⋅ MSRDS를 통한 그래픽기반의 프로그래밍(Visual Programming Language) 환경 제공
⋅ VPL에서 기본적으로 제공하는 음성인식, 조이스틱, 영상인식 등의 다양한 응용 서비스 전목을 통해 폭 넓은 교육
   프로그램 제공 ⋅ 15 D.O.F의 관절을 이용한 모션제어 기술교육이 가능
⋅ 12개의 터치센서, 스피커, 음성 및 영상 인식을 통한 HRI(Human Robot Interaction) 기술 교육 가능
⋅ 기울기, PSD 센서, 리모컨 제어를 위한 적외선 센서 내장 등의 다양한 응용모듈 기본 장착
⋅ 로봇에 내장된 300개 이상의 모션, 80개 이상의 사운드, 50개 이상의 이모티콘을 이용한 로봇의 감성적 표현 교육 가능
⋅ 충전 중에도 로봇의 모션을 실습 할 수 있는 로봇 크래들을 이용한 장시간 실험실습이 가능
⋅ 무선 랜 통신을 통해 인터넷이 연결된 곳이라면 어디에서 든 PC에서 로봇제어 가능
⋅ 리튬 이온 전지 채용으로 경량화 및 장시간 사용 가능
⋅ 귀엽고, 미려한 디자인과 금형에 의한 깔끔한 외관
⋅ VPL에서 로봇을 제어할 수 있는 서비스가 9개 이상 제공되어야 한다
⋅ 한 대의 PC에서 2대 이상의 4족 보행지능로봇을 동시 제어
⋅ 올려 놓기식 충전을 위해 전원 interface Board가 장착













⋅ 감성표현 이모티콘 - 머리부위의 도트매트릭스를 이용하여 User가 원하는 감성 Display를 구현할 수 있다
⋅ 터치센서 - 등부위와 머리 엽구리의 터치센서를 이용하여 User가 현재 어떤 감성으로 로봇을 대하는지 알수있어
    감성기반의 알고리즘 구현이 이용하다. ⋅ 바닥 범퍼센서 - 발바닥 4곳의 범퍼 센서를 이용하여 로봇의 현재 자세를 알 수 있다.
⋅ 영상인식, 색인식을 통해 감성, 감정, 모션등 다양한 동작들의 연출이 가능하다.
⋅ 음성인식 - 내장된 10가지의 음성인식 데이터를 활용하여 동작을 제어할수있다.
⋅ 음원추적 - 4개의 마이크를 이용하여 사방의 음원을 감지하여 추적할 수 있다.
⋅ 4족보행 기능 - 다관절 제어를 통한 4 족보행기술 구현 및 다양한 감성표현식 모션 알고리즘 구현이 가능하다.
⋅ 리모컨 제어기능 - 리모컨에 특정버튼을 누리면 내장된 알고리즘 구동이 가능하다.
⋅ MSRDS 프로그램 연동 - 미국 마이크로 소프트에서 개발된 그래픽기반 엉어인 VPL의 영동으로 보다 편리한
    개발환경을 구축할 수 있다
⋅ 음성출력 내장된 음성을 출력함으로써 로봇의 의사표현이 가능하다.


⋅ 크기 : 328 x 279 x 193mm(L x H x W)
⋅ 무게 : 1.5kg
⋅ 프로세서 : 32bit 350Mhz RISC Processor
⋅ 카메라 : 1.3M pixel, 1/4inch CMOS
⋅ 모터 : DC servo [15Joint]
⋅ 거리측정 센서 : PSD 인식 거리 Min 10Cm Max   80Cm
⋅ 배터리 : 리튬이온 7.4V, 2200mAh
⋅ 기울기 센서 : 2Axis Tilt Sensor
⋅ 터치 센서 : 인체 접촉 감지 센서(등 4개, 좌우 1개,   머리 1개]
⋅ 바닥 감지 센서 : Push Button 4개
⋅ 마이크 : 음성인식
⋅ Display : Back Touch LED, 3 Color Eye LED

















01차시: 로봇의 이해
02차시: MSRDS 소개 및 설치
03차시: 기본 Activities Part I
03차시: 기본 Activities Part II
03차시: 자주 사용하는 서비스
03차시: Genibo Bumper Service I
07차시: Genibo PlayEmoticobMotionsSound Service
08차시: Genibo Drive Service
09차시: Genibo Sonar Service
10차시: Genibo Pantilt Service
11차시: Genibo Joint Service I
12차시: Genibo Joint Service II
13차시: Genibo Camera Service I
14차시: Genibo Camera Service II
15차시: Genibo Remocon Service
16차시: 응용 학습응용 학습








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