본 연구에서는 공압형 인공근육으로 이루어진 회전관절의 동적 특성을 파악하기 위해서 두 개의 공압형 인공근육으로 이루어진 상극구동 시스템의 주파수 응답특성실험을 수행하였다. 인공근육의 작동범위에서 수행한 주파수 응답결과에 최적으로 근사할 수 있는 선형모델을 추정하고 이를 이용하여 회전관절의 움직임을 정밀하게 제어할 수 있는 모델에 기초한 제어법칙을 제시하였다. 사각파, 정현파 기준궤적에 대한 회전관절의 추종실험을 수행한 결과 선형 추정모델에 의한 보상효과와 피드벡 이득에 의한 추종오차 제거효과를 통해서 우수한 궤적 추정성능을 보였다.
본 연구에서는 공압인공근육을 구동부로 가지는 내부형 연속체로봇의 기구학을 제시한다. 연속체로봇 단일마디는 세 개 인공근육의 병렬구조로 구성되며, 각 인공근육은 가해지는 공기압력에 의해서 독립적으로 수축하여 근육의 한쪽이 부착된 기준 마디절에 대해서 근육의 다른쪽이 연결된 원격의 마디절의 공간상 운동이 발생한다. 인공근육의 굽힘형상을 고려하여 원격 마디절 중심에서의 방위와 위치를 예측하는 기구식을 유도하였으며, 단일 마디를 여러 층으로 적층하였을 때 로봇 말단장치에서의 방위와 위치도 변환행렬의 곱으로 제시한다. 그리고 인공근육의 길이/압력 변화에 따른 말단장치에서의 속도를 계산하는 자코비안 행렬을 구동부의 위치배열을 고려하여 유도하였고 실제 실험을 통해서 제시한 기구식의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 마스터 조정자인 인간의 근육강도과 관절변위를 측정하여 슬레이브장치가 외부환경에 맞는 작업능력을 발휘할 수 있는 마스터/슬레이브 원격조정시스템을 제안한다. 외골격형 기구부와 경량의 관성센서를 사용하여 마스터 착용자의 편리성을 높였으며 인간의 근육과 동일한 운동특성을 가진 공압인공근육으로 슬레이브 기구장치를 구성하여 운동의 모사능력을 향상시켰다. 실험을 통해서 단순히 마스터의 위치정보만 전달하는 원격조정에 비해서 제안된 마스터는 인간 조정자가 근력의 세기를 조절함으로써 슬레이브에 작용하는 가반하중의 변화에 관계없이 균일한 제어성능을 가질 수 있었다.
In this study, a position trajectory tracking control algorithm is proposed for a pneumatic artificial muscle driving apparatus composed of a actuator which imitates the muscle of human, a position sensor and a control valve. The controller applied to the driving apparatus is composed of a state feedback controller and disturbance observer. The feedback controller which feeds back position, velocity and acceleration is derived from the linear model of pneumatic artificial muscle driving apparatus. The disturbance observer is designed to improve trajectory tracking performance and to reduce the effect of model discrepancy. The effectiveness of the designed controller is proved by experiments and the experimental results show that the pneumatic artificial muscle driving apparatus with the proposed control algorithm tracks given position reference inputs accurately.
This paper presents dynamic characteristics of pneumatic artificial muscles. Since the actuating performance of a pneumatic muscle is closely related to the input pressure of a pneumatic muscle, the air flow model on a valve orifice and an elastic bladder of the muscle is formulated to estimate precisely the pressure variance of pneumatic muscles during deflating and inflating process. Frequency response experiments are performed with an antagonistic system consisting of two pneumatic muscles and fast pneumatic control valves. Comparing with experimental results, the proposed model yielded good performance in estimating dynamic motions of the antagonistic system as well as the pressure variance of the pneumatic artificial muscles
A pneumatic artificial muscle type of actuator, which acts similar to human muscle, is developed recently. In this paper, an adaptive controller is presented for the trajectory tracking problem of a two-degree- of-freedom manipulator using two pairs of pneumatic artificial muscle actuators. Due to the nonlinearity and the uncertainty on the dynamics of the actuator, it is difficult to make the effective control schemes of this system. By the adaptive control law which inclueds a nonlinear "feedforward" term compensating paramet- ric uncertainties in addition to P.I.D. scheme, both golbal stability of the system and convergence of the tracking error are guaranted. The effectiveness of the proposed control method for the manipulator using this actuator is illustrated through experiments.periments.
Pneumatic cylinder is one of the low cost actuation sources which have been applied in industrial and prosthetic application since it has a high power/weight ratio, a high-tension force and a long durability However, the control problems of pneumatic systems, oscillatory motion and compliance, have prevented their widespread use in advanced robotics. To overcome these shortcomings, a number of newer pneumatic actuators have been developed such as McKibben Muscle, Rubber Actuator and Pneumatic Artificial Muscle (PAM) Manipulators. In this paper, one solution for position control of a robot arm, which is driven by two pneumatic artificial muscles, is presented. However, some limitations still exist, such as a deterioration of the performance of transient response due to the changes in the external load of the robot arm. To overcome this problem, a switching algorithm of the control parameter using a learning vector quantization neural network (LVQNN) is proposed in this paper. This estimates the external load of the pneumatic artificial muscle manipulator. The effectiveness of the proposed control algorithm is demonstrated through experiments with different external working loads.
In this paper, a hand exoskeleton actuated by air muscles(soft hand exoskeleton) is introduced. Some soft hand exoskeletons have already been developed to overcome the defects of hand exoskeletons based on linkage and pneumatic piston system-they are usually bulky and do not have enough degree of freedom(DOF). However, soft hand exoskeletons still have defects. Their motions are not precise as linkage based hand exoskeletons, because their actuator, such as air muscle is made of soft materials. So we developed a new linkage which is not bulky and has redundant DOF. It is combined with air muscle in a specific way so that it acts as a guide when air muscle is actuated. Some experiments were conducted to evaluate the validity and usability of our hand exoskeleton.
This paper is concerned with the position control of the ond degree-of freedom manipulator using pneumatic artificial muscle actuator which is built to have a proper compliance. For t his pneumatic artificial muscle actuator though, it is difficult to make an effective control scheme due to the nonlinearity and uncertainties on the dynamics of the actuator. In this paper, a third-order equation of motion is derived for the actuator including the dynamics of the pneumatic servovalve. Later, various modeling uncertainties due to the nonlinearity and unmodeled dynamics of the servo vlave and the actuator are taken care of, as a trade-off between the closed-loop performance of the controlled system and its robustness to uncertainties. A controller using .mu. synthesis thchnique is designed, and robust performance against measurement noise, various modeling uncertainties due to the dynamics of the servo valve and actuator is achieved. The effectiveness of the proposed control methods is illustrated through simulations and experiments.
논문에서는 인간과의 안전한 접촉이 가능한 내부형 연속체로봇에 대한 설계개념과 로봇 말단장치의 운동특성실험을 제시한다. 인간의 근육과 유사한 상극구동방식으로 작동하는 공압인공근육을 연속체로봇의 백본 및 구동장치로 사용하기 때문에, 외부환경과의 부드러운 접촉과 강한 접촉을 선택적으로 제어할 수 있는 로봇 관절에서의 가변강성이 가능하다. 그러나 내부형 연속체로봇은 백본소재의 굽힘운동을 예측하기 어렵기 때문에 로봇 말단장치에서의 자세를 추정하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프를 이용한 칼만필터 방법을 제안하고 개발된 내부형 연속체 로봇의 자세추정에 적용하여 실제 실험을 통해서 제안된 방법의 효율성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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