Robots in various types carry and assemble parts through repeatedly and accurately moving to stored locations by combining linear motions. And, linear systems are used in orthogonal axes of robots and driven via ball screws, such as 2-axis cartesian coordinate robot in this paper. This paper presents the effect of the linear motion guide that is used in $2^{nd}$ axis in 2-axis cartesian coordinate robot. Some simulation results show that the linear motion guide influence greatly in robot performance such as the nominal life of linear guide. When use LM guide that have capacity near in $2^{nd}$ axis, this paper show that the nominal life on LM block of $1^{st}$ axis increases 37.4% and that the specification of $2^{nd}$ axis LM guide influences greatly the nominal life of $1^{st}$ axis LM block.
An effective cartesian coordinate model is presented to control a robot motion along a prescribed timebased hand trajectory in cartesian coordinates and to provide an adaptive feedback design approach utilizing self-tuning control methods without requiring a detailed mathematical description of the system dynamics. Assuming that each of the hybrid variable set of velocities and forces at the cartesian coordinate level is mutually independent, the dynamic model for the cartesian coordinate control is reduced to first-order SISO models for each degree of freedom of robot hand, including a term to represent all unmodeled effects, by which the number of parameters to be identified is minimized. The self-tuners are designde to minimize a chosen performance criterion, and the computed control forces are resolved into applied joint torques by the Jacobian matrix. The robustness of the model and controller is demonstrated by comparing with the other catesian coordinate controllers.
In this study, we have developed an algorithm by attaching a camera at the end-effector of industrial six-axis robot in order to determine position and orientation of the camera system from cartesian coordinates. Cartesian coordinate as a starting point to evaluate for suggested algorithm, it was easy to confront increase of orientation vector for a linear line point that connects two points from coordinate space applied by recursive least square method which includes previous data result and new data result according to increase of image point. Therefore, when the camera attached to the end-effector has been applied to production location, with a calibration mask that has more than eight points arranged, this simulation approved that it is possible to determine position and orientation of cartesian coordinates of camera system even without a special measuring equipment.
Two evolutionary gait generation methods for Cartesian and Joint coordinates space are compared to develop a fast locomotion for quadruped robots. GA(Genetic Algorithm) based approaches seek to optimize a pre-selected set of parameters for the locus of paw and initial position in cartesian coordinates space. GP(Genetic Programming) based technique generate few joint trajectories using symbolic regression in joint coordinates space as a form of polynomials. Optimization for two proposed methods are executed using Webots simulation for the quadruped robot which is built by Bioloid. Furthermore, simulation results for two proposed methods are analysed in terms of different coordinate spaces.
Because of the convenience of variable speed control and proportion of input current and torque, DC servo motor has been used as an actuator. With increasing development speed of robot and factory automation machinery, the actuator of excellent control characteristics is demanded. In this paper, The control characteristics of DC servo motor is tested by Fuzzy control with microprocessor and DC servo motor controller is designed for drive of the cartesian coordinate type robot. The control characteristics experimentation is realized to one axis position, two axes coordinate and circular motion control by experimental equipments.
For the Cartesian space position controlled robot, it is required to have the accurate mapping from the Cartesian space to the joint space in order to command the desired joint trajectories correctly. since the actual mapping from Cartesian space to joint space is obtained at the joint coordinate not at the actuator coordinate, uncertainty in Jacobian can be present. In this paper, two feasible neural network schemes are proposed to compensate for the kinematic Jacobian uncertainties. Uncertainties in Jacobian can be compensated by identifying either actuator Jacobian off-line or the inverse of that in on-line fashion. the case study of the stenciling robot is examined.
This paper presents a cartesian space decentralized adaptive controller design for the end effector of the robot manipulator to track the given desired trajectory in the cartesian coordinate. By the cartesian based control scheme, the task related high level motion command is directly executed without solving the complex inverse kinematic equations. The controller does not require the complex manipulator dynamic model, and hence it is computationally very efficient. Each degree of freedom of the end effector on the cartesian space is controlled by a PID feedback controller and a velocity acceleration feed forward conpensation part. Simulation results for a two-link direct drive manipulator conform that the present cartesian based decentralized scheme is feasible.
In the industrial field, robots are used to increase productivity by replacing labors with dangerous, difficult, and hard tasks. However, failures of individual industrial robots in the entire production process may cause product defects or malfunctions, and may cause dangerous disasters in the case of manufacturing parts used in automobiles and aircrafts. Although requirements for early diagnosis of industrial robot failures are steadily increasing, there are many limitations in early detection. This paper introduces methods for diagnosing robot failures using sound-based data and deep learning. This paper also analyzes, compares, and evaluates the performance of failure diagnosis using various deep learning technologies. Furthermore, in order to improve the performance of the fault diagnosis system using deep learning technology, we propose a method to increase the accuracy of fault diagnosis based on an inference window. When adopting the inference window of deep learning, the accuracy of the failure diagnosis was increased up to 94%.
The robot motion control in the industrial robot is generally executed by the teach pendant. But, it requires much teaching time and workload to the operators. This study suggests the use of the robot motion control method by the computed keyboard in the industrial robot instead of the teach pendant. TES/CCS(Teaching Expert System/Cartesian Coordinate System) and TES/WCS(Teaching Expert System/World Coordinate System) that have been proposed to improve the robot motion control are applied for this concept. This study is intended to improve the robot motion control in TES/CCS. Parameter limitation problems in getting the motion data on position and posture of the robot in macro motion control are solved by proposed geometric algorithm. This result demonstrates reduction of the average teaching task time to the teaching position.
This paper presents a desing of a PWM programmable controller for industrial robot to be utilized in process which reqires various movements and repeating operations. To be specific, a low-level robot language is constructed which makes easy for the user to program complex robot motion, and an interpreter is developed to execute the program. Also, related hardware and software, and monitor program for convenience of user are implemented. When the proposed controller is applied to the catresian coordinate 4-axis manipulator, it reveals that the error probabilities of X,Y and Z axis as 0.033%, 0.023%,0.028% respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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