This paper presents Kalman filter based system modeling algorithm for autonomous robot systems. State of the robot system is measured using embedded sensor systems and then carried to a host computer via ubiquitous sensor network (USN). We settle a linear state-space motion equation for unknown robot system dynamics and modify a popular Kalman filter algorithm in deriving suitable parameter estimation mechanism. To represent time-delay nature due to network media in system modeling, we construct an augmented state-space model which is mainly composed of original state and estimated parameter vectors. We conduct real-time experiment to test our proposed estimation algorithm where speed state of the constructed robot is used as system observation.
This study proposes an intelligent control of manufacturing robot with dual arm based on neural network for smart factory implementation. In the control method of robot system, the perspectron structure of single layer based on neural network is useful for simple computation. However, the limitations of computation are emerging in areas that require complex computations. To overcome limitation of complex parameters computation a new intelligent control technology is proposed in this study. The performance is illustrated by simulation and experiments for manufacturing robot dual arm robot with eight axes.
A development of a new moving obstacle avoidance algorithm using a delay-time Compensation for a network-based autonomous mobile robot is proposed in this paper. The moving obstacle avoidance algorithm is based on a Kalman filter through moving obstacle estimation and a Bezier curve for path generation. And, the network-based mobile robot, that is a unified system composed of distributed environmental sensors, mobile actuators, and controller, is compensated by a network delay compensation algorithm for degradation performance by network delay. The network delay compensation method by a sensor fusion using the Kalman filter is proposed for the localization of the robot to compensate both the delay of readings of an odometry and the delay of reading of environmental sensors. Through some simulation tests, the performance enhancement of the proposed algorithm in the viewpoint of efficient path generation and accurate goal point is shown here.
This paper propose a control network system based on IEEE1394 for a multi body robot control. The IEEE1394 has the characteristic of high speed(400Mbps), real-time, stability and plug&play. And IEEE1394 also supports freeform daisy chaining, branching and hot plugging, which reduce cabling complexity and make a system simple. Especially, multi host and broad casting support network data sharing method which is suitable for control network for multi body robot. Through experiment, we show that the proposed control network can interface 48 joints (BLDC motors, gears, and encoders) and four 6-axis force/torque sensors with 4Khz communication bandwidth, which is adequate for a multi body robot.
Recently, the needs for the development and application of marine robots are increasing as marine accidents occur frequently. However, it is very difficult to acquire the information by utilizing marine robots in the marine environment. Therefore, the needs for the researches of sensor networks which are composed of underwater, surface and aerial robots are increasing in order to acquire the information effectively as the information from heterogeneous robots has less limitation in terms of coverage and connectivity. Although various researches of the sensor network which is based on marine robots have been executed, all of the underwater, surface and aerial robots have not yet been considered in the sensor network. To solve this problem, a collaborative control method based on the acoustic information and image by the sonars of the underwater robot, the acoustic information by the sonar of the surface robot and the optical image by the camera of the static-floating aerial robot is proposed. To verify the performance of the proposed method, the collaborative control of a MUR(Micro Underwater Robot) with an OAS(Obstacle Avoidance Sonar) and a SSS(Side Scan Sonar), a MSR(Micro Surface Robot) with an OAS and a BMAR(Balloon-based Micro Aerial Robot) with a camera are executed. The test results show the possibility of real applications and the need for additional studies.
In this paper, we are looking for requirements of software, hardware and application for use in network-based robots and also directions in building standardization and research activities by reviewing technical status of the robot industries developing robots. The questions are including awareness of RUPI(Robot Unifies Platform Initiative) activities, target market and applications, hardware specifications, software development technologies, and HRI(Human Robot Interaction). The RUPI committee creates standard and drives implementation software for network-based robots through industrial requirements as like of the results. Many robots have been developed and launched services based on RUPI 1.0 standards. Based on this achievement we are expanding RUPI standard to include thin and thick client robots. The results also show that which one is important and urgent technology in the sense of industrial robotic business.
