This paper presents a control and operation system for a remotely operated vehicle (ROV). The ROV used in the study was equipped with a manipulator and is being developed for underwater exploration and autonomous underwater working. Precision position and attitude control ability is essential for underwater operation using a manipulator. For propulsion, the ROV is equipped with eight thrusters, the number of those are more than six degrees-of-freedom. Four of them are in charge of surge, sway, and yaw motion, and the other four are responsible for heave, roll, and pitch motion. Therefore, it is more efficient to integrate the management of the thrusters rather than control them individually. In this paper, a thrust allocation method for thruster management is presented, and the design of a feedback controller using sensor data is described. The software for the ROV operation consists of a robot operating system that can efficiently process data between multiple hardware platforms. Through experimental analysis, the validity of the control system performance was verified.
The functions of a mobile robot such as obstacle knowledge and collision avoidance for in-door cleaning are necessary features, as has been much studied in the field of industrial automatic guided vehicle or general mobile robot. A mobile robot, in order to avoid collision with obstacles, has to gather data with environment knowledge sensors and recognize environment and the shape of obstacles from the data. In the study, a wall-following algorithm was suggested as a autonomous moving algorithm in which a mobile robot can recognize obstacles in indoor like environment and do cleaning work in effect. The system suggested in the study is for cleaning of nuclear material dusts generated in the process of nuclear fuel manufacturing and decontamination of devices in disorder which is performed in M6 radioactive ray shield hot-cell in IMEF(Irradiated Material Examination Facility) in the Korea Atomic Energy Research Institute.
A potential field method for solving the problem of path planning based on global and local information for a mobile robot moving among a set of stationary obstacles is described. The concept of various method used path planning is used design a planning strategy. A real human living area is constructed by many moving and imminence obstacles. Home service mobile robot must avoid many obstacles instantly. A path that safe and attraction towards the goal is chosen. The potential function depends on distance from the goal and heuristic function relies on surrounding environments. Three additional combined methods are proposed to apply to human living area, calibration robots position by measured surrounding environment and adapted home service robots. In this work, we proposed the application of various path planning theory to real area, human living. First, we consider potential field method. Potential field method is attractive method, but that method has great problem called local minimum. So we proposed intermediate point in real area. Intermediate point was set in doorframe and between walls there is connect other room or other area. Intermediate point is very efficiency in computing path. That point is able to smaller area, area divided by intermediate point line. The important idea is intermediate point is permanent point until destruction house or apartment house. Second step is move robot with sensing on front of mobile robot. With sensing, mobile robot recognize obstacle and judge moving obstacle. If mobile robot is reach the intermediate point, robot sensing the surround of point. Mobile robot has data about intermediate point, so mobile robot is able to calibration robots position and direction. Third, we gave uncertainty to robot and obstacles. Because, mobile robot was motion and sensing ability is not enough to control. Robot and obstacle have uncertainty. So, mobile robot planed safe path planning to collision free. Finally, escape local minimum, that has possibility occur robot do not work. Local minimum problem solved by virtual obstacle method. Next is some supposition in real living area.
Background: This study investigated the effect of robot-assisted arm training on muscle activity of arm and weight bearing in stroke patients. Methods: The study subjects were selected 20 stroke patients who met the selection criteria. 10 people in the robot-assisted arm training group and 10 people in the task-oriented arm training group were randomly assigned. The experimental group performed robot-assisted arm training, and the control group performed task-oriented arm training for 6 weeks, 5 days a week, 30 minutes a day. The measurement tools included surface electromyography and smart insole system. Data were analyzed using independent sample t-test and the paired sample t-test. Results: Comparing the muscle activity of arm within the group, the experimental group and the control group showed significant differences in muscle activity in the biceps brachii, triceps brachii, anterior deltoid, upper trapezius, middle trapezius, and lower trapezius. Comparing the muscle activity of arms between the groups, the experimental group showed significant difference in all muscle activity of arm compared to the control group. Comparing the weight bearing within the groups, the experimental group showed significant difference in the affected side and non-affected side weight bearings and there were significant differences in anterior and posterior weight bearing. The control group showed significant difference only in the non-affected side weight bearing. Comparing the weight bearings between groups, the experimental group showed significant difference in the affected side and non-affected side weight bearings compared to the control group. Conclusion: This study confirmed that robot-assisted arm training applied to stroke patients for 6 weeks significantly improved muscle activity of arm and weight bearing. Based on these results, it is considered that robot-assisted arm training can be a useful treatment in clinical practice to improve the kinematic variables in chronic stroke patients.
