In this paper, neural network-based compliance control of telerobot is presented, This is a method to learn the compliance of human behavior and control telerobot using learned compliance. The consistency of human behavior is checked using Lipschitz's condition. The neural compliance model is composed of a multi-layered neural network which mimics the compliant notion of the human operator. The effectiveness of proposed scheme ie verified by a simulation study.
In this paper, a new control scheme for master-slave control of telerobot is proposed. The porposed method can be classified into unilater master-slave control methods in the aspect of the data flow. But the master arm in the proposed control scheme can deliver operator the similar kinesthetic sense as other bilateral force reflecting master arms do. The principle concept is that the sensed operator's force/torque is used as the reference input for a damping controller type of telerobot controller which track the operators efforts. Master arm and master controller can be implemented in a simple form, and it needs not be driven by actuators, but force sensing capability.
Telerobot system is being developed for the application to nuclear power plants by Korea Atomic Energy Research Institute. Human-machine interaction and interface are very important elements of telerobotic systems. The main purpose of this study is developing a control system based on 3-D graphic techniques for the easy user interface and realistic visual I information supply. This system possesses the abilities for (1) virtual work, environment modelling and simulation, (2) kinematic animation include redundant behavior (3) interfacing with a real robot system, (4) transformation between real and virtual mode within the same graphics system. This system is especially focused on enhancing the overall efficiency and reliably of nozzle dam installation task inside water chamber of steam generator in nuclear power plant.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.3
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pp.179-184
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2002
Recently, internet-based applications can be found easily in various felds. Internet-based telerobot system becomes one of important applications of internet. Among many important technological issues on the internet-based telerobot, time-delay is inherently critical problem to be solved. Time-delay is classified as micro time-delay and macro time-delay in this paper. Algorithms for compensation of path-error and time-error are proposed for the both types of time-delays using fuzzy logic since fuzzy logic is one of the best tools to represent expert's knowledge. Simulation results show the validity of the proposed algorithms.
In this paper, we propose a compliance control scheme using a neurofuzzzy compliance model(NFCM). as a new control paradigm for telerobot systems. A NFCM, used as a compliance controller, is composed of a fuzzy compliance model(FCM), a neural network and a low pass filter. The NFCM is trained through a reinforcement learning algorithm, and then, can generate suitable compliant motion for a given task. A series of simulations have been performed to show applicability of the proposed algorithm send it is found that the NFCM can implement suitable compliant motion for a given task through the learning procedure.
The system discussed in this paper is an integrated stand-alone system with the full functional capabilities required of a telerobot system. It is complete with a force-reflecting 6-DOF hand controller, driving a PUMA 560 or 762 robot, with an integrated force-torque sensing wrist sensor and servo-driven parallel jaw gripper. A mix of custom and standard electronics, distributed computers and microprocessors, with embedded and downloadable software, have been integrated into the system, giving rise to a powerful and flexible teleautonomous control system.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.1
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pp.100-107
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2002
The advanced bilateral control algorithm, which can enlarge a reflected force by combining force reflection and compliance control, greatly enhances workability in teleoperation. In this scheme the maximum boundaries of a compliance controller and a force reflection gain guaranteeing stability and good task performance greatly depend upon characteristics of a slave arm, a master arm, and an environment. These characteristics, however, are generally unknown in teleoperation. It is, therefore, very difficult to determine such maximum boundary of the gain. The paper presented a novel method for design of an advanced bilateral controller. The factors affecting task performance and stability in the advanced bilateral controller were analyzed and a design guideline was presented. The neurofuzzy compliance model (NFCM)-based bilateral control proposed herein is an algorithm designed to automatically determine the suitable compliance for a given task or environment. The NFCM, composed of a fuzzy logic controller (FLC) and a rule-learning mechanism, is used as a compliance controller. The FLC generates compliant motions according to contact forces. The rule-learning mechanism, which is based upon the reinforcement learning algorithm, trains the rule-base of the FLC until the given task is done successfully. Since the scheme allows the use of large force reflection gain, it can assure good task performance. Moreover, the scheme does not require any priori knowledge on a slave arm dynamics, a slave arm controller and an environment, and thus, it can be easily applied to the control of any telerobot systems. Through a series of experiments effectiveness of the proposed algorithm has been verified.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.135-138
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2007
In this paper, intelligent filtering methodology for masterarm translation signal is proposed. Fidelity and stability are contradicting factors in teleoperation. Human hand trembling filtering is one of the problems in telemanipulation field. During every operation the hand has a certain vibration that can affect the quality of teleoperation, especially in carrying FPD (Flat Panel for Display), nanomanipuation and other precise tasks. It is very important to study the kinesthetic perception of the human and to optimize the teleoperation system accordingly. To cancel out the influence of human's hand vibration the signal from the masterarm should be filtered. One of the feasible solutions is to use an intelligent filter, which is a very flexible instrument. Applying intelligent filtering methodology, we can use some heuristic methods to solve the filtering problem.
A high speed control system for a telerobot using DSP is developed. The system is designed to resolve computational burden in advanced algorithms. The design is assumed to h ave no specific algorithm and robot configuration. The system is composed of a teaching box, a DSP board, a set of servo drivers and 16 bit microcomputer system. The teaching box is designed as a man-machine interface, which has two joysticks with three degrees of freedom for velocity generation in Cartesian space. The DSP board, i.e. DSP56000ADS based on a 10.25MIPS digital signal processor, DSP56001, computes the inverse Jacobian matrix which transforms Cartesian velocity into joint velocity. A resolved motion rate control algorithm for a 5 degrees of freedom manipulator was implemented. About 100 Hz sampling rate was achieved in this system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.05a
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pp.161-165
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2001
최근 인터넷은 전 세계적으로 대중화되고 다양한 분야에서 많이 응용되고 있다. 특히 인터넷을 이용한 Telerobot 시스템의 연구가 활발히 진행되면서, 인터넷상에서의 네트워크 상태나 대역폭에 따른 시간지연 문제가 중요한 이슈가 되고 있다. 이는 조작자가 의도하는 데로 이동로봇을 제어하기 위해 반드시 해결되어야할 문제이다. 따라서 본 논문에서는 원격지의 조작자가 지시하는 데로의 원활한 주행을 위하여 이동로봇에 전송되는 명령에 신간정보를 함께 보냄으로써, 이를 수신한 이동로봇이 지연시간을 계산하여 시간지연에 따른 경로오차를 보상하거나, 이전의 경로를 이용하여 앞으로의 경로를 예측함으로써 이동로봇이 적절한 경로를 주행할 수 있도록 함을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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