본 기술은 비행체 프레임에 방사형으로 배치된 복수의 프로펠러 중 일부를 로봇 암 형태의 틸팅 모터체로 연결하여, 비행 상태에 따라 프로펠러의 회전축 각도를 수직(이착륙)과 수평(고속 비행)으로 가변 제어하는 틸트로터 멀티콥터 메커니즘입니다.
기존 회전익 드론은 수직이착륙은 용이하나 고속 비행 시 기체를 많이 기울여야 하므로 화물 운송 시 안정성 유지와 속도 확보라는 트레이드오프 관계가 존재합니다.
본 기술은 6개의 프로펠러 중 일부에 다이나믹셀(로봇 관절 모터)과 틸팅 암을 장착하여 고정 모터체의 각도를 제어함으로써, 수직 이착륙 기능을 유지하면서 수평 추진력을 극대화하여 고정익기 수준의 속도를 구현합니다.
본 기술은 대상체의 모션 데이터를 NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines) 수식으로 모델링하여 시간 축을 공유하는 다수의 곡선을 생성하고, 조정점 및 가중치를 제어하여 대상체의 모션을 재생성 및 동기화 제어하는 기술입니다.
종래의 스플라인 기반 모션 모델링은 측정 노이즈에 취약하고, 모델링된 곡선을 특정 목적에 맞게 변형하거나 정밀하게 제어하기 어려움입니다.
본 기술은 모션 측정값으로부터 NURBS 수식 기반 모델을 구축하고, 매개변수 증분치 계산 및 보간법을 적용하여 조정점과 가중치를 실시간 조정함으로써 모션의 위치, 속도, 토크를 시간 축 공유 상태로 정밀하게 제어합니다.
본 기술은 금속 벽면을 주행하는 작업 로봇과 이를 수용하는 마더 로봇으로 구성되며, 작업 로봇 내부의 제1지지링과 제2지지링 사이에 배치된 복수의 실린더로 작업 유닛의 위치를 정밀하게 조절하여 작업 정밀도를 향상시키는 로봇 시스템입니다.
종래의 고소 작업용 승강기는 작업 위험성이 높고 생산성이 저하되었으며, 기존 벽면 부착식 로봇은 작업 영역에 대한 정밀한 위치 보정이 어려워 작업 품질을 보장하기 힘든 한계가 있었습니다.
본 기술은 작업 바디에 개방 공간을 형성하고 카메라 영상을 기반으로 제어부가 길이 가변형 실린더를 구동시켜 작업 유닛을 타겟 영역에 정렬시킵니다. 선박 도장과 대형 구조물 용접, 외벽 보수 작업에 적용될 수 있어 고소 작업의 위험을 없애면서 작업 품질을 균일하게 유지합니다.
본 기술은 경사지게 배치된 회전축을 중심으로 회전 가능하며 서로 다른 길이를 가진 제1과 제2 주행부를 포함하는 주행 모듈을 바디 좌우측에 구성하여, 장애물 대응 시 주행부의 전환과 회전으로 무게 중심을 유지하면서 주행 높이를 가변시키는 로봇입니다.
기존 바퀴형 로봇은 장애물 극복을 위해 바퀴 반경을 키워야 했고, 이로 인해 무게 중심이 상승하여 주행 안정성이 저하되는 구조적 한계가 존재했습니다.
본 기술은 회전축을 하방으로 기울여 배치하고 길이를 달리한 주행부를 구동 모터로 회전시켜 접지 위치를 가변함으로써 무게 중심 상승 없이 장애물을 극복합니다. 외벽 청소 로봇과 실외 순찰 로봇에 적용될 수 있어 안정성을 유지하면서도 높은 장애물을 넘어서는 주행 성능을 제공합니다.
본 발명은 과학기술정보통신부의 여려 형태의 외벽청소 로봇의 인공지능 기반 적응형 제어알고리즘 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 비행 로봇의 동체 상단에 배치된 솔라셀의 발전 효율을 극대화하기 위해, 태양광 입사각 센서와 풍향/풍속 센서의 데이터를 기반으로 로터의 구동 각도와 날개 각도를 제어하여 비행 자세를 태양광과 직각이 되도록 실시간 조정하는 시스템입니다.
