Two control strategies are proposed for two arm robots; i.e. position-position control and position-force control. For the proof of these control strategies, the stability analysis is conducted with robot dynamics included. First, the closed form dynamic equation of the robot is derived, then it is transformed into the operational space for further analysis. Finally, Liapunov method is applied to the dynamic equation in operational space.
This paper provides the end-point positioning of a single-link flexible robot arm by inverse dynamics. The system is composed of a flexible arm, the mobile ballscrew stage as an arm base, a DC servomotor as an actuator, and a computer. Actuator voltages required for the model of a flexible arm to follow a given tip trajectory are formulated on the basis of the Bermoullie-Euler beam theory and solved by applying the Laplace transform method, and computed by the numerical inversion method proposed by Weeks. The mobile stage as the arm base is shifted so that the end-point follows the desired trajectories. Then the trajectory of end-point is measured by the laser displacement sensor. Here, two kinds of functions are chosen for the given tip trajectories. One is what is called the bang-bang acceleration profile and the other is the Gaussian velocity profile.
Allehaibi, Khalid Hamid Salman;Basori, Ahmad Hoirul;Albaqami, Nasser Nammas
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.110-119
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2021
The Coronavirus or COVID-19 is contagiousness virus that infected almost every single part of the world. This pandemic forced a major country did lockdown and stay at a home policy to reduce virus spread and the number of victims. Interactions between humans and robots form a popular subject of research worldwide. In medical robotics, the primary challenge is to implement natural interactions between robots and human users. Human communication consists of dynamic processes that involve joint attention and attracting each other. Coordinated care involves sharing among agents of behaviours, events, interests, and contexts in the world from time to time. The robotics arm is an expensive and complicated system because robot simulators are widely used instead of for rehabilitation purposes in medicine. Interaction in natural ways is necessary for disabled persons to work with the robot simulator. This article proposes a low-cost rehabilitation system by building an arm gesture tracking system based on a depth camera that can capture and interpret human gestures and use them as interactive commands for a robot simulator to perform specific tasks on the 3D block. The results show that the proposed system can help patients control the rotation and movement of the 3D arm using their hands. The pilot testing with healthy subjects yielded encouraging results. They could synchronize their actions with a 3D robotic arm to perform several repetitive tasks and exerting 19920 J of energy (kg.m2.S-2). The average of consumed energy mentioned before is in medium scale. Therefore, we relate this energy with rehabilitation performance as an initial stage and can be improved further with extra repetitive exercise to speed up the recovery process.
In this paper a new two-arm cooperative assembly(or insertion) algorithm is proposed. As a force-guided control method for the cooperative assembly the adaptive accommodation controller is adopted since it does not require any complicated contact state analysis nor depends of the geometrical complexity of the assembly parts. Also the RMRC(resolved motion rate control) method using a relative jacobian is used to solve inverse kinematics for two manipulators. By using the relative jacobian the two cooperative redundant manipulators can be formed as a new single redundant manipulator. Two arms can perform a variety of insertion tasks by using a relative motion between their end effectors. A force/torque sensing model using an approximated penetration depth calculation a, is developed and used to compute a contact force/torque in the graphic assembly simulation . By using the adaptive accommodation controller and the force/torque sensing model both planar and a spatial cooperative assembly tasks have been successfully executed in the graphic simulation. Finally through a cooperative assembly task experiment using a humanoid robot CENTAUR which inserts a spatially bent pin into a hole its feasibility and applicability of the proposed algorithm verified.
Neural network control has many innovative potentials for fast, accurate and intelligent adaptive control. In this paper, a learning control architecture for the dynamic control of a robot manipulator is developed using inverse dynamic neurocontroller and linear neurocontroher. The inverse dynamic neurocontrouer consists of a MLP (multi-layer perceptron) and the linear neurocontroller consists of SLPs (single layer perceptron). Compared with the previous type of neurocontroller which is using an inverse dynamic neurocontroller and a fixed PD gain controller, proposed architecture shows the superior performance over the previous type of neurocontroller because linear neurocontroller can adapt its gain according to the applied task. This superior performance is tested and verified through the control of PUMA 560. Without any knowledge on the dynamic model, its parameters of a robot , (The robot is treated as a complete black box), the neurocontroller, through practice, gradually and implicitly learns the robot's dynamic properties which is essential for fast and accurate control.
