The resolved motion rate control (RMRC) is converting to Joint space trajectory from given Cartesian space trajectory. The RMRC requires the inverse of Jacobian matrix. Since the Jacobian matrix of the redundant robot is generally not square, the pseudo-inverse must be introduced. However the pseudo-inverse is not easy to be implemented on a digital computer in real time as well as mathematically complex. In this paper, a simple fuzzy resolved motion rate control (FRMRC) that can replace the RMRC using pseudo-inverse of Jacobian is proposed. The proposed FRMRC with appropriate fuzzy rules, membership functions and reasoning method can solve the mapping problem between the spaces without complexity. The mapped Joint space trajectory is sufficiently accurate so that it can be directly used to control redundant manipulators. Simulation results verify the efficiency of the proposed idea.
Using an inverse of the geometric Jacobian matrix is one of the most popular ways to control robot manipulators, because the Jacobian matrix contains the relationship between joint space velocities and operational space velocities. However, the control algorithm based on Jacobian matrix has algorithmic singularities: The robot manipulator becomes unstable when the Jacobian matrix loses rank. To solve this problem, various methods such as damped and filtered inverse have been proposed, but comparative studies to evaluate the performance of these algorithms are insufficient. Thus, this paper deals with a comparative analysis of six representative singularity avoidance algorithms: Damped Pseudo Inverse, Error Damped Pseudo Inverse, Scaled Jacobian Transpose, Selectively Damped Inverse, Filtered Inverse, and Task Transition Method. Especially, these algorithms are verified through computer simulations with a virtual model of a humanoid robot, THORMANG, in order to evaluate tracking error, computational time, and multiple task performance. With the experimental results, this paper contains a deep discussion about the effectiveness and limitations of each algorithm.
In this paper, we discuss the vibration suppression control of spatial redundant flexible manipulators through pseudo-inversed of Jacobian. In order to verify our method, the experiments are performed for PTP(Point To Point) motion of spa-tial flexible manipulators(1) with no redundancy(2) with one redundant DOF(degree of freedom). Finally, a comparison between these results is presented to show the performance of out approach.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.234-239
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1993
Most of the control problem is for the redundant manipulators use the pseudo-inverse control, thit is, the redundancy is resolved by the pseudo-inverse of the Jacobian matrix and then the controller is designed based on this resolution. However, this pseudo-inverse control has some problems when the redundant robot repeats the cyclic tasks. This is because the pseudo-inverse resolution is a local solution that generates the different configurations of the robot arm for the same hand position. Therefore it is necessary to find the global solution that maintains the optimal configuration of the robot for the repetitive tasks. In this paper, we want to propose a redundancy resolution method by the optimal theory that uses the calculus of variation. The problem formulations are : first to convert the optimal resolution problem to an optimal control problem and then to resolve the redundancy using the necessary conditions of optimal control.
In this paper, by using pseudo-inverse matrix of the spatial redundant flexible manipulators, a position control method and its effect in vibration suppression was presented. Vibration suppression control was developed using lumped mass spring model of the flexible manipulators. With 2 elastic links and 7 rotory joint manipulator ADAM, (1)position control for no redundancy, and (2)position control for one redundant DOF(degree of freedom) were tested. The objective of this experiment is to show the effect of position control, using pseudo-inverse matrix. toward the improvement of operation, and at the same time, to reduce the vibration of the link and the magnitude of the joint torque.
In this paper, the column space and null space of the Jacobian matrix were obtained by using the pseudo-inverse method and projection matrix. The equations of motion of the system were replaced by independent acceleration components using the null space matrix. The proposed method has the following advantages. (1) It is simple to derive the null space. (2) The efficiency is improved by getting rid of constrained force terms. (3) Neither null space updating nor coordinate partitioning method is required. The suggested algorithm is applied to a three-dimensional vehicle model to show the efficiency.
This paper presents a new kinematic control strategy for serial redundant manipulators which gives repeatability in the joint space when the end-effector undergoes some general cyclic motions. Theoretical development has been accomplished by deriving a new inverse kinematic equation that is based on springs being conceptually located in the joints of the manipulator. Although some inverse kinematic equations for serial redundant manipulators have been derived by many researchers, the new strategy is the first to include the free angles of torsional springs and the free lengths of the translational springs. This is important because it ensures repeatability in the joint space of a serial redundant manipulator whose end-effector undergoes a cyclic type motion. Numerical verification for repeatability is done in terms of Lie Bracket Condition. Choices for the free angle and torsional stiffness of a joint (or the free length and translational stiffness) are made based upon the mechanical limits of the joints.
For a dynamic analysis of a constrained multibody system, it is necessary to have a routine for satisfying kinematic constraints. LU decomposition scheme, which is used to divide coordinates into dependent and independent coordinates, is efficient but has great difficulty near the singular configuration. Other method such as the projection matrix, which is more stable near a singular configuration, takes longer simulation time due to the large amount of calculation for decomposition. In this paper, the row space and the null space of the Jacobian matrix are proposed by using the pseudo-inverse method and the projection matrix. The equations of the motion of a system are replaced with independent acceleration components using the null space of the Jacobian matrix. Also a new hybrid method is proposed, combining the LU decomposition and the projection matrix. The proposed hybrid method has following advantages. (1) The simulation efficiency is preserved by the LU method during the simulation. (2) The accuracy of the solution is also achieved by the projection method near the singular configuration.
In this paper, we focus on a robotic sealing process in which three robots are used. Each robot can be considered as a 7 axis redundant robot of which the first joint is prismatic and the last 6 joints are revolute. In the factory floor, robot path planning is not a simple problem and is not automated. They need experienced operators who can operate robots by teaching and playing back fashion. However, the robotic sealing process is well organized so the relative positions and orientations of the objects in the floor and robot paths are all pre-determined. Therefore by adopting robotic theory, we can optimally plan robot pathes without using teaching. In this paper, we analyze the sealing robot by using redundant manipulator theory and propose three different methods for path planning. For sealing paths outside of a car body, we propose two methods. The first one is resolving redundancy by using pseudo-inverse of Jacobian and the second one is by using weighted pseudo-inverse of Jacobian. The former is optimal in the sense of energy and the latter is optimal in the sense of manipulability. For sealing paths inside of a car body, we must consider collision avoidance so we propose a performance index for that purpose and a method for optimizing that performance index. We show by simulation that the proposed method can avoid collision with faithfully following the given end effector path.
An effective dexterous motion control method of redundant robot manipulators based on neural optimization network is proposed to satisfy multi-criteria such as singularity avoidance, minimizing energy consumption, and avoiding physical limits of actuator, while performing a given task. The method employs a neural optimization network with parallel processing capability, where only a simple geometric analysis for resolved motion of each joint is required instead of computing of the Jacobian and its pseudo inverse matrix. For dexterous motion, a joint geometric manipulability measure(JGMM) is proposed. JGMM evaluates a contribution of each joint differential motion in enlarging the length of the shortest axis among principal axes of the manipulability ellipsoid volume approximately obtained by a geometric analysis. Redundant robot manipulators is then controlled by neural optimization networks in such a way that 1) linear combination of the resolved motion by each joint differential motion should be equal to the desired velocity, 2) physical limits of joints are not violated, and 3) weighted sum of the square of each differential joint motion is minimized where weightings are adjusted by JGMM. To show the validity of the proposed method, several numerical examples are illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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