This paper presents the inverse dynamic analysis of the wheel loader manipulator based on the experimental data. A three dimensional rigid multi-body model of the wheel loader manipulator was built up. The inverse dynamic analysis for the typical operation mode was carried out by the ADAMS program. In order to verify the analysis result with the measured one, the hydraulic pressure and displacements of the cylinders were measured and the inverse dynamic analysis was carried out using experimental data. From the results of the analysis and measurement, it was concluded that the computational driving force showed good agreement with the measured one.
Control of multi-link robot arms is a very difficult problem because of the highly nonlinear dynamics. Decentralized control scheme is developed for control of robot manipulators based on RBF(Radial Basis Function) Neural Networks. RBF Neural Networks is used to approximate the coupling forces among the joints, coriolis force, centrifugal force, gravitational force, and frictional force. The compensation controller is also proposed to estimate the bound of approximation error so that the chattering effect of the control effort can be reduced. The proposed scheme does not require an accurate manipulator dynamic, and it is proved that closed-loop system is asymptotic stable despite the gross robot parameter variations. Numerical simulations for two-link robot manipulator are included to show the effectiveness of controller.
We introduce a piece of special-purpose equipment for responding to disasters that has a dual-arm manipulator consisting of six-axis multi joints, and a master-slave operating system controlled by a wearable joystick for intuitive and convenient operation. However, due to the complexity and diversity of a disaster environment, training and suitable training means are needed to improve the interaction between the driver and equipment. Therefore, in this paper, a system that can improve the operator's immersion in the training simulation is proposes, this system is implemented in a virtual environment. The implemented system consists of a cabin installed with the master-slave operation system, a motion platform, visual and sound systems, as well as a real-time simulation device. This whole system was completed by applying various techniques such as a statistical mapping method, inverse kinematics, and a real-time physical model. Then, the implemented system was evaluated from a point of view of the appropriateness of the mapping method, inverse kinematics, the feasibility for real-time simulations of the physical environment through some task mode.
로보트 매니퓰레이터의 신경 제어기 구성에 널리 사용하는 다층 신경회로망은 로보트의 불확실한 동적 파라메터 변화에 대한 강건한 학습 적응능력, 그리고 병렬 처리를 통한 실시간 제어등의 장점들을 갖고있다. 그러나 대표적인 학습방법인 오차 역전파(error back propagation) 알고리즘은 그 학습 속도가 느리다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 불확실하고 애매한 정보를 언어적인 방법에 의해 효율적으로 처리할 수 있는 퍼지 논리 (fuzzy logic)를 도입하여 로보트 매니퓰레이터 신경 제어기의 학습 속도를 개선하기위한 한 방법을 제안한다. 제안된 제어기의 효용성은 PUMA 560 로보트의 모의 실험을 통해 입증된다.
Industrial robots are powerful, extremely accurate multi-jointed systems, but they are heavy and highly rigid because of their mechanical structure and motorization. Therefore, sharing the robot working space with its environment is problematic. A novel pneumatic artificial muscle actuator (PAM actuator) has been regarded during the recent decades as an interesting alternative to hydraulic and electric actuators. Its main advantages are high strength and high power/weight ratio, low cost, compactness, ease of maintenance, cleanliness, readily available and cheap power source, inherent safety and mobility assistance to humans performing tasks. The PAM is undoubtedly the most promising artificial muscle for the actuation of new types of industrial robots such as Rubber Actuator and PAM manipulators. However, some limitations still exist, such as the air compressibility and the lack of damping ability of the actuator bring the dynamic delay of the pressure response and cause the oscillatory motion. In addition, the nonlinearities in the PAM manipulator still limit the controllability. Therefore, it is not easy to realize motion with high accuracy and high speed and with respect to various external inertia loads in order to realize a human-friendly therapy robot To overcome these problems a novel controller, which harmonizes a phase plane switching control method with conventional PID controller and the adaptabilities of neural network, is newly proposed. In order to realize satisfactory control performance a variable damper - Magneto-Rheological Brake (MRB) is equipped to the joint of the manipulator. Superb mixture of conventional PID controller and a phase plane switching control using neural network brings us a novel controller. This proposed controller is appropriate for a kind of plants with nonlinearity uncertainties and disturbances. The experiments were carried out in practical PAM manipulator and the effectiveness of the proposed control algorithm was demonstrated through experiments, which had proved that the stability of the manipulator can be improved greatly in a high gain control by using MRB with phase plane switching control using neural network and without regard for the changes of external inertia loads.