A simulation analysis is presented for the position control of a single-link flexible manipulator whose end-effector is subjected to an impulsive force. Arm is rotated by a d.c. servomotor at the shoulder so that the end point stays precisely at its initial position even if the end effector is thumped with the impulsive loading. A gap sensor is used to measure the tip displacement. The control torque based on the PD control law is applied to the motor through the driver circuit. The control strategy is tested by means of computer simulation for the one-link flexible-arm prototype in the authers' laboratory at Tohoku Univ.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권4호
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pp.195-204
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2014
This paper presents the depth evaluation for object detection by automated assembling robots. Pattern distortion analysis from a structured light system identifies an object with the greatest depth from its background. An automated assembling robot should prior select and pick an object with the greatest depth to reduce the physical harm during the picking action of the robot arm. Object detection is then combined with a depth evaluation to provide contour, showing the edges of an object with the greatest depth. The contour provides shape information to an automated assembling robot, which equips the laser based proxy sensor, for picking up and placing an object in the intended place. The depth evaluation process using structured light for an automated electronics assembling robot is accelerated for an image frame to be used for computation using the simplest experimental set, which consists of a single camera and projector. The experiments for the depth evaluation process required 31 ms to 32 ms, which were optimized for the robot vision system that equips a 30-frames-per-second camera.
In this paper, the developed trunk cargo unloading automation system is introduced, and the RGB-D sensor-based box loading situation recognition method and unloading plan applied to this system are suggested. First of all, it is necessary to recognize the position of the box in a truck. To do this, we first apply CNN-based YOLO, which can recognize objects in RGB images in real-time. Then, the normal vector of the center of the box is obtained using the depth image to reduce misrecognition in parts other than the box, and the inner wall of the truck in an image is removed. And a method of classifying the layers of the boxes according to the distance using the recognized depth information of the boxes is suggested. Given the coordinates of the boxes on the nearest layer, a method of generating the optimal path to take out the boxes the fastest using this information is introduced. In addition, kinematic analysis is performed to move the conveyor to the position of the box to be taken out of the truck, and kinematic analysis is also performed to control the robot arm that takes out the boxes. Finally, the effectiveness of the developed system and algorithm through a test bed is proved.
This paper contributes towards the development of a computer vision system for telemonitoring of industrial articulated robotic arms. The system aims to provide precision real time measurements of the joint angles by employing low cost cameras and visual markers on the body of the robot. To achieve this, a mathematical model that connects image features and joint angles was developed covering rotation of a single joint whose axis is parallel to the visual projection plane. The feature that is examined during image processing is the varying area of given circular target placed on the body of the robot, as registered by the camera during rotation of the arm. In order to distinguish between rotation directions four targets were used placed every $90^{\circ}$ and observed by two cameras at suitable angular distances. The results were deemed acceptable considering camera cost and lighting conditions of the workspace. A computational error analysis explored how deviations from the ideal camera positions affect the measurements and led to appropriate correction. The method is deemed to be extensible to multiple joint motion of a known kinematic chain.
Kim, Sang Beom;Lee, Kyeong Woo;Lee, Jong Hwa;Lee, Sook Joung;Park, Jin Gee;Lee, Joung Bok
Annals of Rehabilitation Medicine
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제42권6호
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pp.788-797
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2018
Objective To investigate the effect of upper limb rehabilitation combining robot with low-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) on unilateral spatial neglect in stroke patients. Methods Patients who had hemispatial neglect after right hemisphere stroke were randomly divided into rTMS only group, robot only group, and combined group. All groups received conventional neglect therapy and additional treatment for each group. rTMS group received rTMS therapy. Robot group received robot therapy, while combined group received both therapies. The effect of therapy was assessed with Motor-Free Visual Perception Test-3 (MVPT-3), line bisection test, star cancellation test, Catherine Bergego Scale (CBS), Mini-Mental State Examination (MMSE), and the Korean version of Modified Barthel Index (K-MBI). These measurements were evaluated before and after treatment. Results For each group, 10 patients were recruited. There were no significant differences in baseline characteristics or initial values among the three groups. Two weeks after the therapy, all groups showed significant improvement in MVPT-3, line bisection test, star cancellation test, CBS, MMSE, and K-MBI. However, changes in measurements showed no significant differences among groups. Conclusion Treatment effect of the combined therapy of robotic therapy and low-frequency rTMS therapy for hemispatial neglect was not statistically different from that of each single treatment. Results of this study did not prove the superiority of any of the three treatments. Further study with large number of patients is needed to evaluate the superiority of these treatments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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