In this paper, a prototype of cooperative work model for multi-robots system is introduced and the evolutionary approach is applied to generate the motions for the cooperative works of multi-robots system using genetic algorithm. The cooperative tasks can be performed by a humanoid robot and a mobile robot to deliver objects from shelves. Generation of the humanoid motions such as pick up, rotation, and place operation for the cooperative works are evolved. Modeling and computer simulation for the cooperative robots system are executed in Webots environments. Experimental results show the feasible and reasonable solutions for humanoid cooperative tasks are obtained.
This research deals with posture optimization for humanoid robot against external forces using genetic algorithm and neural network. When the robot takes a motion to push an object, the torque of each joint is generated by reaction force at the palm. This study aims to optimize the posture of the humanoid robot that will change this torque. This study finds an optimized posture using a genetic algorithm such that torques are evenly distributed over the all joints. Then, a number of different optimized postures are generated from various the reaction forces at the palm. The data is to be used as training data of MLP(Multi-Layer Perceptron) neural network with BP(Back Propagation) learning algorithm. Humanoid robot can find the optimal posture at different reaction forces in real time using the trained neural network include non-training data.
This paper proposes a novel fuzzy-based multi-criteria decision making method and implements a footstep planner for humanoid robots with it. Humanoid robots require additional footstep planning process in addition to path planning for the autonomous navigation. Moreover, it is necessary to consider safety and energy consumption as well as path efficiency and multi-criteria decision making is indispensable. The proposed method can provide not only well- distributed and non-dominated, but also more preferable solutions for users. The planned footsteps by the proposed method were verified through simulation. The results indicate that the user's preference is properly reflected in optimized solutions maintaining solution quality.
본 논문에서는 효율성 및 사용자 편리성을 극대화 할 수 있는 전시공연을 위한 멀티 소형 휴머노이드 로봇제어 방법을 설계 및 구현 하였다. 근래에는 공연과 전시분야에도 로봇을 활용하는 사례가 늘고 있으며, 연극, 뮤지컬, 오케스트라 공연 등 장르 또한 다양하다. 기존의 소형 휴머노이드를 이용한 전시공연에서는 컴퓨터 및 MP3 플레이어 등을 이용하여 외부에서 음원을 재생과, 동시에 로봇의 공연시작을 위한 통신장비의 시작 버튼을 눌러줌으로 공연을 시작하였다. 이처럼 이원화된 음원과 로봇 동작과의 동기화로 인하여 음원시작시점과 로봇의 공연 시작 시점의 동기화가 잘 이루어지지 않아 로봇의 동작과 음원이 따로 재생되어 공연을 재시작 해야 하는 경우가 빈번히 발생하였다. 또한 공연 도중 로봇이 무게중심을 잃거나 했을 때 사람이 공연에 개입하거나 공연을 재시작 해야 하는 등의 문제점이 존재하였다. 이를 개선하기 위해서, 본 논문에서는 멀티 소형 휴머노이드 로봇제어의 효율성 향상 및 사용자의 편리성을 극대화할 수 있는 GUI 기반의 휴먼 인터페이스 S/W를 설계하였으며, 다수의 소형 휴머노이드에 데이터를 전송하기 위하여 지그비 통신을 사용하였다. 또한, 다수의 소형 휴머노이드 로봇을 대상으로 실제 구현함으로써 효율성 및 사용자의 편리성에 대한 타당성을 입증하였다.
Seo, Yong-Ho;Jeong, Il-Woong;Jung, Hye-Won;Yang, Hyun-S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1764-1768
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2004
In the near future, robots will be used for the personal use. To provide useful services to humans, it will be necessary for robots to understand human intentions. Consequently, the development of emotional interfaces for robots is an important expansion of human-robot interactions. We designed and developed an intelligent emotional interface for the robot, and applied the interfaces to our humanoid robot, AMIET. Subsequent human-robot interaction demonstrated that our intelligent emotional interface is very intuitive and friendly
This paper describes a biped walking algorithm for a hydraulic humanoid robot on inclined floors. To realize stable and robust biped walking, the walking algorithm was divided into five control strategies. The first is a joint position control strategy. This strategy is for tracking desired joint position trajectories with a gain switching. The second is a multi-model based ZMP (Zero Moment Point) control strategy for dynamic balance. The third is a walking pattern flow control strategy for smooth transition from step to step. The fourth is an ankle compliance control, which increases the dynamic stability at the moment of floor contact. The last is an upright pose control strategy for robust walking on an inclined floor. All strategies are based on simple pendulum models and include practical sensory feedback in order to implement the strategies on a physical robot. Finally, the performance of the control strategies are evaluated and verified through dynamic simulations of a hydraulic humanoid on level and inclined floors.
This paper proposes an intelligent PID/Fuzzy control system for two humanoid robots to transport objects stably. When a robot transports an object while walking, a whole body system of a robot may not be stable due to vibration or external factors from a different departure speed error and a body movement of walking robots. Therefore, it is necessary to measure the horizontal and vertical locations and speeds of object, then calibrate the difference of departure speed between robots with PID/Fuzzy control. The results of simulation with two robots indicated that a proposed controller makes robots to transport an object stably.
The forces and moments exerted on humanoid robot foot are important information for controlling or monitoring the robot. Multi-axis force/moment sensor can be installed under humanoid robot foot to measure forces and moments. The sensor should have large stiffness to support the robot weight and small size not to disturb the motion of the robot. In this paper, we designed a 6-aixs force/moment sensor which has good accuracy, large measuring range, and new compact structure. In addition, the proposed sensor is evaluated using analytical method and FEM(Finite Elements Method) method. Finally, it turned out that it has good performance.
This paper introduces GP(Genetic Programming) based color detection model for an object detection of humanoid robot vision. Existing color detection methods have used linear/nonlinear transformation of RGB color-model. However, most of cases have difficulties to classify colors satisfactory because of interference of among color channels and susceptibility for illumination variation. Especially, they are outstanding in degraded images from robot vision. To solve these problems, we propose illumination robust and non-parametric multi-colors detection model using evolution of GP. The proposed method is compared to the existing color-models for various environments in robot vision for real humanoid Nao.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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