로보트 매니퓰레이터가 컨베이어 상의 파트를 추적 하면서 작업을 수행하는 것은 작업 효율의 증가에 크게 기여한다. 본 논문은 컨베이어 상의 파트를 추적하기 위한 로보트 매니퓰레이터의 동작계획 알고리즘을 제안한다. 로보트 매니퓰레이터의 추적 동작은 밸트의 속도, 추적 시작 시간에서의 파트와 로보트 핸드의 위체이 의하여 결정된다. 이때 토크 및 관절 속도, 관절 가속도, 관절 저크의 제한범위가 모두 고려되며, 최소의 정착시간을 갖는 추적 궤적이 생성된다. 추적 해는 linearr quadratic tracking문제로 접근하여 구한다. 로보트매니퓰레이터의 동적 방정식은 파라메터의 함수 성능 지수를 최소화 하는 동적 방정식의 해는 동적 계획법에 의하여 구한다. ${\mu}-VAX_@$에 의한 시뮬레이션 결과를 제시한다.
본 논문에서는 작업좌표에서 로보트 매니퓰레이터에 대해 적분 동작을 갖는 오차 모델과 극점배치 자기동조제어기를 제안하였다. 이 제어기는 로보트 동력학의 자세한 표현없이 부하 외란에 의한 자류편차를 제거할 수 있다. 오차 모델 배개변수는 반복 최소 자승 알고리즘에 의해 추정되고, 제어기 매개 변수는 극점 배치 방법에 의해 결정된다. 작업좌표에서 제안된 제어 계통의 성능을 평가하기 위하여 부하를 갖는 3개 관절 2개 링크의 공간 로보트 매니퓰레이터에 의해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다.
로보트 매니퓰레이터의 신경 제어기 구성에 널리 사용하는 다층 신경회로망은 로보트의 불확실한 동적 파라메터 변화에 대한 강건한 학습 적응능력, 그리고 병렬 처리를 통한 실시간 제어등의 장점들을 갖고있다. 그러나 대표적인 학습방법인 오차 역전파(error back propagation) 알고리즘은 그 학습 속도가 느리다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 불확실하고 애매한 정보를 언어적인 방법에 의해 효율적으로 처리할 수 있는 퍼지 논리 (fuzzy logic)를 도입하여 로보트 매니퓰레이터 신경 제어기의 학습 속도를 개선하기위한 한 방법을 제안한다. 제안된 제어기의 효용성은 PUMA 560 로보트의 모의 실험을 통해 입증된다.
비선형 동적 시스템을 제어하기에 적합한 귀환 신경망에 대한 연구는 안정성(stability) 유도와 학습 알고리듬(learning algorithm) 개발의 두가지 방향으로 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 논문에서는 비선형 동적 시스템 제어시 온라인(on-line) 학습이 가능하고 안정성을 보장하도록 귀환 신경망의 학습 알고리듬에 VSS이론을 도입하여 개발한다. 또한 개발한 학습 알고리듬을 사용한 귀환 신경망을 전형적인 비선형 동적 시스템인 로보트 매니퓰레이터의 제어 시스템에 적용하고 기존의 학습 방법의 적용 결과와 비교하여 개발한 제어 알고리듬의 효용성을 입증한다.
본 연구에서는 n-차 비선형 로보트 매니퓰레이터에서 링크의 동특성에 액류웨이터의 동특성을 포함시킨 복합모델(Combined Model)의 알고리즘을 제안하였다. 여기서 이 복합 모델의 알고리즘은 고속운전 및 빈번한 부하의 변동시에 중요한 역할을 하는 액류웨이터 모터의 동특성 방정식과 매니퓰레이터 링크의 운동을 묘사하는 동특성 방정식을 포함시킨 알고리즘을 의미한다. 또한 제안된 모델은 선영궤환 및 감결합 변환(Feedback Linearizing and Decoupling Transformation : FLDT)법을 이용하여 선형시스템으로 변환시켰다. 따라서 본 연구에서는 고속운전 및 빈번한 부하의 변동에도 액류웨이터 모터의 전압과 전류를 조절함으로써 효과적으로 제어할 수 있게 하는 매니퓰레이터 모델 알고리즘을 개발하는데 그 목적이 있다.