비행 로봇에 내장된 배터리의 제한된 용량으로 인해 장시간 임무 수행이 어려우며, 태양광 충전 방식을 도입하더라도 비행체의 비행 자세에 따라 솔라셀의 발전 효율이 저하되고 비행 경로가 불안정해지는 문제가 있습니다.
본 기술은 좌/우측 날개의 상하 스윙 제어 및 날개와 독립적으로 회전 가능한 로터를 활용하여, 태양광 입사각이 솔라셀 면과 직각을 이루도록 비행 자세를 변경하면서도 풍향과 풍속 정보를 이용해 비행 경로를 유지하는 비행 각도 제어 알고리즘 및 구조입니다. 무인 탐사와 감시, 환경 모니터링에 적용될 수 있어 따라서 차량의 서비스 시간 또는 에너지원의 보안을 향상시키고, 생성 효율을 최대화하고, 자율 비행 제어를 위한 최적의 태양 전지 에너지 효율 및 추진 루트를 고려합니다.
본 발명은 교육과학기술부의 신재생에너지 지능형로봇 융합기술개발 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 전기차 진입 시 차량 정보와 배터리 잔량을 인식하고, 잔량이 기준치 이하일 경우 로봇을 통해 기존 배터리를 제거하고 적합한 규격의 완충된 배터리로 교체하는 자동화 시스템입니다.
전기차 배터리 충전 시 소요되는 긴 시간과 급속 충전으로 인한 배터리 수명 저하 문제, 그리고 하이브리드 엔진 대비 전기차의 높은 비용 및 무게 문제를 해결하고자 합니다.
본 기술은 차량인식장치와 배터리 교환로봇을 포함한 시스템으로, 차량 정보에 기초해 배터리 위치·상태·용량을 식별하고 로봇이 자동으로 배터리 교체 작업을 수행하며, 로봇 내부의 차량인식모듈을 통해 작업 차량의 동일성을 검증합니다. 산업용 로봇과 자동화 시스템에 적용될 수 있어 전기 자동차에 대한 배터리 교환 및 충전의 효율성을 향상시킵니다.
본 발명은 교육과학기술부의 신재생에너지 지능형 로봇 융합 기술개발 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 수중 드론에 구비된 해류 측정부에서 획득한 해류 데이터를 조류 정보와 배경 해류 정보로 각각 분리 산출하고, 각 성분별로 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 추정 오차를 최소화하며, 특정 해역의 조류 주기 및 배경 해류 시공간 규모 파라미터를 결합하여 로봇의 향후 항로를 예측하는 항법 시스템입니다.
기존 수중 드론은 해류의 변화(조류 및 배경 해류)를 개별적으로 구분하여 파악하기 어려워 강한 조류나 복합적인 해류 환경에서 정밀한 항로 예측이 불가능하며, 이로 인해 운용 안정성이 저하되는 문제입니다.
본 기술은 해류 측정 데이터를 조류 성분과 배경 해류 성분으로 분리하여 산출하는 모듈을 구성하고, 각 성분 산출 시 칼만 필터(Kalman Filter)를 적용하여 데이터의 잡음과 모델 오차를 반복적으로 보정하며, 해역별 조류 주기와 배경 해류의 시공간 규모 정보를 결합한 해류 모형을 구축하여 추측 항법의 정밀도를 개선합니다.
본 기술은 수중 드론의 이동 경로와 선박의 위치 정보를 복수 개의 셀로 구획하고, 수학적 확률 모델(P=P1×P2×P3)을 적용하여 특정 해역 내 충돌 위험을 정량적으로 산출한 뒤, 해당 확률값을 기반으로 안전한 이동 경로를 계획 및 제어하는 알고리즘입니다.
수중 드론이 표층에 머물러 자료를 전송하거나 이동할 때 선박과의 충돌 위험이 상존하나, 이를 정량적으로 예측하고 회피하기 위한 체계적인 운용 전략 및 경로 제어 기술의 부재입니다.