로봇에 대한 연구는 21세기에 접어들면서 단순한 반복패턴의 산업용 로봇에서 벗어나 인간에게 다양한 서비스를 제공하는 지능형 서비스 로봇에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그 중에서도 지능형 서비스 로봇에 네트워크를 연결한 URC(Ubiquitous Robotic Companion) 로봇에 관한 연구에 집중을 하고 있다. 본 논문에서는 길안내를 위한 네트워크 기반의 로봇 시스템을 제안한다. 길안내 로봇은 LEGO 브릭을 이용해 제작하고 외부 환경 인식을 위해 초음파 센서, 로테이션 센서, RFID 태그를 사용한다. 또한, 서버와의 데이터 전송 및 처리를 위해 PDA를 장착한다. 네트워크 서버는 처리정보를 블루투스 통신을 통해 로봇 컨트롤러로 전달하여 로봇의 경로이동 및 회피를 제어한다. 본 연구에서 제시한 길안내를 위한 네트워크 기반 로봇 시스템은 네트워크 연결을 통해 서버에서 프로세싱 기능을 분담처리 함으로써 기존의 지능형 로봇의 기술적인 제약을 해결하였고, 실시간 처리가 가능하며 서비스의 확장성이 유용하다. 또한 저가의 센서 장비를 통해 충분한 데이터 수집이 가능함에 따라 로봇 제작의 고비용 문제를 해결하였다.
Buoys are widely used in marine areas because they can mark positions and simultaneously acquire and exchange underwater, surface, and airborne information. Recently, the need for controlling and optimizing a buoy's position and attitude has been raised to achieve successful communication in a heterogeneous collaborative network composed of an underwater robot, a surface robot, and an airborne robot. A buoy in the form of a marine robot would be ideal to address this issue, as it can serve as a moving node of the communication network. Therefore, a buoy-based autonomous surface robot-kit with the abilities of sonar-based avoidance, dynamic position control, and static attitude control was developed and is discussed in this paper. The test and evaluation results of this kit show the possibility of real-world applications and the need for additional studies.
지능형 네트워크 로봇은 다양한 환경에서 네트워크 시스템과 연계하여 인간과 상호작용을 하며, 상황에 따라 주어진 역할을 수행한다. 유비쿼터스 환경에서 동작하는 네트워크 기반의 URC 로봇은 분산 컴퓨팅 환경에서 클라이언트 로봇의 기능을 서버로 분산시킴으로써 클라이언트 로봇을 경량화하는 장점을 갖는다. URC 로봇 환경 중에서 SOMAR는 서버-클라이언트 환경에서 서비스 지향기법으로 로봇 소프트웨어를 개발하기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 URC 로봇 환경에서 사용 가능한 SOMAR 로봇 클라이언트를 소개하고 그 구현을 보인다. SOMAR 로봇 클라이언트는 디바이스 서비스 계층과 로봇 서비스 계층을 갖는다. 이 중 디바이스 서비스는 디바이스를 제어하는 서비스이고, 로봇 서비스는 다수의 디바이스 서비스를 결합하여 생성된 로봇이 제공하는 서비스를 추상화시킨 것이다. 또한 본 논문에서는 디바이스와 로봇 서비스의 결합 관계를 표현하기 위해 RSEL (Robot Service Executing Language)을 이용하였다. 서비스 결합을 기술한 RSEL 문서는 변환기를 통해 클라이언트 시스템 언어로 변환하고 컴파일링하여 로봇 클라이언트 시스템에 업로드한다. SOMAR 클라이언트 시스템은 호스트/타겟 구조를 갖는 내장형 시스템에 적용하기가 용이하며, RSEL 처리 엔진에 대한 부담을 줄여서 로봇 클라이언트를 경량화시켰다.
This paper characterizes the performance for a remote path tracking control of the mobile robot in IP network viamiddleware. The middleware is used to alleviate the effect of the delay time on a mobile robot path tracking in Network-Based Control environment. The middleware also can be implemented in a modular structure. Thus, a controller upgrade or modification for other types of network protocols or different control objectives can be achieved easily. A case study on a mobile robot path-tracking with IP network delays is described. The effectiveness of the proposed approach is verified by experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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