International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권2호
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pp.121-130
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2012
This paper proposes an intuitive real-time robot control system using human body movement. Recently, it has been developed that motion generation for humanoid robots with reflecting human body movement, which is measured by a motion capture. However, in the existing studies about robot control system by human body movement, the detailed structure information of a robot, for example, degrees of freedom, the range of motion and forms, must be examined in order to calculate inverse kinematics. In this study, we have proposed Associative Motion Generation as humanoid robot motion generation method which does not need the detailed structure information. The associative motion generation system is composed of two neural networks: nonlinear principal component analysis and Jordan recurrent neural network, and the associative motion is generated with the following three steps. First, the system learns the correspondence relationship between an indication and a motion using training data. Second, associative values are extracted for associating a new motion from an unfamiliar indication using nonlinear principal component analysis. Last, the robot generates a new motion through calculation by Jordan recurrent neural network using the associative values. In this paper, we propose a real-time humanoid robot control system based on Associative Motion Generation, that enables user to control motion intuitively by human body movement. Through the task processing and subjective evaluation experiments, we confirmed the effective usability and affective evaluations of the proposed system.
In this paper, we propose a PC based distributed controller for a two axis convey table using real-time micro-kernel. PC, Windows program, gives an easy way to implement wealthy GUI and micro-kernel, ${\mu}$C/OS-II, provides a real-time capability to control devices. We built a real-time distributed control system using ${\mu}$C/OS-II kernel which needs to process the tasks for two motors within the desired time to synchronize the motion. We used both semaphore and message mail box for synchronization. Unlike the previous study where we used step motors for the actuator of two axes convey table, we rebuilt the convey table with DC motors and the dedicated position servo which had built in out lab, and then we implemented a realtime distributed control system by putting the micro-kernel into between PC and position servo. Moreover we developed the PC based graphic user interfaces for generating planar drawing image control. Experimental results also presented to show the Proposed control system is useful.
This paper suggests a high-speed control method which is suitable for multi-joint robots using a real-time stand-alone controller for general-purpose. The fast processing controller consists of a PCI Interface Board and 2-axe PWM drivers. The PCI Interface Board consists of 32-channel PWM output ports, 32-channel Encoder Counters, 32-channel A/D Converters and 48-channel Digital I/O ports, and all the I/O data transmissions are completed within 1ms. And The 2-axe PWM driver can be redesigned easily in order to embed in each link. Experimental implementations show that the high-speed control method can be used for the real-time control which is essential to controlling of multi-body robots such as humanoid robots. Especially, it is efficient for realizing the model-based motion control in demand of much calculation time by the high I/O communication speed.
Recently As the performance of the personal computer has been improving rapidly lots of research for the pc-based numerical computer actively progress in an easy repair maintenance and improving the performance with less cost. This paper presents the design using complex programmable logic device(CPLD). The CPU of Motion Controller that function as the real time control of the independent multi-axis motion the error-detect module and external I/O control made use of 80C196KC, In this paper The PC-NC effectively distributed to the load of NCK(numerical computer kernel) and have the advantage of high speed and precision.
This paper describes the real time Hardware-In-the Loop Simulation(HILS) that is an efective tool for design, testing and performance evaluation of the guidanc eflight system. The real time HILS was performed by using a 3-axis flight motion simulator, real time computer, I/O system and flight control system hardware along with the assumed flight trajectory of the guidance flight system. Also, we proved the validity of the real time HILS is the guidance flight system by comparing its simulation results with the software simulation data and telemetry data.
In this paper, we propose a novel approach to decentralized motion planning and conflict-resolution for multiple mobile agents working in an environment with unexpected moving obstacles. Our proposed motion planner has two characteristics. One is a real-time collision prognosis based on modified collision map. Collision map is a famous centralized motion planner with low computation load, and the collision prognosis hands over these characteristics. And the collision prognosis is based on current robots status, maximum robot speeds, maximum robot accelerations, and path information produced from off-line path planning procedure, so it is applicable to motion planner for multiple agents in a dynamic environment. The other characteristic is that motion controller architecture is based on potential field method, which is capable of integrating robot guidance to the goals with collision avoidance. For the architecture, we define virtual obstacles making delay time for collision avoidance from the real-time collision prognosis. Finally the results obtained from realistic simulation of a multi-robot environment with unknown moving obstacles demonstrate safety and efficiency of the proposed method.
In this paper, a real-time optimization method for nonlinear dynamical systems is proposed. The proposed method is based on the algorithms of numerical solutions for optimal control problems. We deal with a real-time collision-free motion control of a nonholonomic mobile robot, which has input restrictions of actuators. The effectiveness of the algorithmic method is demonstrated through numerical and experimental results. The mobile robot which we have developed is able to avoid moving obstacles skillfully. Therefore the proposed controller works well in real time.
In this work, new smart phone based moving target detection is proposed. In order to implement the task, methods of real time image transmission from network camera, motion detecting algorithm and its effective implementation are also addressed. The network camera transfers image data by MJPEG format which contains various information such as data and IP address, and the smart phone separates the image data received through a WiFi module. Later, the image data is converted to a Bitmap image format, and with the help of the embedded OpenCV library on a smart phone and algorithm, it was found that the moving object was identified effectively in terms of real time monitoring and detection.
This paper proposes the human arm motion tracking algorithm based on the signal processing for surface EMG (electromyogram) sensors attached on both upper arm and shoulder. The signals acquired by using surface EMG sensors are processed with choosing the maximum in a short period, taking the absolute value, and filtering noises out with a low-pass filter. The processed signals are directly used for the motion generation of virtual arm in real time simulator. The virtual arm of simulator has two degrees of freedom and complies with the flexion and extension motions of elbow and shoulder. Also, we show the validity of the suggested algorithms through the experiments.
This research is to apply the adaptive control of neuron networks for the real-time attitude control of Multi-articulated robot. Multi-articulated robot is expressed with a complicated mathematical model on account of the mechanic, electric non-linearity which each articulation of mechanism has, and includes an unstable factor in time of attitude control. If such a complex expression is included in control operation, it leads to the disadvantage that operation time is lengthened. Thus, if the rapid change of the load or the disturbance is given, it is difficult to fulfill the control of desired performance. In this research we used the response property curve of the robot instead of the activation function of neural network algorithms, so the adaptive control system of neural networks constructed without the information of modeling can perform a real-time control. The proposed adaptive control algorithm generated control signs corresponding to the non-linearity of Multi-articulated robot, which could generate desired motion in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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