본 연구에서는 실용성을 중시하는 산업계의 요구에 부응하여 해석이 용이하면 서도 강인성을 갖춘 제어 알고리즘을 제안하여 실시간 제어가 가능한 시스템을 구축해 실험적으로 검토하였다. 매니퓰레이터와 서보계의 다이내믹스를 나타내는 미분방정 식은 선형요소와 비선형요소의 합으로 생각할 수 있다. 여기서 매니퓰레이터의 비선 형요소를 외란으로 간주해 슬라이딩 모드를 적용하므로 매니퓰레이터의 자유도가 높아 도 비교적 간단히 슬라이딩 모드의 존재 조건식으로 부터 절환 파라미터가 구해져 슬 라이딩 모드를 발생시킬 수 있는 알고리즘을 도출할 수가 있음을 보였다. 비선형요 소를 외란으로 간주하였을때 로보트 매니퓰레이터가 슬라이딩 모드에 들어갈 수 있도 록 외란에 대응하는 절환 제어입력을 종래의 방식대로 부가하면 이 제어입력으로 인해 채터링(chattering)이 증가하게 됨이 확인되었으며, 이러한 채터링을 줄일 수 있도록 새로운 절환 제어입력의 알고리즘을 도출하여 검토하였다.
본 논문에서는 로보트 매니퓰레이터의 정밀한 경로 제어를 위해서, 두가지 형태의 로보트 관절 각도 및 관절 속도의 예측 알고리즘을 제시하고, 이를 이용한 제어 방법을 기술하고자 한다. 구체적으로, 로보트 메니퓰레이터의 동특성을 Computed torque방법으로 선형화 시킨후에, 선형화된 모델을 근거로 한 이산시간 상태변수 예측기를 제안한다. 또한, 현재의 관절 위치 및 관절 속도와 과거 및 개의 위치 및 속도 등을 최소 자승법의 의미로 가장 잘 부합시키는 직선을 찾고, 그 직선으로부터 상태를 예측하는 예측기를 제안한다. 이 후에 이들 두 예측기로부터 정보를 이용하여, 예측된 궤적과 원하는 궤적 사이의오차에 적절한 이득을 곱해서 입력 토오크에 보정되어 사용됨으로써 궤적 오차를 줄일 수 있음을, 2자유도를 갖는 SCARA 로보트를 대상으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 보이고자 한다.
현재까지의 로보트 매니퓰레\ulcorner堧\ulcorner토오크 및 위치 제어는 링크의 질량이나 물체의 무게를 아는 경우에 행하는 것으로 국한되어져 왔다. 본 논문에서는 로보트 매니퓰레이터의 링크의 질량이나 물체의 무게를 모르는 경우 토오크 및 위치 제어 방법을 제안하고자 하며 이 방법은 관절 공간에서 제어를 작업 공간에서 제어에까지 확대시킨 것이다. 본 방버에서 미지변수 추정을 위하여 기지변수를 이용하였다. 본 연구는 타당성을 보이기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 결과의 분석 검토를 통하여 본 연구가 유용성이 있음을 보였다.
본 논문에서는 링크가 가볍고 유연한 로보트 매니퓰레이터에 대해 손의 끝점을 측정하여 기준 궤적을 추종하기 위한 자기 동조 제어기를 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리듬의 성능을 입증하였다. 제어 대상으로 2개의 링크를 갖는 유연성 로보트 매니퓰레이터를 설정하고, 모델의 구성은 중력 작용이 포함된 가정 모드 형태 방법을 사용하여, 각 링크의 전동 모드를 2가지로 채택하여 동력학 방정식을 유도하였으며, 제어기는 공칭 토크를 가하는 동적 전향 보상기와 교정 토크를 가하는 자기 동조 궤환 제어기를 결합시킨 합성 제어기로 구성하였다.
본 논문은 제어 입력 u(t)에 대하여 비선형 결합된 3차 미분 방정식으로 표현되는 조작기를 갖는 로보트 매니퓰레이터에 대하여 제어기의 설계에 관한 논문이다. 제어 방식은 두 단계로 구성되며, 첫째 단계로는 비결합된 제어가능한 선형 계통을 얻기 위하여 대역적(global)선형화를 수행하며, 둘째 단계로는 선형화 계통에 대하여, 모델의 불확실성이 존재하는 경우에도 강건성과 안정도를 보장하도록 Lyapunov 방정식과 전체 안정도 이론을 적용하여 제어기를 설계한다. 제안된 제어기를 조작기가 포함된 자유도가 3인 로보트 매니퓰레이터에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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