Introduction: Surgical robot is the alternative instrument that substitutes the difficult and precise surgical operation; should have intuitiveness operationally to transfer natural motions. There are limitations of hand motion derived from contacting mechanical handle in the surgical robot master interface such as mechanical singularity, isotropy, coupling problems. In this paper, we will confirm and verify the feasibility of intuitive Non-restraint master interface which tracking the hand motion using infra-red camera and only 3 reflective markers without the hardware handle for the surgical robot master interface. Materials & methods: We configured S/W and H/W system; arranged 6 infra-red cameras and attached 3 reflective markers on hands for measuring 3 dimensional coordinate then we find the 7 motions of grasp, yaw, pitch, roll, px, py, pz. And we connected Virtual-Master to the slave surgical robot(Laparobot) and observed the feasibility. To verify the result of motion, we compare the result of Non-restraint master and that of clinometer (and protractor) through measuring 0~180 degree, 10degree interval, 1000 samples and recorded standard deviation stands for error rate of the value. Results: We confirmed that the average angle values of Non-restraint master interface is accurately corresponds to the result of clinometer (and protractor) and have low error rates during motion. Investigation & Conclusion: In this paper, we confirmed the feasibility and accuracy of 3D Non-restraint master interface that can offer the intuitive motion of non-contact hardware handle. As a result, we can expect the high intuitiveness, dexterousness of surgical robot.
The authors have recently developed a method for identification of Volterra kernels of nonlinear systems by using M-sequence and correlation technique. In this paper, we apply the proposed method to identification of a robot manipulator which has two degrees of freedom. From the results of the experiment, the nonlinear characteristics of the robot manipulator can be identified by the proposed method.
This paper proposes a knee-wearable robot system for assisting the muscle power of human knee by processing EMG (Electromyogram) signals. Although there are many muscles affecting the knee joint motion, the rectus femoris and biceps femoris among them play a core role in the extension and flexion motion, respectively, of the knee joint. The proposed knee-wearable robot system consists of three parts; the sensor for measuring and processing EMG signals, controller for estimating and applying the required knee torque, and actuator for driving the knee-wearable mechanism. Ultimately, we suggest the motion control method for knee-wearable robot system by processing the EMG signals of corresponding two muscles in this paper. Also, we show the effectiveness of the proposed knee-wearable robot system through the experimental results.
In this paper, we developed a more efficient system for the remote control and monitoring of a wheeled mobile robot using internet without spatial limitation. The hardware configuration of the remote control system for a wheeled mobile robot includes a client PC executed on the remote site, a embedded web-server and a mobile robot with many measuring equipments. The communication between a client PC and a embedded web-server is implemented through internet. And the Bluetooth module is used for connecting a embedded web-server and a mobile robot. A GUI program has been developed by using JavaScript in order to easily control a mobile robot on a client PC.
A visual servoing algorithm is proposed for a robot with a camera in hand. Specifically, novel image features are suggested by employing a viewing model of perspective projection to estimate relative pitching and yawing angles between the object and the camera. To compensate dynamic characteristics of the robot, desired feature trajectories for the learning of visually guided line-of-sight robot motion are obtained by measuring features by the camera in hand not in the entire workspace, but on a single linear path along which the robot moves under the control of a, commercially provided function of linear motion. And then, control actions of the camera are approximately found by fuzzy-neural networks to follow such desired feature trajectories. To show the validity of proposed algorithm, some experimental results are illustrated, where a four axis SCARA robot with a B/W CCD camera is used.
본 연구의 목적은 DGPS와 음향측심기를 장착한 소형의 로봇선을 이용하여 저수지의 수심정보를 획득하고 이를 이용하여 정확도를 분석하는데 있다. 즉 로봇선의 속도를 변화시키고 이에 따른 속도별 수심측정의 정확도를 분석하였다. 현장실험 결과, 로봇선의 속도가 느릴수록 수심측정의 오차가 적었으며, 로봇선의 속도가 5km/hr까지는 정규분포의 신뢰구간인 95% 이내에 포함되는 것을 알 수 있었다.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제4권3호
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pp.12-19
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2003
This paper describes the design of a robot's hand with two fingers for stably grasping an unknown object, and the development of a 3-axis force sensor for which is necessary to constructing the robot's fingers. In order to safely grasp an unknown object using the robot's fingers, they should measure the forces in the gripping and in the gravity directions, and control the measured forces. The 3-axis force sensor should be used for accurately measuring the weight of an unknown object in the gravity direction. Thus, in this paper, the robot's hand with two fingers for stably grasping an unknown object is designed, and the 3-axis force sensor is newly modeled and fabricated using several parallel-plate beams.
In this paper, we present a Sound Source Localization (SSL) based GCC (Generalized Cross Correlation)-PHAT (Phase Transform) and new measurement method of angle with robot auditory system for a network-based intelligent service robot. The main goal of this paper is to analysis performance of TDOA and GCC-PHAT sound source localization method and new angle measurement method is compared. We use GCC-PHAT for measuring time delays between several microphones. And sound source location is calculated by using time delays and new measurement method of angle. The robot platform used in this work is wever-R2, which is a network-based intelligent service robot developed at Intelligent Robot Research Division in ETRI.
The robot inverse calibration method using a neural networks is proposed in this paper. A high-order networks has been used in this study. The Pi-Sigma networks uses linear summing units in the hidden layer and product unit in output layer. The inverse calibration model which compensates the difference of joint variables only between measuring value and analytic value about the desired pose(position orientation) of a robot is proposed. The compensated values are determined by using the weights obtained from the learning process of the neural networks previously. To prove the reasonableness, the selected compliance automatic robot arm type direct drive robot and anthropomorphic robot are simulated. It shows that the proposed calibration method can reduce the errors of the joint variables from ${\pm}$0.15$^{\circ}$to ${\pm}$0.12$^{\circ}$.
In this paper, we developed a sensor for monitoring the leakage current through the chassis of the robot. The leakage current sensor needs to be developed because it is a necessary part to prevent electric shock accidents that may occur through the chassis of a robot or an electric vehicle. This leakage monitoring sensor was developed to be mounted directly on the chassis of the robot. This sensor protects the control system from noise by discharging static and high-frequency noise that may occur in the chassis of the robot and monitors the leakage current by measuring the amount of current discharged through the ground. In this paper, a leakage monitoring sensor was developed with a simple structure using resistors, capacitors and OP-AMP, and the performance was evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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