This paper presents a new approach to the design speed and azimuth control of a mobile robot with drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy-neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the frmework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simple the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by two independent wheels.
The Field Robot means the machinery applied for outdoor tasks in construction, agriculture and undersea etc. In this paper, to field-robotize a hydraulic excavator, we have proposed a robust and systematic controller design method. Disturbance observer is used as inner controller to reshape the excavating system into the linear dynamics of nominal model by compensating coupled nonlinear terms, model uncertainties and external load variations. Using the linear model that is obtained through off-line system identification, a H control scheme is applied to construct a disturbance observer and a servo-controller systematically.
In this paper, a self-organizing fuzzy controller(SOFC) for the industrial robot manipulator with a actuator located at the base is studied. A fuzzy login composed of linguistic conditional statements is employed by defining the relations of input-output variable of the controller, In the synthesis of a FLC, one of the most difficult problems is the determination of linguistic control rules from the human operators. To overcome this difficult SOFC is proposed for a hierarchical control structure consisting of basic level and high level that modify control rules. The proposed SOFC scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time control. Performance of the SOFC is illustrated by simulation and experimental results for robot with tow joints.
Kim, Jong-Soo;Jang, Jun-Hwa;Lee, Jin;Han, Sung-Hyung;Han, Dunk-Ki;Kim, Yong-Kyu
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.69.3-69
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2001
This paper presents a new approach to the design of cruise control system of a mobile robot with two drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy-neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by two independent wheels.
An iterative learning control scheme for tracking control of a class of uncertain nonlinear systems is presented. By introducing a model reference adaptive controller in the learning control structure, it is possible to achieve zero tracking of unknown system even when the upperbound of uncertainty in system dynamics is not known apriori. The adaptive controller pull the state of the system to the state of reference model via control gain adaptation at each iteration, while the learning controller attracts the model state to the desired one by synthesizing a suitable control input along with iteration numbers. In the controller role transition from the adaptive to the learning controller takes place in gradually as learning proceeds. Another feature of this control scheme is that robustness to bounded input disturbances is guaranteed by the linear controller in the feedback loop of the learning control scheme. In addition, since the proposed controller does not require any knowledge of the dynamic parameters of the system, it is flexible under uncertain environments. With these facts, computational easiness makes the learning scheme more feasible. Computer simulation results for the dynamic control of a two-axis robot manipulator shows a good performance of the scheme in relatively high speed operation of trajectory tracking.
Position estimation is one of the most important functions for the mobile robot navigating in the unstructured environment. Most of previous localization schemes estimate current position and pose of mobile robot by applying various localization algorithms with the information obtained from sensors which are set on the mobile robot, or by recognizing an artificial landmark attached on the wall, or objects of the environment as natural landmark in the indoor environment. Several drawbacks about them have been brought up. To compensate the drawbacks, a new localization method that estimates the absolute position of the mobile robot by using a fixed camera on the ceiling in the corridor is proposed. And also, it can improve the success rate for position estimation using the proposed method, which calculates the real size of an object. This scheme is not a relative localization, which decreases the position error through algorithms with noisy sensor data, but a kind of absolute localization. The effectiveness of the proposed localization scheme is demonstrated through the experiments.
In this paper, Nonlinear VSS control based on bang-bang control concept is derived under the assumption that the control input is bounded. We try to derive control algorithm which has almost same performance as the time optimal control. We focus this control scheme on the real implementation of DC motor position controller of flexible link, i.e. we obtain the switching curves from the real data of DC motor system operating under the full maximum and minimum applied voltages. State space is separated into several regions and we set different switching surfaces in each region to reduce chattering problem. The efficiency of the proposed controller is compared with PID controller and it is shown that the controller converges fast than PID controller without chattering. The hybrid controller scheme is also proposed not only to control the position of hub but also to reduce the vibration of end tip of flexible link.
Robot position/force control has been a difficult task owing to the interaction between a robot and an environment with a rather high stiffness. In addition to the dynamic instability, the interaction causes the following problem : 1) chattering at steady-state, 2) dynamic coupling effect of robot, and 3) performance degradation due to a titled environment. To solve the problem, the Time Delay Control(TDC), which has been known to be quiet robust to plant uncertainties and disturbances, has been applied. In conjunction to TDC, the following three ideas were also used : 1) To reduce the amplitude of the chattering at the steady state, a novel scheme was adopted to enhance the resolution type solution of A/D conversion for the force sensor. 2) To reduce the dynamic coupling, a trajectory type position command was tried on a comparative basis to the step command, as well as a more accurate mass matrix was used instead of the constant mass matrix. 3) And finally to improve the performance in the tilted environment, force derivatives instead of position derivatives were used in the TDC law. Computer simulations and experiments resulted in obvious improvements on the quality of the hybrid control, thereby clearly demonstrating the effectiveness of TDC with the proposed ideas.
This paper proposes a robust balance and driving control for omni-directional ball robot(generally called ball-bot) with two axis mecanum wheel. Slip between ball and mecanum wheel actuator inevitably occurs along diagonal axis due to its instantaneous strong torque. In order to reduce and saturate slip, exact distance calculation scheme especially for rotational movement is essential. So this research solved Euler-Lagrange dynamics for proposed two axis ball robot based on practical mechanical modeling. Robust balance control was carried out by PID controller according to the pitch and roll angles of ball robot by using sensor fusion between AHRS and wheel encoder. Proposed PID controller enhances stability by reducing steady state error and settling time. Proposed slip control algorithm for omni-directional ball robot has been demonstrated by experiments for balance control and arbitrary driving control.
A sliding mode control algorithm combined with an adaptive scheme, which is used to estimate the unknown parameter bounds. is developed for the trajectory control of robot manipulators. Simulated results show the validity to accurate tracking capability and robust performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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