Recently, number of navigation system using GPS and other complementary sensors has been developed to offer high-position accuracy. In this paper, an integration of GPS and Dead-Reckoning, which consists of a fiber optical gyroscope and two high-precision wheel-motor encoders for a unmanned navigation system, is presented. The main objective of this integrated GPS/DR unmanned navigation system is to provide accurate position and heading navigation data continuously for autonomous mobile robot. We propose a method for increasing the accuracy of the estimated position of the mobile robot by its DR sensors, high-precision wheel-motor encoders and a fiber optical gyroscope. We used Kalman filter theory to combine GPS and DR measurements. The performance of GPS/DR navigation system is evaluated.
In this study, we propose a method to improve the accuracy of acoustic odometry using optimal frame interval selection for Fourier-based image registration. The accuracy of acoustic odometry is related to the phase correlation result of image pairs obtained from the forward-looking sonar (FLS). Phase correlation failure is caused by spurious peaks and high-similarity image pairs that can be prevented by optimal frame interval selection. We proposed a method of selecting the optimal frame interval by analyzing the factors affecting phase correlation. Acoustic odometry error was reduced by selecting the optimal frame interval. The proposed method was verified using field data.
In the industrial field, robots are used to increase productivity by replacing labors with dangerous, difficult, and hard tasks. However, failures of individual industrial robots in the entire production process may cause product defects or malfunctions, and may cause dangerous disasters in the case of manufacturing parts used in automobiles and aircrafts. Although requirements for early diagnosis of industrial robot failures are steadily increasing, there are many limitations in early detection. This paper introduces methods for diagnosing robot failures using sound-based data and deep learning. This paper also analyzes, compares, and evaluates the performance of failure diagnosis using various deep learning technologies. Furthermore, in order to improve the performance of the fault diagnosis system using deep learning technology, we propose a method to increase the accuracy of fault diagnosis based on an inference window. When adopting the inference window of deep learning, the accuracy of the failure diagnosis was increased up to 94%.
The Multi-Purpose Overload Robot (CMOR) is a key subsystem of China Fusion Engineering Test Reactor (CFETR) remote handling system. Due to the long cantilever and large loads of the CMOR, it has a large rigid-flexible coupling deformation that results in a poor position accuracy of the end-effector. In this study, based on the Levenberg-Marquardt algorithm, the spatial grid, and the linearized variable load principle, a variable parameter compensation model was designed to identify the parameters of the CMOR's kinematics models under different loads and at different poses so as to improve the trajectory tracking accuracy. Finally, through Adams-MATLAB/Simulink, the trajectory tracking accuracy of the CMOR's rigid-flexible coupling model was analyzed, and the end position error exceeded 0.1 m. After the variable parameter compensation model, the average position error of the end-effector became less than 0.02 m, which provides a reference for CMOR error compensation.
This paper describes research on mental commit robot that seeks a different direction from industrial robot, and that is not so rigidly dependent on objective measures such as accuracy and speed. The main goal of this research is to explore a new area in robotics, with an emphasis on human-robot interaction. Mental commit robots provide psychological, physiological, and social effects to human beings through physical interaction. In the previous research, we categorized robots into four categories in terms of appearance. Then, we introduced a cat robot and a seal robot, and evaluated them by interviewing many people. The results showed that physical interaction improved subjective evaluation. Moreover, a priori knowledge of a subject has much influence into subjective interpretation and evaluation of mental commit robot. In this paper, 95 subjects evaluated the seal robot, Paro by questionnaires in an exhibition at the Japan cultural institute in Rome, Italy for 4 days from June 25th to 28th, 2003. This paper reports the results of statistical analysis of evaluation data.
This paper presents two methods for reducing the position error of the robot hand. The first method change the parameters of the D-H transformation using real position error. The other one calibrates the joint angle by using the datas from the known teaching points. SCARA type robot is used for verifing the validity of the proposed methods.
In this paper we describe the shape measuring technique and system with a non-contractive sensor, composed of slit-ray projector and solid-state camera. For improving the accuracy and preventing measuring dead point, this sensor part is attached to the end of robot, and each sensing is executed after one step moving. By patching these sensing data, whole measuring data is constructed. The calibration between sensor and world coordinate is implemented through the specific calibration block by transformation matrix method. The result of experiment was satisfactory.
The clean mobile robot for wafer transfer is AGV that carry each wafer to each equipment. It has wafer handling technology, wafer ID recognition technology, position calibration technology using vision system, and anti-vibration technology. Wafer loading/unloading working accuracy is within ${\pm}$1mm, ${\pm}$3$^{\circ}$. By application of this AGV, we can reduce the manufacturing tack time and bring cost down of equipment.
Park, Min-Kyu;Lee, Sang-Hun;Hur, Jong-Sung;Yim, Jong-Guk;Park, Jong-Hyeon
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1249-1253
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2004
A robust input modification approach to the control of flexible joint robot is presented. In our previous study, we developed an observer based state feedback control for the suppression of residual vibration of a robot. The control was very effective in suppressing the inherent vibration of a flexible joint robot. However it did not meet high performance requirements under high speed motion and model uncertainties. As a solution of the problem, we present an input modification method with robustness against parametric uncertainties. The main idea of the proposed input modification method is to generate a modified reference position command for fast and accurate motion of the robot. Using this proposed method we can reduce the servo delay and settling time by about 60% and substantially improve the path accuracy.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권4호
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pp.390-395
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2012
This paper describes an implementation of automatic mutual localization of swarm robots using a particle filter. Each robot determines the location of the other robots using wireless sensors. The measured data will be used for determination of the movement method of the robot itself. It also affects the other robots' self-arrangement into formations such as circles and lines. We discuss the problem of a circle formation enclosing a target that moves. This method is the solution for enclosing an invader in a circle formation based on mutual localization of the multi-robot without infrastructure. We use trilateration, which does require knowing the value of the coordinates of the reference points. Therefore, specifying the enclosure point based on the number of robots and their relative positions in the coordinate system. A particle filter is used to improve the accuracy of the robot's location. The particle filter is operates better for mutual location of robots than any other estimation algorithms. Through the experiments, we show that the proposed scheme is stable and works well in real environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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