In the paper is proposed a hierarchical self-learning fuzzy controller for balancing and position control of an circular inverted pendulum system. To stabilize the pendulum at a specified position, the hierarchical fuzzy controller consists of a supervisory controller, a self-learning fuzzy controller, and a forced disturbance generator. Simulation example shows the effectiveness of the proposed method.
Robotics and automation are rapidly growing in the industries replacing human labor. The idea of robots replacing humans is positively influencing the business thereby increasing its scope of research. This paper discusses the development of an experimental platform controlled by a robotic arm through Robot Operating System (ROS). ROS is an open source platform over an existing operating system providing various types of robots with advanced capabilities from an operating system to low-level control. We aim in this work to control a 7-DOF manipulator arm (Robai Cyton Gamma 300) equipped with an external vision camera system through ROS and demonstrate the task of balancing a ball on a plate-type end effector. In order to perform feedback control of the balancing task, the ball is designed to be tracked using a camera (Sony PlayStation Eye) through a tracking algorithm written in C++ using OpenCV libraries. The joint actuators of the robot are servo motors (Dynamixel) and these motors are directly controlled through a low-level control algorithm. To simplify the control, the system is modeled such that the plate has two-axis linearized motion. The developed system along with the proposed approaches could be used for more complicated tasks requiring more number of joint control as well as for a testbed for students to learn ROS with control theories in robotics.
This paper is a study on the neutral point voltage balancing of the three-phase 3-level T-type inverter using the predictive control techniques. Recently, multi-level inverter has been attracting attention as the advantages such as efficiency improving and harmonic reduction. Especially, the T-type inverter topology is advantageous in low DC-link voltage. However, in case of the prediction control, it takes a lot of time, because there exist 27 voltage vectors and it has to be calculated according to the respective voltage vectors. Therefore, in this paper, we propose a method to implement predictive control techniques while reducing the operation time. In order to reduce the operation time, the predictive control is implemented by using the minimum voltage vector except for the unnecessary voltage vector. The result of the implemented predictive control is added to the SPWM by using the offset voltage. It was verified through simulation and experimental results.
본 논문에서는 최근 편리하고 간편한 이동수단으로 각광받고 있는 Segway 형태의 이륜 역진자로봇에 대해 기존의 방법보다 더 안정적인 밸런싱과 빠른 속도제어가 가능하도록 제어기를 설계하였다. 먼저 널리 사용되는 PID 제어 구조를 이륜 역진자로봇에 적용하고, 몇 단계로 지정된 탑승자의 각 몸무게에 대해 적절한 PID 제어기 이득을 시행착오적으로 선택하여 밸런싱과 속도제어가 잘 이루어지도록 하였다. 앞에서 지정된 몸무게 이외의 임의의 몸 무게에 대한 PID 제어기 이득값을 구하기 위해 보간 개념으로 신경회로망을 사용하였으며 앞에서 시행착오적으로 구한 제어 이득값을 학습데이터로 사용하였다. 이와 같이 신경회로망을 이용하여 설계된 제어기의 성능을 확인하기 위해서 시뮬레이션 연구를 수행하였으며, 기존의 PID 제어기보다 빨리 밸런싱과 속도제어가 됨을 확인할 수 있었다.
Kim, Do-Ik;Choi, Young-Jin;Oh, Yong-Hwan;You, Bum-Jae
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.2148-2153
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2005
For a legged robot such as a humanoid, balancing its body during a given motion is natural but the most important problem. Recently, a motion given to a humanoid is more and more complicated, and thus the balancing problem becomes much more critical. This paper suggests a real-time motion generation algorithm that guarantees a humanoid to be balanced during the motion. A desired motion of each arm and/or leg is planned by the conventional motion planning method without considering the balancing problem. In order to balance a humanoid, all the given motions are embedded into the COG Jacobian. The COG Jacobian is modified to include the desired motions and, in consequence, dimension of the COG Jacobian is drastically reduced. With the motion-embedded COG Jacobian, balancing and performing a task is completed simultaneously, without changing any other parameters related to the control or planning. Validity and efficiency of the proposed motion-embedded COG Jacobian is simulated in the paper.