The sensor data measured by the legged robot are used to recognize the physical environment or information that controls the robot's posture. Therefore, a robot's ambulation can be advanced with the use of such sensing information. For the precise control of a robot, highly accurate sensor data are required, but most sensors are expensive and are exposed to excessive load operation in the field. The seriousness of these problems will be seen if the prototype's practicality and mass productivity, which are closely related to the unit cost of production and maintenance, will be considered. In this paper, the use of a virtual sensor technology was suggested to address the aforementioned problems, and various ways of applying the theory to a walking robot obtained through training with an actual sensor, and of various hardware information, were presented. Finally, the possibility of the replacement of the ground reaction force sensor of legged robot was verified.
This paper proposes a multi-modal complex motion authoring tool for creating robot contents. The proposed tool is user-friendly and allows general users without much knowledge about robots, including children, women and the elderly, to easily edit and modify robot contents. Furthermore, the tool uses multi-modal data including graphic motion, voice and music to simulate user-created robot contents in the 3D virtual environment. This allows the user to not only view the authoring process in real time but also transmit the final authored contents to control the robot. The validity of the proposed tool was examined based on simulations using the authored multi-modal complex motion robot contents as well as experiments of actual robot motions.
본 논문에서는 이동로봇 주변의 자기위치인식, 광학식 엔코더의 위치 데이터 및 초음파 센서의 환경 지도를 이용하여 퍼지 기반 센서융합 제어방식을 제시하였다. 영상 카메라를 이용하여 자기위치 인식성능을 높이고 초음파 센서에서 감지한 목표물의 형태, 거리와 특징을 퍼지 기반 제어기를 통하여 처리하여 이동로봇 주변의 환경지도를 만들어 자기위치 인식능력의 개선을 실험을 통하여 구현하였다.
본 연구에서는 선단의 각속도를 측정하여 궤환함으로써 유연한 로봇팔의 진동 을 억제함과 동시에 선단의 위치를 제어하고자 한다. 선단에 레이트 자이로를 설치 하여 선단의 각속도를 측정하였다. 레이트 자이로는 이미 비행체의 제어에 널리 사 용되고 있는 정밀 각속도 센서로 소형이면서 가벼워 회전 진동측정이 매우 쉽고 편리 한 장점이 있다. 또한 유연한 로봇팔을 선단에 집중질량이 있는 오일러보로 가정하 여 모델링을 하였으며, 실험에서는 1차진동 모드까지만 고려하였다.
We propose a method of generating data to train a neural network controller. The data can be prepared directly by an iterative learning technique which repeatedly adjusts the control input to improve the tracking quality of the desired trajectory. Instead of storing control input data in memory as in iterative learning control, the neural network stores the mapping between the control input and the desired output. We apply this concept to the trajectory control of a two link robot manipulator with a feedforward neural network controller and a feedback linear controller. Simulation results show good generalization of the neural network controller.
본 논문은 EMG(Electromyogram) 신호 기반의 웨어러블 기기를 이용하여 화재 감지 자율 주행 로봇을 제어하는 시스템을 제안하였다. 사용자의 EMG 신호를 읽어내기 위한 기기로는 Myo armband를 이용하였다. EMG 신호의 데이터를 블루투스 통신을 이용하여 컴퓨터로 전송한 후 동작을 분류하였다. 그 후 다시 블루투스를 이용하여 분류한 데이터 값을 uBrain 로봇으로 전송해 로봇이 움직일 수 있도록 구현하였다. 로봇을 조종 가능한 명령으로는 직진, 우회전, 좌회전, 정지를 구성하였다. 또한 로봇이 사용자로부터의 블루투스 신호를 받아오지 못하거나 사용자가 주행모드 변경의 명령을 내리면 로봇이 자율 주행을 하도록 하였다. 로봇이 주변을 돌아다니면서 적외선 센서로 화재를 감지하면 LED를 깜빡여 로봇 주변의 상황을 확인할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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