The position control of flexible joint manipulator is investigated by applying the self-organizing fuzzy logic controller (SOC) proposed by Procyk and Mamdani. The SOC is a heuristic rule-based controller and a further extension of an ordinary fuzzy controller, which has a hierachy structrue which consists of an algorithm being identical to a fuzzy controller at the lower ollp and a learning algorithm accomodating the performance evalution and rule modification function at the upper ollp. This form of control can be used in those complex systems which have been too difficult to control or which in the past have had to rely on the experience of a human operator. Even though the significant dynamic coupling of the motors and links on the flexible joint manipulator, the performance of command-following is good by applying the proposed SOC.
본 연구의 목적은 대퇴부가 절단된 다리의 생체 역학적 기능을 복구할 수 있게 하는 의지의 개발을 위하여 5축 링크, 슬관절 완충장치를 사용하여 보행시 입각기를 제어할 수 있는 대퇴 의지 시스템 개발에 있다. 이를 위하여 입각기시 대퇴의지와 지면간 접촉 중 충격 에너지 흡수를 하는 슬관절 완충장치의 기계적 특성 및 거동을 분석하였다. 임상시험을 통하여 개발된 대퇴의지의 성능을 검증한 결과 대퇴 절단 피검자들의 보행특성은 정상인의 보행에 근접한 경향을 보였다. 결론적으로 본 연구에서 개발된 입각기 대퇴의지는 입각기시 현저한 보행 안전성을 보였다.
본 논문에서는 로봇 말단부에 장착된 카메라 환경에서 시각 궤환을 이용하는 로봇 매니퓰레이터의 자세제어 기법을 제안한다. 자세제어를 위한 기준 관절 속도와 관절 가속도는 외부루프의 특징점을 이용한 영상정보에서 생성된다. 영상평면상에서 특징점을 추종하기 위한 제어 입력은 로봇 동역학을 사용하였다. 영상평면상의 특징점과 관절 각속도 오차를 로봇 구동을 위한 제어입력에 포함시켜 파라미터 불확실성에 강인하도록 하였다. 시스템의 안정도는 Lyapunov 안정도 판별법을 이용하여 입증하였다. 제안된 제어기의 성능은 5-링크 2 자유도를 가지는 로봇에 대한 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 신경회로망을 사용한 로보트 매니프레이터와 관절 퀘적 제어방법을 제안하였다. 애니플레이터의 역 동력학 모델을 신경회로망을 통하여 학습시켜서, 그때의 신경회로망의 가중치를 이용하여 애니플레이터를 제어한다. 가중치값의 변화는 선형제어기의 토크값 및 가속도 오차를 이용한다. 실제로 애니플레이터를 제어하는 토크 값은 선형 제어기의 토크값과 신경회로망 제어기 토크값의 합으로 된다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 제어 성능을 평가한다.
본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 궤적 추종 제어에 관한 연구를 위하여 뉴로퍼지 제어기를 제안하였다. 궤적 추종 제어기를 설계할 경우, 주로 이용되는 효과적인 방법은 토크 계산 제어 방식이다. 그러나, 로봇 매니퓰레이터에 의한 불확실성 문제로 인하여 토크 계산 제어 방식만으로는 좋은 제적 추종 성능을 얻을 수가 없다. 그러므로, 본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터에서 발생한 불확실성을 보상하기 위하여 제안된 뉴로퍼지 제어기를 이용하였다. 뉴로퍼지 제어기에서의 퍼지 규칙의 수를 49개로 설정하였으며, 2관절 로봇 매니퓰레이터를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제어기의 효율성을 입증하였다. 그 결과. 제안된 뉴로퍼지 제어기의 출력이 로봇 매니퓰레이터에서 발생한 불확실성을 효과적으로 감소시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
인간의 모션을 센싱해서 로봇을 원격조정함에 있어서 각 관절에 대한 제어명령을 무선으로 전달함으로서 배선의 어려움 등을 없앨 수 있다. 이에 대한 기초 연구로서 DC모터에 대한 원격제어를 Labview를 이용해서 구현하였다. 인간의 움직임은 3축가속도 센서를 사용함으로써 관절의 각도변화를 측정하여 그에 따라 따라 모터의 회전각이 변하도록 하였다 모터의 제어에 있어서는 NI사의 PXI를 사용하였으며 모션센싱부와 PXI와의 데이터 전송은 하는 RS-232 기반의 무선 모듈을 사용하였다. 제어기는 LabView 프로그램으로 작성된 PID제어기를 사용하였다.
An adaptive fuzzy backstepping controller is proposed for the motion control for a single-link flexible-joint robot in the presence of parametric uncertainties. Fuzzy logic system is used to approximate the uncertainties of functions and a backstepping technique is employed to deal with the mismatched problem. A compensation controller is also employed to estimates the bound of approximation error so that the shattering effect of the control effort can be reduced. Thus the asymptotic stability of the closed loop control system can be obtained based on a Lyapunov synthesis approach. Numerical simulation results for a single-link flexible-joint robot are included to show the effectiveness of proposed controller.
비주얼 서보잉이란 로봇팔 등과 같은 제어기의 폐루프에서 입력단에 영상을 이용하는 것이다. 영상에 나타난 정보는 특징점을 통해 얻을 수 있으며, 매시간 이 특징점의 위치를 추적함으로써 제어기의 출력값을 결정한다. Optical flow를 이용하는 가나데 특징점 추적기는 특징점 추적기 중에서 성능이 우수하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 가나데 특징점 추적기를 이용하여 실시간으로 로봇팔을 제어하고 결과를 분석하도록 한다. 실험에 이용되는 로봇팔은 전체 6축이며 기존의 5축 상용로봇의 end-effector에 ccd카메라를 좌우로 회전가능하도록 기구부를 추가하였다. 6DOF를 갖도륵 변형된 로봇팔을 기구적으로 분석하고 자코비안을 획득한 후, 로봇팔의 end-effector에 설치된 카메라를 통하여 특정 영상이 얻어지도록 로봇의 end-effector의 속도를 생성해내고, 자코비안의 역행렬을 통해 로봇의 각 관절을 제어하는 과정을 기술하고 분석한다.
본 연구에서는 기준 모델 적응제어 방식에서 직접 적응제어 방식을 사용하여 부하의 변동 및 외란이 발생할 경우에도 매니퓰레이터의 정확한 궤적의 추종 및 속도 의 실시간 제어가 가능한 적응제어시스템을 설계하고자 한다. 제2절에서는 로봇 매니퓰레이터의 기구학적 이론 및 동적 모델링에 대한 기본이론을 전개하고, 제3절 에서는 제어시스템의 설계를 위한 제어 알고리즘과 초안정(hyperstability)이론을 통한 안정성 해석을 다룬다. 그리고 제4절에서는 제안된 제어기의 성능 평가를 위해 6관절 로봇인 스탠포드 로봇 매니퓰레이터에 대한 시뮬레이션을 통한 결과를 토오크 계산법(computed torque method)에 의한 결과와 비교 검토함으로서 제안된 제어기의 성능을 예증한다.
본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 제어에 사용할 수 있는 신경망 외란 관측기를 제안하도록 한다. 제안한 신경망 외란 관측기는 다층신경 망의 구조로 신경망 외란관측기의 오차와 제어 오차가 충분히 작은 콤팩트 집합에 절대 상시 유계된다. 본 논문에서 제안하는 신경망 외란 관측기는 기존의 적응 제어기의 단점을 해결한 방식으로 복잡한 회귀 모델을 필요로 하지 않는다. 끝으로 제안한 방식을 3관절 로봇에 적용하여 그 타당성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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