Neural networks are used in the framework of sensorbased tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD ( an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple backpropagation networks one of which is selected according to which division (corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very fast training and processing implementation required for real time control.
This paper presents in image-based visual servo control scheme for tracking a workpiece with a hand-eye coordinated robotic system using the fuzzy-neural-network. The goal is to control the relative position and orientation between the end-effector and a moving workpiece using a single camera mounted on the end-effector of robot manipulator. We developed a fuzzy-neural-network that consists of a network-model fuzzy system and supervised learning rules. Fuzzy-neural-network is applied to approximate the nonlinear mapping which transforms the features and theire change into the desired camera motion. In addition a control strategy for real-time relative motion control based on this approximation is presented. Computer simulation results are illustrated to show the effectiveness of the fuzzy-neural-network method for visual servoing of robot manipulator.
Several figures representing velocity transmission from joint space to task space are analyzed and compared with each other. The figures include velocity ellipsoid derived from Jacobian matrix, scaled velocity ellipsoid derived from normalized joint velocities, polytope derived by numerical scaling, and polytopes derived by linear combinations of Jacobian column vectors. The results show that the optimal directions given by the measures are not the same and the conventional velocity ellipsoid is not good choice as optimization measure as far as the moving direction is concerned. Simulation examples for 3 d.o.f. redundant robot manipulators in 2-dimensional task space are given for comparison study.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.1
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pp.42-52
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2006
In order to utilize hydrodynamic drag force on articulated robots moving in an underwater environment, an optimum motion planning procedure is proposed. The drag force acting on cylindrical underwater arms is modeled and a directional drag measure is defined as a quantitative measure of reaction force in a specific direction in a workspace. A repetitive trajectory planning method is formulated from the general point-to-point trajectory planning method. In order to globally optimize the parameters of repetitive trajectories under inequality constraints, a 2-level optimization scheme is proposed, which adopts the genetic algorithm (GA) as the 1st level optimization and sequential quadratic programming (SQP) as the 2nd level optimization. To verify the validity of the proposed method, optimization examples of periodic motion planning with the simple two-link planner robot are also presented in this paper.
Recently, optical 3D scanners are frequently used for inspection of parts, assembly and manufacturing tooling. One of the advantages is being able to measure a large area fast and accurately. Owing to recent advances in high-resolution image sensing technology, high power illumination technology, and high speed microprocessors, the accuracy and resolution of optical 3D scanners are being improved rapidly. In order to measure the entire geometry of objects, multiple scans have to be performed in various setups by moving either the objects or the scanner. This paper introduces novel methods to measure the entire geometry of objects by automatically changing the setups and then aligning the scanned data in a single coordinate system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.8
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pp.767-773
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2008
This paper presents a localization system based on the use of electric compass and tracking IR light source. Digital RGB(Red, Green, Blue)signal of digital CMOS Camera is sent to CPLD which converts the color image to binary image at 30 frames per second. CMOS camera has IR filter and UV filter in front of CMOS cell. The filters cut off above 720nm light source. Binary output data of CPLD is sent to DSP that rapidly tracks the IR light source by moving Camera tilt DC motor. At a robot toward north, electric compass signals and IR light source angles which are used for calculating the data of the location system. Because geomagnetic field is linear in local position, this location system is possible. Finally, it is shown that position error is within ${\pm}1.3cm$ in this system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.207-210
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2004
일반적인 이동 로봇의 주된 관심은 경로 생성과 생성된 경로 추종에 있다. 그러나 일부 고속의 이동성이 필요로 하는 로봇의 경우 동역학적 제한 조건이 존재하며, 이러한 제한 조건내에서 원하는 움직임에 대한 제어가 요구된다. 본 논문에서 환경 지도를 가지고 있지 않은 상태, 즉 미지의 환경에서 이동 로봇의 경로 추종에 있어서 빠른 이동시에 발생할 수 있는 이동 로봇의 미끄러짐이나 전복 현상을 막기 위해 이동 로봇의 동역학적 제한 조건을 퍼지 논리를 이용하여 기준 속도를 변화시켜 안전하고 빠른 경로 추종 성능을 얻고자 하였다. 특히, 라인 추종 이동 로봇을 모델링하여 실시간으로 변화하는 목표점에 대한 추종 제어기를 설계하고 퍼지 최적 속도 제한 제어기를 통해 연속적으로 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇이 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇의 속도를 제한하여 안정적인 추종 성능을 발휘함을 확인하였다.
Kim, Sungjin;Park, Seungjun;Park, Hongphyo;Sangchul Won
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.128.6-128
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2001
In this paper, we present a methodology of sensing and control for a robot system designed to be capable of grasping an object and moving it to target point Stereo vision system is employed to determine to depth map which represents the distance from the camera. In stereo vision system we have used a center-referenced projection to represent the discrete match space for stereo correspondence. This center-referenced disparity space contains new occlusion points in addition to the match points which we exploit to create a concise representation of correspondence an occlusion. And from the depth map we find the target object´s pose and position in 3-D space. To find the target object´s pose and position, we use the method of the model-based recognition.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2001.04a
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pp.239-243
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2001
Neural networks are used in the framework of sensorbased tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD (an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple backpropagation networks one of which is selected according to which division (corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very training and processing implementation required for real time control.
A method is presented for generating the path which significantly reduces residual vibration of the redundant, flexible robot manipulator in the presence of obstacles. The desired path is optimally designed so that the system completes the required move with minimum residual vibration, avoiding obstacles. The dynamic model and optimal path are effectively formulated and computed by using special moving coordinate, called VLCS, to represent the link flexibility. The path to be designed is developed by a combined Fourier series and polynomial function to satisfy both the convergence and boundary condition matching problems. The concept of correlation coefficients is used to select the minimum number of design variables. A planar three-link manipualtor is used to evaluate this method. Results show that residual vibration can be drastically reduced by selecting an appropriate path, in the presence of obstacles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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