This paper presents a method that can reduce the computational cost of the hierarchical quadratic programming (HQP)-based robot controller. Hierarchical controllers can effectively manage articulated robots with many degrees of freedom (DoFs) to perform multiple tasks. The HQP-based controller is one of the generic hierarchical controllers that can provide a control solution guaranteeing strict task priority while handling numerous equality and inequality constraints. However, according to a large amount of computation, it can be a burden to use it for real-time control. Therefore, for practical use of the HQP, we propose a method to reduce the computational cost by decreasing the size of the decision variable. The computation time and control performance of the proposed method are evaluated by real robot experiments with a 15 DoFs dual-arm manipulator.
The paper presents dual arm ROV manipulation using deep reinforcement learning. The purpose of this underwater manipulator is to investigate and excavate natural resources in ocean, finding lost aircraft blackboxes and for performing other extremely dangerous tasks without endangering humans. This research work emphasizes on a self-learning approach using Deep Reinforcement Learning (DRL). DRL technique allows ROV to learn the policy of performing manipulation task directly, from raw image data. Our proposed architecture maps the visual inputs (images) to control actions (output) and get reward after each action, which allows an agent to learn manipulation skill through trial and error method. We have trained our network in simulation. The raw images and rewards are directly provided by our simple Lua simulator. Our simulator achieve accuracy by considering underwater dynamic environmental conditions. Major goal of this research is to provide a smart self-learning way to achieve manipulation in highly dynamic underwater environment. The results showed that a dual robotic arm trained for a 3DOF movement successfully achieved target reaching task in a 2D space by considering real environmental factor.
Cooperation and collaboration with robots are key functions of robotic utility that are currently developing. Thus, robots should be safe and resemble human beings to cope with these needs. In particular, dual-arm robots that mimic human kinetics are becoming the focus of recent industrial robotics research. Their size is similar to the size of a human adult; however, they lack natural, human-like motion. One of the critical reasons for this is the shoulder complex. Most recent dual-arm robots have only 2 degrees of freedoms (DOFs), which significantly limits the workspace and mobility of the shoulders and arms. Therefore, a redundant shoulder complex could be very important in new developments that enable new capabilities. However, constructing a kinematically redundant shoulder complex is difficult because of spatial constraints. Therefore, we propose a novel, redundant shoulder complex for a human-like robot that is driven by flexible wire tendons. This kinematically redundant shoulder complex allows human-like robots to move more naturally because of redundant DOFs. To control the proposed shoulder complex, a hybrid control scheme is used. The positioning precision has also been considered, and the ability of the shoulder complex to perform several human-like motions has been verified.
This paper presents how it is effective to use many features for improving the speed and the accuracy of the visual servo systems. Some rank conditions which relate the image Jacobian and the control performance are derived. It is also proven that the accuracy is improved by increasing the number of features. Effectiveness of the redundant features is evaluated by the smallest singular value of the image Jacobian which is closely related to the accuracy with respect to the world coordinate system. Usefulness of the redundant features is verified by the real time experiments on a Dual-Arm Robot manipulator made in Samsung Electronic Co. Ltd.
This paper presents how effective it is to use many features for improving the speed and accuracy of visual servo systems. Some rank conditions which relate the image Jacobian to the control performance are derived. The focus is to describe that the accuracy of the camera position control in the world coordinate system is increased by utilizing redundant features in this paper. It is also proven that the accuracy is improved by increasing the number of features involved. Effectiveness of the redundant features is evaluated by the smallest singular value of the image Jacobian which is closely related to the accuracy with respect to the world coordinate system. Usefulness of the redundant features is verified by the real time experiments on a Dual-Arm robot manipulator made by Samsung Electronic Co. Ltd..