본 기술은 이동 경로를 셀 단위로 분할하여 셀별 선박 밀도, 선박 경로 상 드론 위치 확률, 드론의 표층 체류 수심 확률을 결합한 확률 수식을 통해 전체 충돌 확률을 계산하고, 이를 최적화하여 충돌 확률이 낮고 생존 확률이 높은 경로로 드론의 이동 방향을 제어합니다.
본 기술은 유연한 삽입부를 통해 병변 부위로 접근하며, 유체 압력을 이용해 회전하는 중공형 버어부를 구동하고, 버어부 내부에 형성된 채널을 통해 내시경, 세정, 약물 주입 등을 수행하는 다기능 내시경 엔드 이펙터 메커니즘입니다.
기존 정형외과 수술 시 병변 접근을 위해 다수의 절개와 큰 뼈 창문 형성이 필요하여 감염 위험, 출복 출혈, 관절 운동 제한 및 재활 부담이 발생하는 문제점입니다.
본 기술은 유연한 삽입부와 유체 구동식 버어부를 결합하여 최소 침습적인 단일 통로 수술이 가능하게 하고, 버어부의 회전축 내부에 내시경, 약물 주입, 세정 및 흡입을 위한 다중 채널을 통합 구성합니다.
본 기술은 인체 착용형 외골격 시스템에서 링크체 사이에 배치된 탄성 부재(압축 코일 스프링)의 예압(preload)을 리니어 액추에이터로 가변 제어하여, 사용자가 설정한 목표 역감을 추종하도록 하는 관절 반력 조절 메커니즘입니다.
기존 착용형 외골격 시스템은 관절의 역감을 사용자가 능동적으로 조절할 수 있는 장치가 없어, 개인별 보행 특성이나 재활 목적에 최적화된 편안한 움직임 및 보조 성능 구현에 한계가 있습니다.
본 기술은 링크체 사이에 탄성 부재와 이를 지지하는 로드 셀 및 리니어 액추에이터를 구성하고, 사용자가 입력한 목표 역감과 로드 셀 측정값을 제어부에서 실시간 비교하여 리니어 액추에이터의 구동(밀기/당기기)을 통해 탄성 부재의 반력을 보정하는 피드백 제어 시스템입니다.
본 기술은 해수의 유출입을 제어하여 부력을 조절하는 부유식 구조체를 기반으로, 이동식 레일을 통해 상부에서 로봇이 양식장을 관리하고 환경 모니터링과 센서 정보에 기초하여 수심 조절과 자동 운영을 수행하는 사물인터넷 기반 무인 로봇 양식장입니다.
기존 해상 고정식 양식장은 적조와 태풍, 쓰나미 등 해수면 이상 기후가 발생할 때 물리적 피해를 피할 수 없었고, 수심 조절이 불가능하여 외부 환경 변화에 취약했습니다.
본 기술은 부유식 구조체 내 해수 유출입 제어로 양식장을 승강시키고 IoT 센서로 생태 환경을 자동 계측하며 레일 기반 이동 로봇으로 양식을 운영·관리합니다. 해상 양식업과 해양 관광 복합시설에 적용될 수 있어 이상 기후로 인한 피해를 회피하면서 무인 운영으로 인건비를 절감합니다.
본 기술은 다관절 로봇암의 면봉 파지부에 설치된 압력 센서로 구인두와 비인두 접촉을 인지하고 액추에이터로 면봉을 회전시켜 검체를 채취하며, 별도의 커터 구조로 면봉대를 절단하는 자동화 검체 채취 방법과 로봇 및 시스템입니다.
검체 채취 과정에서 의료진이 피검자와 근접함에 따라 2차 감염 위험이 발생했고, 수동 채취 시 채취 위치 오류와 검체 오염이 발생하며 채취 후 장비 소독에 많은 시간이 소요되는 문제가 있었습니다.
본 기술은 압력 센서 기반 접촉 감지와 액추에이터 제어로 검체를 자동 채취하고 온열·자외선 멸균 시스템과 회전 장치를 결합해 사각지대 없는 살균을 수행합니다. 감염병 선별 진료와 무인 검사소 운영에 적용될 수 있어 의료진의 감염 위험을 없애면서 검체 품질의 일관성을 확보합니다.
