International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권1호
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pp.68-75
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2003
This paper presents an effective trajectory planning algorithm for industrial robot manipulators. Given the end-effector trajectory in Cartesian space, together with the relevant constraints and task specifications, the proposed method is capable of planning the optimum end-effector trajectory. The proposed trajectory planning algorithm considers the joint acceleration limit, end-effector velocity limits, and trajectory allowance. A feedforward compensator is also incorporated in the proposed algorithm to counteract the delay in joint dynamics. The algorithm is carefully designed so that it can be directly adopted with the existing industrial manipulators. The proposed algorithm can be easily programmed for various tasks given the specifications and constraints. A three-dimensional test trajectory was planned with the proposed algorithm and tested with the Performer MK3s industrial manipulator. The results verified effective manipulator performance within the constraints.
We propose a neuron computer for tracking motion of particles in multi-dimensional space. The neuron computer is constructed of neural networks and their connections, which is a simplified model of the brain. The neuron computer is assemblage of neural networks, it includes a control unit, and the actions of the unit are represented by instructions. We designed a neuron computer to recognize and predict motion of particles. The recognition unit is constructed of neuron-array, encoder, and control part. The neuron-array is a model of the retina, and particles crease an image on the array, where the image is binary. The encoder picks one particle from the array, and translates the particle's location to Cartesian coordinates, which is scaled in [0, 1] intervals. Next, the encoder picks another particle, and does same process. The ordering and reduction of complex processes are executed by instructions. The instructions are held in the control part. The prediction unit is constructed of a multi-layer neural network and a feedback loop, where real time learning is executed. The particles' future locations are forecasted by coordinate values. The neuron computer can chase maximum 100 particles that take evasions.
In this paper, we propose a new collision detection algorithm for human-robot collaboration. We use an IMU sensor located at the tip of the manipulator and the kinematic behavior of the manipulator to detect the unexpected collision between the robotic manipulator and environment. Unlike other method, the developed algorithm uses only the kinematic relationship between the manipulator joint and the end effector. Therefore, the collision estimation signal is not affected by the error of the dynamics model. The proposed collision detection algorithm detects the collision by comparing the estimated acceleration of the end effector derived from the position, velocity and acceleration trajectories of the robot joints with the actual acceleration measured by the sensor. In simulation, we compare the performance of our method with the conventional Residual Observer (ROB). Our method is less sensitive to the load variation because of the independency on the dynamic modeling of the manipulator.
Analysis of actuating forces and joint reaction forces are essential to determine the capacity of actuators, to control the system and to design the components. This paper presents an algorithm tha t calculates actuating forces(or torques) depending on the various driving types to produce a given system motion. The joint reaction forces(or torques) of multibody systems with closed-loops are analyzed in the Cartesian coordinate space using the inverse velocity transformation technique. Two numerical examples were carried out to verify the algorithm proposed.
This paper proposes a numerical method for redundant manipulators using predetermined optimal resolution. In order to obtain optimal joint trajectories, it is desirable to formulate redundancy resolution as an optimization problem having an integral cost criterion. We predetermine the trajectories of redundant joints in terms of the Nth partial sum of the Fourier series, which lead to the solution in the desirable homotopy class. Then optimal coefficients of the Fourier series, which yield the optimal solution within the predetermined class, are searched by the Powell's method. The proposed method is applied to a 3-link planar manipulator for cyclic tasks in Cartesian space. As the results, we can obtain the optimal solution in the desirable homotopy class without topological liftings of the solution. To show the validity of the proposed method, we analyze both optimal and extremal solutions by the Fast Fourier Transform (FFT) and discuss joint trajectories on the phase plane.
Solutions of the water pressure and groundwater inflow distribution along the tunnel perimeter in a half-infinite aquifer were investigated considering the conditions of the constant head and constant water pressure. It is assumed that the circular tunnel is buried in a fully saturated, homogeneous, isotropic and half-infinite space. Coordinate transformation technique was adopted, the problem of solving the control equations of water pressure in the Cartesian coordinate was transformed to that in the bipolar coordinate system, which can significantly simplify the derivation procedure of the water pressure and inflow distribution. The validation results show the accuracy and advantage of the proposed approach.
본 연구에서는 3차원 공간상에서 구면 좌표계값을 가지는 레이더 반사도 자료를 직교 좌표계로 변환하기 위한 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 산출 프로그램을 개발한다. 오염되지 않은 CAPPI 자료의 산출을 위해서 레이더 반사도 자료에 대한 품질검사 과정이 선행되었다. 개발된 모형은 3차원 공간상에서의 연속성을 유지하기 위해서 가장 근접하고 가장 적은 자료수를 운영함으로서 최적의 반사도 자료를 보간하였다. 개발된 모형은 자료의 이용목적에 따라서 다양한 해상도 및 고도에 대한 자료가 필요할 수 있다는 생각 하에 임의의 해상도 및 고도등에 대한 자료를 효율적으로 계산해 낼 수 있다.
This study proposes a new approach to Control and trajectory generation of a 8 DOF human robot arm with computational complexity and singularity problem. To deal with such problems, analytical methods for a redundant robot arm have been researched to enhance the performance of research, we propose an analytical kinematics algorithm for a 8 DOF bipped dual robot arm. Using this algorithm, it is possible to generate a trajectory passing through the singular points and intuitively move the elbow without regarding to the end-effector pose. Performance of the proposed algorithm was verified by simulation test with various conditions. It has been verified that the trajectory planning using this algorithm.
This study proposes a new approach to control a trajectory control of vertical type articulated robot arm with six revolution joints by computed torque method for manufacturing process automation. The proposed control scheme takes advantage of the properties of the fuzzy controllers. The proposed method is suitable to control of the trajectory and path control in cartesian space for vertical type articulated robot manipulator for forging manufacturing process automation. The results is illustrated that the proposed fuzzy computed torque controller is more stable and robust than the conventional computed torque controller. This study is included with an analytical methodology of inverse kinematic computation for 6 DOF manipulators. And an intelligent PID based on feed forward fuzzy control structure is applied to control the working path control with disturbances caused by uncertainty parameters of the manipulator dynamic model. Lastly, the validity of proposed is verified by simulations and experiments.
Park, Jong-Hyuck;Kim, Sung-Gaun;Rauf, Abdul;Ryu, Je-Ha
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2737-2742
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2003
Kinematic calibration enhances absolute accuracy by compensating for the fabrication tolerances and installation errors. Effectiveness of calibration procedures depends greatly on the measurements performed. While the Cartesian postures are measured completely, all of the geometric parameters can be identified to their true values. With partial pose measurements, however, few geometric parameters may not be identifiable and effectiveness of the calibration results may vary significantly within the workspace. QR decomposition of the identification Jacobian matrix can reveal the non-identifiable parameters. Selecting postures for measurement is also an important issue for efficient calibration procedure. Typically, the condition number of the identification Jacobian is minimized to find optimum postures. This paper investigates identifiable parameters and optimum postures for four different calibration procedures - measuring postures completely with inverse kinematic residuals, measuring postures completely with forward kinematics residuals, measuring only the three position components, and restraining the mobility of the end-effector using a constraint link. The study is performed for a six degree-of-freedom fully parallel HexaSlide type paralle manipulator, HSM. Results verify that all parameters are identifiable with complete posture measurements. For the case of position measurements, one and for the case of constraint link, three parameters were found non-identifiable. Optimal postures showed the same trend of orienting themselves on the boundaries of the search space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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