A position Control algorithm of the flexible manipulator is studied. The proposed algorithm is based on a Fuzzy Logic Control(FLC) method using the human's experiences. FLC does not need a dynamic modeling of a flexible manipulator. A Fuzzy logic controller is designed that the end-point of the flexible manipulator tracks the desired trajectory. The control input to the process is determined by the error and variation of error. Simulation result shows a robustness of FLC compared with the PID control algorithm.
This paper deals with a single flexible link robot system using two fuzzy logic controllers(FLC). The one is used for controlling the rigid position of the beam while it is rotated from one position to another. The other is adopted to reduce the oscillation caused by the rigid body motion. Many simulations are carried out to investigate characteristics of the controlled system. There are good results compared with other systems using PD controller. And also the system could be exactly controlled by the proper setting conditions for FLC.
본 논문에서는 불확실성을 포함할지도 모르는 비선형 시스템의 추적 제어에 효과적인 퍼지모델기반 제어기에 대한 지능형 디지털 재설계 기법을 제안한다. TS 퍼지모델은 불확실 비선형 시스템의 퍼지모델링에 적용되었다. 안정화와 추적을 위한 퍼지모델기반 제어기를 설계하기 위해 확장 병렬 분산 보상 기법이 이용되었다. 설계된 연속시간 제어기는 지능형 디지털 재설계 기법을 이용해 등가의 이산시간 제어기로 변환되었다. 본 논문에서 제안한 지능형 디지털 재설계방법은 전형적인 단일 링크 유연 로봇 시스템에 적용하여 그 응용 가능성과 효용성을 입증한다.
유연한 planning system은 로봇이 다양한 임무를 수행하기 위해서 중요한 요소이다. 본 논문에서는 변화하는 환경에 대응할 수 있는 automated planning system architecture를 소개한다. 심볼릭 기반의 task planning을 위해 PDDL을 활용하였으며 실시간 환경 정보 업데이트를 위해 그래프 데이터베이스를 이용한다. 제안한 구조는 시나리오 기반 실험을 통해 검증하였다.
본 연구에서는 Fig.1과 같은 조립용 손목을 개발하였는데, 유연성의 구조는 RCC의 원리를 이용하고, 감지성은 Hi-Thand에서 채택한 스트레인 게이지 방식을 적용 하였다. 이 조립용 손목의 성능실험은 조립될 부품간의 틈새율, 부품의 길이 그리고 오차의 크기에 따라 수행하였으며, 조립시 스트레인 게이지로부터 측정되는 반력들은 D.E.Whitney의 조립이론식을 적용하여 구한 이론치와 비교하여 보았다. 반력을 측정 하는 궁극적인 목적은 이 측정치를 이용하여 귀환제어함으로써 초기오차를 수정하는 것이기 때문에 귀환제어를 어떻게 하느냐에 따라 조립시 생기는 반력이나 조립시간이 달라진다. 따라서 귀환제어를 위한 제어 알고리즘을 개발하였고 조립시 발생하는 반 력을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 구해서 귀환제어 시키지 않을시 즉 수정적 방법에 의해서 조립할때에 발생하는 힘과를 비교 분석하였다.
셀룰로오스 EAPap 작동기는 생체 모방형 작동기의 하나로 생체적합하고 가볍고 비교적 낮은 전압에서도 큰 변위를 발생시킨다는 장점을 가지고 있다. 셀룰로오스를 재생하면서 셀룰로오스 파이버를 배열함으로써 압전 종이를 만들었다. 한편 셀룰로오스에 탄소나노튜브, 산화금속 나노분말, 전도성 고분자, 이온성 유체등을 물리적, 화학적으로 결합시켜 다양한 하이브리드 나노복합재를 만들었다. 본 논문에서는 셀룰로오스 EAPap 의 제조공정 및 이를 응용한 바이오센서, 화학센서, 유연트랜지스터, 그리고 작동기의 응용 디바이스에 대해 소개한다. 또한 셀룰로오스 EAPap 을 무선으로 구동하는 기술에 대해 소개한다. 이는 생체모방로봇, 정찰 등에 활용될 수 있다.
Performance and productivity of robot manipulator can be improved by increasing its working speed and extending its link length. But heavy weght of the commercial robot links, considered as "rigid body", limits its mazimum working speed and the weght of the links can be reduced for high speed operation. But this light-weight link or long link for special use cannot be consideredas "rigid" structure and vibration of the link due to its flexibility causes errors in end-effector position and orientation. Thus the elastic behaviro of the flexible link should be taken care of for increasing work speed and getting smaller error of end-effector position. In this paper, the fuzzy control theory is selected to design the controller which controlos the joint positions of the robot manipulator and suppress the vibration of flexible link. In the forst place, for the 1 DOF flexible link system, the fuzzy control theory is implemented. The contdroller for the 1 DOF flexible link system is designed. Experimental research is carried out to examine the controllability and the validity of the fuzzy control theory based controller. Next, using the extended desing schemes for the case of the 1 DOF flexible link system and usign the experimental phenomena of the 3 DOF flexible link system, the fuzzy controller for the 3 DOF flexible link system is desinged and experimented.ed and experimented.