본 발명은 과학기술정보통신부의 사물인터넷(IOT)과 인공지능 (AI)기반 자동 조절 쇼크 치료 기구 개발 및 적용 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 물품 그리핑 시 센서 프레임의 기계적 변형을 스트레인게이지로 감지하여 수직 반력과 미끄러짐력을 측정하고, 이를 통해 마찰계수를 실시간으로 산출하여 적정 그리핑력을 제어하는 그리퍼 매커니즘입니다.
기존 오프라인 테스트 방식은 습도나 환경 변화에 따른 마찰계수 변동을 반영하지 못해 고가의 물품 핸들링 시 미끄러짐 사고가 발생할 위험이 있고, 센서와 데이터 수집 보드가 일체형일 경우 장치 구조가 복잡해지는 문제가 있습니다.
본 기술은 집게부에 센서 프레임과 독립된 DAQ 보드를 내장하여 신호 처리 효율을 높이고, 센서 프레임의 감지부 내 스트레인게이지를 통해 3축 방향의 힘을 측정하여 마찰계수를 산출한 뒤 이를 기반으로 그리핑력을 자동 조절합니다. 물류 피킹과 서비스 로봇, 제조 자동화에 적용될 수 있어 미끄러운 힘을 측정하고 마찰 계수를 생성함으로써 취급 공정의 정확성 및 안정성을 향상시킵니다.
본 발명은 지식경제부의 양팔작업 로봇을 위한 최대 출력 범위 150Nm의 안전모듈 및 힘-토크/조인트 센서 기술 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 랙앤피니언 기반 구동부를 통해 한 쌍의 파지부 간격을 조절하고, 파지부 하단에 석션용 흡착판을 결합하여 그리핑과 석션 작업을 병행하는 매니퓰레이터용 작업툴 메커니즘입니다.
종래 기술의 그리핑 또는 석션 단일 방식 수행에 따른 툴-체인지의 비효율성 및 그리핑 시 파지부와 랙 기어 사이의 반력으로 인한 백래쉬 발생 문제가 있었습니다.
본 기술은 파지부와 랙 기어 결합 볼트 사이에 링 형상의 완충부재를 삽입하여 물리적 반력을 흡수하고, 랙앤피니언 구동 방식을 적용하여 부품 크기에 따른 흡착판 간격 조절 및 그리핑/석션 복합 작업 수행합니다. 물류 피킹과 서비스 로봇, 제조 자동화에 적용될 수 있어 따라서 불규칙한 형상을 가진 물체의 취급을 가능하게 하고 도구 변경의 필요성을 감소시킴으로써 픽 앤 플레이스 작업의 효율성과 안정성을 개선합니다.
본 발명은 지식경제부의 양팔작업 로봇을 위한 최대 출력 범위 150Nm의 안전모듈 및 힘-토크/조인트 센서 기술 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 이동형 플랫폼에 탑재된 카메라와 온습도 센서를 이용해 농작물 환경 및 생육 상태를 모니터링합니다. OpenCV 기반의 색상 및 형상 인식 기술을 적용하고, BP(Backpropagation) 다층 신경망을 결합하여 과일의 성숙도(GOOD/BAD)를 판별하고 제어하는 지능형 모니터링 시스템입니다.
농촌 인력 고령화 및 전문 인력 부족으로 인한 수확 작업의 효율 저하입니다. 기존 수확 로봇 시스템의 높은 제조 비용과 과일 성숙도 판단 시 낮은 정확도 문제입니다.
본 기술은 바퀴형 이동 로봇에 리프트를 장착하여 카메라 높낮이를 조절합니다. OpenCV를 통한 HSV 색상 영역 분할, 이진화, 모멘트 함수 기반의 ROI 추출, 캐니 에지 필터링으로 대상체를 인식합니다. 적색 비율 분석과 다층 신경망(BP 신경망)을 활용하여 성숙도를 최종 판단함으로써 인식 정확도를 향상시킴입니다.
