 힘 벡터를 정의한다.

도 7은 상기 장애물의 위치와 상기 로봇의 현재 위치 사이의 가상의 힘 벡터를 정의하는 개념을 도시한 것이다.

도 7에 도시된 바와 같이, 로봇의 현재 위치를 P_c, 장애물의 위치를 P_o 라고 하고, 기설정된 힘 스케일 계수를 S_o라고 하면 하기 [수학식 16]과 같은 가상의 힘 벡터가 정의된다.

[수학식 16]

가상의 힘(F_obstacle)은 로봇의 현재 위치에 따라서 계속 방향이 변하는 힘으로서 장애물 위치를 중심으로 한 동력장 즉, 힘의 벡터장에 포함되는 힘이다.

정의된 가상의 힘(F_obstacle)은 상기 [수학식 13]의 J^TF_C 부분에 추가되어 상기 로봇에 추가로 부여된다.

따라서, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 로봇은 가상의 힘(F_obstacle)의 크기에 대응하는 위치만큼 원래 목표 궤적으로부터 벗어나 장애물을 회피하여 동작할 수 있게 된다.

상술한 바와 같은 본 발명의 실시예들에 따르면, 간단한 방법으로 자연스러운 로봇의 동작을 구현해 낼 수 있다는 장점이 있다.

또한, 가상의 힘을 기반으로 로봇의 동작을 제어하므로, 외부에서 작용하는 힘을 직접 제어기에 추가하거나, 또는 장애물에 대한 가상 힘을 제어기에 추가함으로써 외란에 대한 능동적인 제어가 가능하다는 장점이 있다.

1: 목표 궤적 생성 모듈
2: 동작 제어기
3: 데이터 베이스 구축 모듈
4: 주성분 추출 모듈
5: 위치 정보 계산 모듈

Claims (12)

1. 로봇의 동작을 제어하기 위한 동작 제어 시스템으로서,
   상기 로봇의 현재 위치에서 목표 위치까지의 목표 궤적을 생성하는 목표 궤적 생성 모듈; 및
   상기 목표 궤적을 따라 상기 로봇을 동작시키는 동작 제어기를 포함하고,
   상기 동작 제어기는, 상기 목표 궤적을 기준 입력으로 하여 가상의 힘을 계산하고, 상기 가상의 힘 값을 상기 로봇에 부여하여 상기 로봇의 동작이 상기 목표 궤적을 추종하도록 제어하는 가상 힘 기반의 동작 제어기인 것을 특징으로 하는 동작 제어 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   유사한 패턴의 기본동작들의 궤적 정보를 수집하여, 상기 기본동작들의 궤적에 대한 데이터 베이스를 구축하는 데이터 베이스 구축 모듈;
   상기 데이터 베이스로부터 상기 기본동작의 평균 궤적을 구하고, 구해진 평균 궤적으로부터 상기 기본동작의 주성분 궤적을 추출하는 주성분 추출 모듈;
   상기 목표 위치의 정보를 계산하는 위치 정보 계산 모듈을 더 포함하고,
   상기 목표 궤적 생성 모듈은, 상기 평균 궤적과 상기 주성분 궤적을 결합하고, 상기 목표 위치의 정보를 이용해 목표 궤적을 생성하는 것을 특징으로 하는 동작 제어 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   상기 동작 제어기는, 가상의 스프링-댐퍼 힘 값을 상기 로봇에 부여하는 가상 스프링-댐퍼 힘 제어기인 것을 특징으로 하는 동작 제어 시스템.
4. 제3항에 있어서,
   상기 가상 스프링-댐퍼 힘 제어기는,
   상기 로봇의 관절 및 말단부에 부착되는 것을 특징으로 하는 동작 제어 시스템.
5. 제2항에 있어서,
   상기 로봇에 부착되어 외력을 측정하는 힘/토크 센서를 더 포함하고,
   상기 힘/토크 센서에서 외력이 측정되면, 상기 동작 제어기는 측정된 외력값을 상기 로봇에 추가로 부여하여, 상기 로봇이 상기 외력에 순응하여 동작하도록 하는 것을 특징으로 하는 동작 제어 시스템.
6. 제2항에 있어서,
   상기 위치 정보 계산 모듈은 상기 목표 궤적 상의 장애물의 위치 정보를 계산하고,
   상기 목표 궤적 생성 모듈은 상기 장애물의 위치와 상기 로봇의 현재 위치 사이의 가상의 힘 벡터를 정의하고,
   상기 동작 제어기는 상기 힘 벡터의 힘 값을 상기 로봇에 추가로 부여하여, 상기 로봇이 상기 장애물을 회피하여 동작하도록 하는 것을 특징으로 하는 동작 제어 시스템.
7. 로봇의 동작을 제어하기 위한 동작 제어 방법으로서,
   상기 로봇의 현재 위치에서 목표 위치까지의 목표 궤적을 생성하는 단계(S1); 및
   상기 목표 궤적을 기준 입력으로 하여 가상의 힘을 계산하고, 상기 계산된 가상의 힘 값을 상기 로봇에 부여하여 상기 로봇이 상기 목표 궤적을 추종하도록 제어하는 단계(S2)를 포함하는 것을 특징으로 하는 동작 제어 방법.
8. 제7항에 있어서,
   유사한 패턴의 기본동작들의 궤적 정보를 수집하여, 상기 기본동작들의 궤적에 대한 데이터 베이스를 구축하는 단계(S3);
   상기 데이터 베이스로부터 상기 기본동작의 평균 궤적을 계산하고, 계산된 평균 궤적으로부터 상기 기본동작의 주성분 궤적을 추출하는 단계(S4);
   상기 로봇의 동작 목표 위치의 정보를 계산하는 단계(S5)를 더 포함하고,
   상기 단계(S2)에서는 상기 평균 궤적과 상기 주성분 궤적을 결합하고, 상기 목표 위치의 정보를 이용해 목표 궤적을 생성하는 것을 특징으로 하는 동작 제어 방법.
9. 제7항에 있어서,
   상기 가상의 힘은 가상의 스프링-댐퍼 힘인 것을 특징으로 하는 동작 제어 방법.
10. 제8항에 있어서,
    상기 로봇에 부착된 힘/토크 센서를 이용해 외력을 측정하는 단계(S6)를 더포함하고,
    상기 힘/토크 센서에서 외력이 측정되면, 상기 단계(S2)에서는 측정된 외력값을 상기 로봇에 추가로 부여하여, 상기 로봇이 상기 외력에 순응하여 동작하도록 하는 것을 특징으로 하는 동작 제어 방법.
11. 제8항에 있어서,
    상기 목표 궤적 상의 장애물의 위치 정보를 계산하는 단계(S7),
    상기 장애물의 위치와 상기 로봇의 현재 위치 사이의 가상의 힘 벡터를 정의하는 단계(S8)를 더 포함하고,
    상기 단계(S2)에서는 상기 힘 벡터의 힘 값을 상기 로봇에 추가로 부여하여, 상기 로봇이 상기 장애물을 회피하여 동작하도록 하는 것을 특징으로 하는 동작 제어 방법.
12. 제8항에 있어서,
    상기 주성분 궤적은 복수 개가 추출되며,
    상기 단계(S2)에서는 상기 복수의 주성분 궤적 중 상기 평균 궤적의 특성을 지배적으로 나타내는 상위 4개의 주성분 궤적과, 상기 평균 궤적을 선형 결합하여 상기 목표 궤적을 생성하는 것을 특징으로 하는 동작 제어 방법.

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