본 논문에서는 복합재료로 제작된 구조물의 유지보수 자동화를 위한 소형 매니퓰레이터 플랫폼 개발을 위해 기구학적 설계와 다물체 동역학 해석을 수행하였다. 매니퓰레이터의 기구학적 설계를 수행하기 위해 기존복합재 보수 공정을 고려하였다. 보수용 패치 적층 공정을 고려하여 매니퓰레이터와 엔드 이펙터의 기본 제원을 선정한 뒤 3-D 설계를 수행하였다. 이후 보수공정을 고려한 역기구학 해석을 통해 시뮬레이션 및 제어에 필요한 변수를 MATLAB에서 생성하였다. 플랫폼의 구조안정성 평가를 위해 Altair Inspire와 Optistruct를 통한 다물체 동역학 해석을 수행하였다. Inspire에서 진행된 시뮬레이션을 기반으로 Optistruct에서 다물체 동역학 해석을 수행한 뒤 시간에 따른 최대 변위와 Von-Mises 응력 결과를 통해 구조안정성을 검증하였다. 설계검증을 위해 플랫폼의 실제 제작 및 제어를 수행하여 시뮬레이션과 비교한 결과, 실제 보수과정 경로와 시뮬레이션이 잘 일치하는 것을 확인하였다.
로봇 원격조종 방법은 1:1, 1:N, N:1, 그리고 N:N의 다양한 방법이 있다. 오퍼레이터가 원격지 로봇을 제어하기 위해서는 로봇의 주변 상황, 모바일 장치의 충돌 가능성, 그리고 매니퓰레이터의 힘을 인지할 수 있어야 한다. 원격조종에서는 데이터 통신과 처리에 소요되는 시간에 따른 지연이 발생하는데, 이 시간 지연은 로봇의 충돌과 햅틱 기반 제어에 있어 양방향 힘 반영에 따른 매니퓰레이터의 바이브레이션과 과도한 힘 반영을 초래할 수 있다. N:N 제어 방식은 근래 개발 중인 조종 기술로 멀티 오퍼레이터가 멀티 로봇을 스위칭하면서 제어하는 구조를 가진다. 이 구조를 구현하기 위해서는 오퍼레이터가 어떤 로봇을 제어할 것인지, 또는 그 로봇의 어떤 장치를 제어할 것인지에 대한 스위칭 기능이 필요하며, 다수의 오퍼레이터가 함께 원격조종을 수행할 때에는 이 스위칭 알고리즘이 반드시 필요하다. 또한 오퍼레이터의 성향에 따라 조종 성향이 달라지므로 이를 일반화하기위한 방안도 요구된다. 본 논문에서는 다수의 로봇과 다수의 오퍼레이터가 원격으로 로봇들을 제어하여 작업을 수행할 수 있는 햅틱 기반 제어 환경을 구축하는 방안과 구현에 대하여 기술한다.
A co-operative position control is proposed for two robot manipulators with 5 degree of freedoms to transfer an object following a specified trajectory, where each manipulator is assumed to change the posture of its end effector without releasing the object.
Recently, the trend in architectural forms has been toward taller and larger building. The building materials, therefore, are getting larger and heavier as wall. Most of the construction projects are, however, dependent on outdated equipment and human resources. Construction processes up to now face a number of problems, including dangerous work, high construction cost and heterogeneous construction quality. In various construction sites, automation in construction has been introduced to address these problems. This paper proposes a human-machine cooperative system in the construction site; the system utilizes construction of a curtain wall in tall buildings. The use of automation system at construction sites can reduce the need of human involvement. Construction time and cost can be reduced as well. The most important aspect of the use of automation system at construction sites is prevention of accidents.
In this paper, a minimum time path planning strategy is proposed for multi points manufacturing problems in drilling/spot welding tasks. By optimizing the travelling schedule of the set points and the detailed transfer path between points, the minimum time manufacturing task is realized under fully utilizing the dynamic performance of robotic manipulator. According to the start-stop movement in drilling/spot welding task, the path planning problem can be converted into a traveling salesman problem (TSP) and a series of point to point minimum time transfer path planning problems. Cubic Hermite interpolation polynomial is used to parameterize the transfer path and then the path parameters are optimized to obtain minimum point to point transfer time. A new TSP with minimum time index is constructed by using point-point transfer time as the TSP parameter. The classical genetic algorithm (GA) is applied to obtain the optimal travelling schedule. Several minimum time drilling tasks of a 3-DOF robotic manipulator are used as examples to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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