손가락 골절 치료 후에는 장시간 사용하지 않아 손가락 힘줄 운동 능력이 떨어져 관절이 뻣뻣해지고, 경직된다. 이것은 근력손실 및 유연성 저하를 비롯한 손 사용의 어려움으로 이어질 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 손가락의 유연성 회복과 근력 강화를 위한 반복적인 재활 훈련을 해야 한다. 본 연구에서는 집에서도 사용할 수 있는 손가락 힘 훈련용 웨어러블 장갑 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 FSR센서를 사용하여 힘을 측정하며, 신호 획득을 위한 맞춤형 PCB를 적용했고 고무 밴드를 사용하여 크기를 조정할 수 있다. 균형잡힌 손가락 근력 훈련 평가를 위해 네 가지 경우의 동작에서 쥐는 힘 측정 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 다섯 손가락 힘의 중심을 나타내는 벡터를 제안하며, 힘의 균형 수준을 수치적으로 나타낼 수 있음을 보였다.
로봇 축구 시뮬레이션 게임은 하나의 동적 다중 에이전트 환경이다. 본 논문에서는 그러한 환경 하에서 각 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 새로운 강화학습 방법을 제안한다. 강화학습은 한 에이전트가 환경으로부터 받는 간접적 지연 보상을 기초로 누적 보상값을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 기계학습 방법이다. 따라서 강화학습은 입력-출력 쌍들이 훈련 예로 직접 제공되지 않는 다는 점에서 교사학습과 크게 다르다. 더욱이 Q-학습과 같은 비-모델 기반의 강화학습 알고리즘들은 주변 환경에 대한 어떤 모델도 학습하거나 미리 정의하는 것을 요구하지 않는다. 그럼에도 불구하고 이 알고리즘들은 에이전트가 모든 상태-행동 쌍들을 충분히 반복 경험할 수 있다면 최적의 행동전략에 수렴할 수 있다. 하지만 단순한 강화학습 방법들의 가장 큰 문제점은 너무 큰 상태 공간 때문에 보다 복잡한 환경들에 그대로 적용하기 어렵다는 것이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 기존의 모듈화 Q-학습방법(MQL)을 개선한 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습 방법(AMMQL)을 제안한다. 종래의 단순한 모듈화 Q-학습 방법에서는 각 학습 모듈들의 결과를 결합하는 방식이 매우 단순하고 고정적이었으나 AMMQL학습 방법에서는 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들에 서로 다른 가중치를 부여함으로써 보다 유연한 방식으로 각 모듈의 학습결과를 결합한다. 따라서 AMMQL 학습 방법은 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 동적인 환경변화에 보다 높은 적응성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 로봇 축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습 방법으로 AMMQL 학습 방법을 사용하였고 이를 기초로 Cogitoniks 축구 에이전트 시스템을 구현하였다.
본 논문은 목표한 방향으로 자유롭게 기동할 수 있는 새 크기의 물리기반 날갯짓 비행로봇 시뮬레이션을 위한 동역학적 신경망 컨트롤러를 생성하는 통합적인 진화연산 방법을 제시한다. 제안된 진화로봇 시스템은 날갯짓 비행의 추가적인 민첩성과 안정성을 위하여 Morphological Computation 개념을 응용한 간단한 날개 순응성 모델과 그와 통합된 Mechanosensory 정보를 활용한다. 역학적으로 불안정한 날갯짓 기동의 안정성 개선을 위해 로봇의 날개는 회전스프링으로 팔의 골격에 연결된 여러개의 패널들로 모델링되어, 새의 깃털에서 영감을 받은 단순한 형태의 날개 유연성을 시뮬레이션 하도록 설계되었다. 신경망 컨트롤러 역시 생물학적으로 의미있는 좌우대칭적 연결구조를 가짐과 동시에 최대의 진화연산 탐색 가능성을 위해 두 개의 fully-connected 신경망 모듈로 이루어지며, 이를 위한 센서정보로서 항법센서와 더불어 각 날개패널의 움직임 보들이 입력되어진다. 이러한 설계는 각 패널센서로 하여금 잠재적으로 신경망의 날갯짓 패턴 생성에 관여하게 함과 동시에, 날개에 가해지는 힘의 감지와 패널의 굽어짐으로 인한 날개 순응성으로부터 얻을 수 있는 비행의 민첩성과 안정성 향상을 동시에 유도할 수 있다. 본 시스템으로 진화된 날갯짓 로봇은 실시간으로 주어지는 목표방향으로의 효과적인 기동과 함께, 외부의 공기역학적 섭동에 대하여도 더욱 안정적인 비행을 유지함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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