This paper presents a method for autonomous exploration of indoor environments using a 2-dimensional Light Detection And Ranging (LiDAR) scanner. The proposed frontier-based exploration method considers navigability from the current robot position to extracted frontier targets. An approach to constructing the point cloud grid map that accurately reflects the occupancy probability of glass obstacles is proposed, enabling identification of safe frontier grids on the safety grid map calculated from the point cloud grid map. Navigability, indicating whether the robot can successfully navigate to each frontier target, is calculated by applying the skeletonization-informed rapidly exploring random tree algorithm to the safety grid map. While conventional exploration approaches have focused on frontier detection and target position/direction decision, the proposed method discusses a safe navigation approach for the overall exploration process until the completion of mapping. Real-world experiments have been conducted to verify that the proposed method leads the robot to avoid glass obstacles and safely navigate the entire environment, constructing the point cloud map and calculating the navigability with low computing time deviation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.7
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pp.669-672
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2012
This paper investigates an algorithm for robust fault diagnosis in robot manipulators. The TOSM (Third Order Sliding Mode observer) provides both theoretically exact observation and unknown fault identification without filtration. The EOI (Equivalent Output Injections) of the TOSM observers can be used as residuals for the problem of fault diagnosis and to identify the unknown faults. The obtained fault information can be used for fault detection, isolation as well as fault accommodation to the self-correcting failure system. The computer simulation results for a PUMA 560 robot are shown to verify the effectiveness of the proposed strategy.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.26
no.8
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pp.89-95
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2009
In this paper, a navigation algorithm is proposed using RFID tags in indoor environments. Firstly, a stochastic sensor model of RFID is derived and the design factors including the maximum identifiable distance, the identification direction and the read success rate are obtained through experiments. The obstacle avoidance algorithm is developed with consideration of those factors for a variety of RFID antenna configurations and different indoor environments. The algorithm is tested by computer simulations and implemented on a mobile robot.
In this paper we analyze whether recent Radio Frequence Identification technology can be used to improve the localization of mobile robot and persons in their environment. In particular we study the problem of localizing RFID tags with a mobile platform that is equipped with a pair of RFID antennas. This system make use of power control because Tag with Reader distance measurement. We are accurately the low at former time than the environment. A distance measurement is rather correct. This system uses 900MHz Frequencies.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.4
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pp.486-494
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2006
In this paper, we present the complete isotropy analysis of a caster wheeled omnidirectional mobile robot (COMR) with nonredundant/redundant actuation. It is desirable for robust motion control to keep a COMR close to the isotropy but away from the singularity as much as possible. First, with the characteristic length introduced, the kinematic model of a COMR is obtained based on the orthogonal decomposition of the wheel velocities. Second, a general form of the isotropy conditions of a COMR is given in terms of physically meaningful vector quantities which specify the wheel configuration. Third, for all possible nonredundant and redundant actuation sets, the algebraic expressions of the isotropy conditions are derived so as to identify the isotropic configurations of a COMR. Fourth, the number of the isotropic configurations, the isotropic characteristic length, and the optimal initial configuration are discussed.
This paper concerned about a study on the direct pole placement PID self-tuning controller design for Robot manipulator control system. The method of a direct pole placement self-tuning PID control for a DC motor of robot manipulator tracks a reference velocity in spite of the parameters uncertainties in nonminimum phase system. In this scheme, the parameters of controller are estimated by the recursive least square(RLS) identification algorithm, the pole placement method and diophantine equation. A series of simulation in which minimum phase system and nonminimum phase system are subjected to a pattern of system parameter changes is presented to show some of the features of the proposed control algorithm. The proposed control algorithm which shown are effective for the practical application, and experiments of DC motor speed control for Robot manipulator by a microcomputer IRH-PC/AT are performed and the results are well suited.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.12
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pp.3072-3079
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2000
Assembly tasks are often performed by one robot with fixtures. This type of assembly system has low flexibility in terms of the variety of parts and the part-presentation the system can handle. This paper addresses assembly without fixtures using two-manipulator robot. An active method using force feedback is proposed for the peg-in-hole assembly in highly uncertain environment. Assembly states are defined as status having unique motion constraints and events are modeled as variation of the environmental force. The states are recognized through identification of the events using two 6-d. o. f. force/moment sensors. The proposed method is verified and evaluated by experiments with round peg-in-hole assembly.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.23
no.1
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pp.1-22
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1997
Learning control refers to controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented a theory of indirect decentralized learning control based on use of indirect adaptive control concepts employing simultaneous identification and control. This paper extends these results to apply to the indirect repetitive control problem in which a periodic (i.e., repetitive) command is given to a control system. Decentralized indirect repetitive control algorithms are presented that have guaranteed convergence to zero tracking error under very general conditions. The original motivation of the repetitive control and learning control fields was learning in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the desired trajectory. Decentralized repetitive control is natural for this application because the feedback control for link rotations is normally implemented in a decentralized manner, treating each link as if it is independent of the other links.
Assembly is usually performed by one robot and fixtures. This type of assembly system has Low flexibility in terms of variety of parts and part-presentation that the system can handle. This paper addresses assembly without fixtures using two-manipulator robot. An active method using force feedback is proposed for the peg-in-hole assembly in highly uncertain environment. Assembly states are described by extended contact relations. Qualitative templates for events are easily derived from the token vector of the Petrinet model. The states are recognized through identification of the events using two 6-d.o.f force/moment sensors. The proposed method is verified and evaluated through experiments with round peg- in-hole assembly.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.463-466
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2002
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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