Application Routing Load Balancing (ARLB) is a novel load balancing mode that combines QoS routing and load balancing in per application to support QoS far real-time application based on wired network. Zone Routing Protocol (ZRP) is a recent hybrid proactive/reactive routing approach in an attempt to achieve scalability of ad-hoc network. This routing approach has the potential to be efficient in the generation of control traffic than traditional routing schemes. Up to now, without proper load balancing tools, the ZRP can actually guarantee QoS for delay-sensitive applications when congestion occurred in ad-hoc network. In this paper, we propose the ARLB to improve QoS fur delay-sensitive applications based on ZRP in ad-hoc network when congestion occurred and to be forwarding mechanism fur route coupling to support QoS for real-time applications. The critical point is that the routing metric of ARLB is originally designed for wired network environment. Therefore, we study and present an appropriate metric or cost computation routing of ARLB for recently proposed ZRP over ad-hoc network environment.
This study proposes a new voltage balancer with bidirectional DC-DC converter function. The proposed balancer can serve as a voltage balancer and a bidirectional DC-DC converter. Thus, the balancer can be applied to battery management systems or fast chargers in electric vehicles (EVs) charging stations while balancing bipolar DC bus voltages. The proposed system has unlimited voltage balancing range unlike the conventional voltage balancing control using a three-level DC-DC converter. A comparison of the voltage balancing range between the proposed and conventional scheme is explored to confirm this superiority. Simulation and experimental results are provided to validate the effectiveness of the proposed system.
This paper proposes an adaptive robust control method for an acrobot system in the presence of input disturbance. The acrobot system is a typical example of the underactuated system with complex nonlinearity and strong dynamic coupling. Also, disturbance can cause limit cycle phenomenon which appears in the acrobot system around the desired unstable equilibrium point. To minimize the effect of the disturbance, we apply a fuzzy disturbance estimation method for the swing-up and balancing control of the acrobot system. In this paper, both disturbance observer and controller for the acrobot system are designed and verified through mathematical proof and simulations.
본 논문에서 이륜 역진자 로봇의 밸런싱에 사용되고 있는 기존 PD 제어기를 대신하여 신경회로망 학습을 통해 향상된 PD 제어기를 이륜 역진자형 이동로봇에 적용하여 실험하고 성능을 검증하였다. 먼저 제어실험에 사용할 이륜 역진자 로봇시스템을 구축하고 나서 기존의 PD 제어기를 사용하여 사용자 몸무게에 따라 시행착오적으로 이득값을 구해 로봇을 밸런싱시켰다. 그리고 시행착오적으로 구한 이득 값을 신경회로망 학습을 통해 일반화시켜 몸무게에 따라 일반화된 PD 이득 값을 가지는 제어기를 구현하였다. 이렇게 구현된 제어기가 기존의 PD 제어기보다 안정적 제어 측면에서 더 유리함을 실험적으로 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 두 바퀴 구동 이동로봇(이륜이동로봇)의 균형제어에 대해 논한다. 이륜이동로봇은 두 바퀴로 구동되며 균형을 유지하면서 목표점으로 이동하는 이동로봇이다. 선형제어기인 PD제어기로 균형을 유지할 수 있지만 강건한 제어를 위해서 비선형제어인 시간지연제어기를 사용하였다. PD제어기와 시간지연 제어기의 성능을 비교하기 위해 이륜이동로봇에 적용하여 실험하였다. 로봇의 각도를 위해 시간지연제어방식, 위치제어를 위한 시간지연제어방식, 그리고 각도와 위치 제어를 위한 시간지연제어 방식 등 3가지로 나누어서 실험을 시행하였다. 제어기의 이득값을 달리하며 실험을 통해 시스템의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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