This paper introduces a Korean rescue robot and presents a whole body kinematic control strategy. The mission of the rescue robot is to move and lift patients or soldiers with impaired mobility in the battlefields, hospitals and hazardous environments. In order for a robot to rescue and assist humans, reliable mobility in various environments, large load carrying capacity, and dextrous manipulability are required. For these objects the robot has variable configuration mobile platform with tracks, dual arm manipulator, and two types of grippers. The electric actuators provide the strength to lift a wounded soldier up to 120 kg using whole body joints. To control the robot with multi degree of freedom, we need to synthesize complex whole-body behaviors, and to manage multiple task primitives systematically. We are to present a whole body kinematic control methodology, and demonstrate its effectiveness through numerical simulations.
In this paper, a new architecture of operating software associated with the component-based method is proposed. The proposed architecture comprises 문 execution module and a decision-making module. In order to make effective development and maintenance, the execution module is divided into three components. The components are referred to as Symbol, Gateway, and Control, respectively: The symbol component is for the GUI environments and the standard interfaces; the gateway component is for the network communication and the structure of asynchronous processes; the control component is for the asynchronous processing and machine setting or operations. In order to verify the proposed architecture, and off-line version of operating software is made, and its steps are as follows; I) Make virtual execution modules for the manufacturing devices such as dual-arm robot, handling robot, CNC, and sensor; ii) Make decision-making module; iii) Integrate the modules and GUI using a well-known development tools such as Microsofts Visual Basic; iv) Execute the overall operating software to validate the proposed architecture. The proposed software architecture in this paper has the advantages such as independent development of each module, easy development of network communication, and distributed processing of resources, and so on.
In this paper, our aim is to develop a model for two cooperating flexible manipulators handling a rigid object by using lumped parameters. This model is in turn analyzed on MATLAB. In order to validate the model, a precise simulation model is developed using $ADAMS^{TM}$ (Automatic Dynamic Analysis of Mechanical System). Moreover, to clarify the discussion, the motions of a dual-arm experimental flexible manipulator are considered. Using the developed model, we control a robotic system with a symmetric hybrid position/force control scheme. Finally, experiments and simulations are performed, and a comparison of simulation results with experimental results is given to a rerify the validity of our model.
This paper presents a new approach to the design of neural control system using digital signal processors in order to improve the precision and robustness. Robotic manipulators have become increasingly important in the field of flexible automation. High speed and high-precision trajectory tracking are indispensable capabilities for their versatile application. The need to meet demanding control requirement in increasingly complex dynamical control systems under significant uncertainties, leads toward design of intelligent manipulation robots. The TMS320C31 is used in implementing real time neural control to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In this control scheme, the networks introduced are neural nets with dynamic neurons, whose dynamics are distributed over all the network nodes.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권1호
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pp.231-236
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2019
Background/Objectives: This paper proposes a dual mode feedback-controlled cycling system for children with spastic cerebral palsy to rehabilitate upper extremities. Repetitive upper limb exercise in this therapy aims to both reduce and analyze the abnormal torque patterns of arm movements in three- dimensional space. Methods/Statistical analysis: We designed an exercycle robot which consists of a BLDC motor, a torque sensor, a bevel gear and bearings. Mechanical structures are customized for children of age between 7~13 years old and induces reaching and pulling task in a symmetric circulation. The shafts and external frames were designed and printed using 3D printer. While the child performs active/passive exercise, angular position, angular velocity, and relative torque of the pedal shaft are measured and displayed in real time. Findings: Experiment was designed to observe the features of a cerebral palsy child's exercise. Two children with bilateral spastic cerebral palsy participated in the experiment and conducted an active exercise at normal speed for 3 sets, 15 seconds for each. As the pedal reached 90 degrees and 270 degrees, the subject showed minimum torque, in which the child showed difficulty in the pulling task of the cycle. The passive exercise assisted the child to maintain a relatively constant torque while visually observing the movement patterns. Using two types of exercise enabled the child to overcome the abnormal torque measured in the active data by performing the passive exercise. Thus, this system has advantage not only in allowing the child to perform the difficult task, which may contribute in improving the muscle strength and endurance and reducing the spasticity but also provide customizable system according to the child's motion characteristic. Improvements/Applications: Further study is needed to observe how passive exercise influences the movement characteristics of an active motion and how customized experiment settings can optimize the effect of pediatric rehabilitation for spastic cerebral palsy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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