본 연구에서는 이러한 편사 함수 최소화의 방법을 적용함에 있어 보다 안정된 수렴성과 계산 시간을 단축시키기 위하여 근접 위치 방법(near position method)을 개 발하여 적용하였다. 근접 위치 방법이란 이론적 해석법으로 풀기가 불가능한 기구학 을 갖는 6관절 로봇을 반복적 해석법을 사용한다는 것을 전제로 하여, 초기 위치를 목 표 위치에 가능한 근접하게 잡아서 반복 계산을 수행하는 방법으로써 로봇의 기구학적 자세에 따른 수렴의 불안정성을 방지하고, 계산 시간을 단축하는데 그 목적이 있다.
This paper presents the analytical stiffness analysis method for a low-DOF planar parallel manipulator. An n-DOF (n<3) planar parallel manipulator to which 1- or 2-DOF serial mechanism is connected in series may be used as a positioning device in planar tasks requring high payload and high speed. Differently from a 3-DOF planar parallel manipulator, an n-DOF planar parallel counterpart may be subject to constraint forces as well as actuation forces. Using the theory of reciprocal screws, the planar stiffness is modeled such that the moving platform is supported by three springs related to the reciprocal screws of actuations (n) and constraints (3-n). Then, the spring constants can be precisely determined by modeling the compliances of joints and links in serial chains. Finally, the stiffness of two kinds of 2-DOF planar parallel manipulators with simple and complex springs is analyzed. In order to show the effectiveness of the suggested method, the results of analytical stiffness analysis are compared to those of numerical stiffness analysis by using ADAMS.
We solve the inverse kinematics problems in robotics by employing a neural network. In the practical situation. it is not easy to obtain the exact inverse kinematics solution, since there are many unforeseen errors such as the shift of a robot base the link's bending, et c. Hence difficulties follow in the trajectory planning. With the neural network, it is possible to train the robot motion so that the robot follows the desired trajectory without errors even under the situation where the unexpected errors are involved. In this work, Back-Propagation rule is used as a learning method.
In this paper, it is shown that the conventional methods for dealing with the singularity problem of a manipulator can be generalized as a local minimization problem with differently weighted objective functions. A new damping method proposed in this article automatically determines the damping amounts for singular values, which are inversely proportional to the magnitude of the singular values. Furthermore, this can be done without explicitly computing the singular values. The proposed method can be applied to all the manipulators with revolute joints.
Conventional back propagation learning is generally characterized by slow and rather inaccurate learning which makes it difficult to use in control applications. A new multilayer perception architecture and its learning algorithm is proposed that consists of a Kohonen front layer followed by a back propagation network. The Kohonen layer selects a subset of the hidden layer neurons for local tuning. This architecture has been tested on the inverse kinematic solution of robot manipulator while demonstrating its fast and accurate learning capabilities.
본 논문은 서비스 로봇 분야에서 역할을 수행하는 ROS 및 딥러닝 기반 모듈형 6자유도 매니퓰레이터의 설계 방법 및 성능 개선 결과를 제시한다. 기구적 설계, 모터 선정, 역 기구학 해석 방법 및 지능적 제어 방법에 대한 개선점과 향후 연구과제에 대해 다루었다. 특히 고정된 작업 반경 안에 있는 물체를 검출하고 이동시키는 방법을 딥러닝학습에 의해 정확도를 증가시키며, 임의의 위치에 존재하는 다양한 작업환경에서도 성공적인 작업수행이 가능하도록 수직 다관절 모듈형 매니퓰레이터를 설계하고 주요 성능을 검증하였으며 사용자의 사용 목적에 맞게 다양한 환경에서의 임무 수행이 가능하도록 설계하였다.
본 논문은 서비스 로봇 분야에서 활용 가능한, ROS기반의 객체검출과 이동 기능을 갖는 6축 로봇 팔의 설계 방법 및 성능 개선결과를 제시한다. 기구설계, 물체검출, 3D좌표생성을 통한 실시간 역 기구학 해석 방법 및 지능적 모터 및 센서 제어 방법 등에 대해 제시하였다. 특히 영상과 센서기반 처리를 통해 고정된 작업반경 내 물체를 지능적으로 검출하고 목표지점까지 이동시키며, ROS기반의 추출된 정보를 이용하여 동작의 오차를 최소화하기 위해 다관절 로봇 팔의 운동을 최적화하여 설계하였으며 다양한 관련 실험을 통해 주요성능을 검증하였다.
본 논문에서는 서비스용 다관절 로봇팔의 주요기능인 다양한 컵의 검출과 조작, 이동등을 지능적으로 구현하기 위해 로봇 오픈소스 운영체제인 ROS(Robot Operation System)을 기반으로 관련 프로 그램을 개발하고 기능을 구현하였다. 연구의 주요 목표인 다양한 종류의 컵, 병과 같은 물체를 실수없이 집어서 옮기기 위한 처리과정으로 관심물체인식, 3D좌표생성, 결과데이터의 역 기구학 해석등을 수행하였으며, 이를 통해 각 기구부의 축들이 물체에 정확히 도달하고 동작의 오류를 최소화하기 위해 ROS기반의 6축 서비스 로봇팔을 활용한 경로 생성과정과 물체의 검출 성능 과정 및 실험등을 제시하였다.
In this paper, the kinematic and dynamic analyses of spatial complex kinematic chain are studied. Through the new method both using the set of identification numbers and applying the DenavitHartenberg link representation method to the spatial complex kinematic chain, the kinematic configuration of the chain is represented. Some link in the part of closed chain being fictitiously cutted, the complex kinematic chain is transformed to the branched chain. The kinematic constraint equations are derived from the constraint conditions which the cutted sections of the link have to satisfy. And the joint variables being partitioned in the independent joint variables and the dependent joint variables, the dependent variables are calculated from the independent variables by using the Newton-Raphson iterative method and the pseudoinverse matrix. The equations of motion are derived under the independent joint variables by using the principle of virtual work. Algorithms for dynamic analysis are presented and simulations are done to verify accuracy and efficiency of the algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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