With the expansion of research and development for the CIM and the IMS, the importance of introducing the communication network is being increased. This paper presents an implementation of robot workcell by using Fieldbus and investigates data operation of the robot workcell. Through experiments, the operations of periodic and real-time data, and non-periodic real-time data are studied. Also, the relationship between the network transmission rate and the monitoring results from the sensor is analyzed.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권6호
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pp.681-690
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2007
This article presents the kinematic analysis and implementation of an interface and control of two robots-an exoskeleton master robot and a human-like slave robot with two arms. Two robots are designed and built to be used for motion-following tasks. The operator wears the exoskeleton master robot to generate motions, and the slave robot is required to follow after the motion of the master robot. To synchronize the motions of two robots, kinematic analysis is performed to correct the kinematic mismatch between two robots. Hardware implementation of interface and control is done to test motion-following tasks. Experiments are performed to confirm the feasibility of the motion-following tasks by two robots.
In this paper, the design and the implementation of a robust adaptive controller for trajectory tracking of robot manipulator is presented. The proposed control scheme ensures that tracking errors are converged to some boundaries in the presence of a state-dependent input disturbances as well as the ideal case without any prior knowledge of the robot manipulator parameters. The 3 DOF robot manipulator including actuator dynamics is used for the implementation of the proposed control scheme. The experimental results show that the proposed control scheme is valid for trajectory tracking of the robot manipulator.
Reinforcement learning has been applied to various problems in robotics. However, it was still hard to train complex robotic manipulation tasks since there is a few models which can be applicable to general tasks. Such general models require a lot of training episodes. In these reasons, deep neural networks which have shown to be good function approximators have not been actively used for robot manipulation task. Recently, some of these challenges are solved by a set of methods, such as Guided Policy Search, which guide or limit search directions while training of a deep neural network based policy model. These frameworks are already applied to a humanoid robot, PR2. However, in robotics, it is not trivial to adjust existing algorithms designed for one robot to another robot. In this paper, we present our implementation of Guided Policy Search to the robotic arms of the Baxter Research Robot. To meet the goals and needs of the project, we build on an existing implementation of Baxter Agent class for the Guided Policy Search algorithm code using the built-in Python interface. This work is expected to play an important role in popularizing robot manipulation reinforcement learning methods on cost-effective robot platforms.
In this paper, the desist and the implementation of a robust adaptive controller for trajectory tracking control of the robot manipulator is presented. The proposed control scheme ensures that without any prior knowledge of the robot manipulator parameters, tracking errors are converged to some boundary in the presence of a state-dependent input disturbances as well as the ideal case. The 3 DOF robot manipulator including actuator dynamics is used for the implementation of the proposed control scheme. The experimental results show that the proposed control scheme is valid for trajectory tracking control of the robot manipulator.
This paper deals with implementation of middleware using CAN(Controller Area Network) network and TCP/IP for real-time distributed control system of a humanoid robot. Existent system using CAN network is available. But, there is problems in extensibility and flexibility. In this raper, the new system using TCP/IP for solution and improvement of problems is proposed. The new system is applied to ISHURO-II, real-humanoid robot. The performance is verified through experiment.
본 논문은 실내에서 사용할 이동로봇의 구현과 제어에 대한 것이다. 로봇은 두 팔을 가지고 이동할 수 있는 베이스로 구성된다. 로봇은 디자인에 있어 및 가지 특정을 가진다. 첫 번째, 로봇의 허리는 높낮이 조절이 가능하다. 두 번째로 로봇은 접촉인 이동로봇 모드에서 2 점 접촉인 밸런싱 모드로 전환이 가능하다. 마지막으로 로봇은 상제와 하체의 분리 기능을 갖는다. 이동 베이스 부분은 청소작업에 사용이 가능하다.
Recently, various applications of robot system become more popular in accordance with rapid development of computer hardware/software, artificial intelligence, and automatic control technology. Formerly robots mainly have been used in industrial field, however, nowadays it is said that the robot will do an important role in the home service application. To make the robot more useful, we require further researches on implementation of natural communication method between the human and the robot system, and autonomous behavior generation. The gesture recognition technique is one of the most convenient methods for natural human-robot interaction, so it is to be solved for implementation of intelligent robot system. In this paper, we describe the state-of-the-art of advanced gesture recognition technologies for intelligent robots according to three methods; sensor based method, feature based method, appearance based method, and 3D model based method. And we also discuss some problems and real applications in the research field.
This paper proposes a robot driving system and sensor implementation for use with an education robot. This robot has multiple functions and was designed so that children could use it with interest and ease. The robot recognizes the location of a user and follows that user at a specific distance when the robot and user communicate with each other. In this work, the robot was designed and manufactured to evaluate its performance. In addition, an embedded board was installed with the purpose of communicating with a smart phone, and a camera mounted on the robot allowed it to monitor the environment. To allow the robot to follow a moving user, a set of sensors combined with an RF module and ultrasonic sensors were adopted to measure the distance between the user and the robot. With the help of this ultrasonic sensors arrangement, the location of the user couldbe identified in all directions, which allowed the robot to follow the moving user at the desired distance. Experiments were carried out to see how well the user's location could be recognized and to investigate how accurately the robot trackedthe user, which eventually yielded a satisfactory performance.
This paper presents reference ZMP trajectory generation and implementation for a biped robot via linear inverted dumbbell model (LIDM), which can consider the effect of external momentum on the center of mass (COM) of robot. Based on a reference ZMP trajectory derived by using LIDM, a base trajectory is proposed not only to make the locomotion of robot similar to that of human but also to facilitate its implementation and tuning. In order to realize a dynamic walking using the proposed trajectory, compliance, impedance and ZMP tracking controllers are adopted together. Extensive experiments show that the proposed locomotion of a biped robot is stable and also, similar to that of human. Further researches on balance recovery of a biped robot will be carried out to guarantee its robust locomotion in combination with the proposed trajectory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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