Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.10
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pp.930-939
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2004
In this paper, both dynamic constraints and kinematic constraints are considered for the analysis of manipulability of robotic systems comprised of multiple cooperating arms. Given bounds on the torques of each Joint actuator for every robot, the purpose of this study is to drive the bounds of task-space acceleration of object carried by the system. Bounds on each joint torque, described as a polytope, is transformed to the task-space acceleration through matrices related with robot dynamics, robot kinematics, object dynamics, grasp conditions, and contact conditions. A series of mathematical manipulations including the procedure calculating minimum infinite-norm solution of linear equation is applied to get the reachable acceleration bounds from given actuator dynamic constrains. Several examples including two robot systems as well as three robot system are shown with the assumptions of complete-constraint contact model(or' very soft contact') and insufficient or proper degree of freedom robot.
In this paper, wireless interface of the motion between human and robot is implemented. The idea is that if a human who is equiped with device including accelerometer and rate-gyro sensor move his/her arm, then the robot follows human motion. The robot is designed as wheeled type mobile robot with two link arms. The robot´s basic movements such as forward, backward, left, right movement can be controlled from foot sensor which human steps on. Arm movements can be controlled by arm motion of human motion. In order to detect human motion, sensor data analysis from gyro and accelerometer has to be done. Data from sensors are transferred through wireless communication to activate the robot.
In the view of the fact that mobile robot in nuclear facilities should be able to turn in narrow space, go over obstacles, and climb stairs for the inspection and maintenance, a robot, named as KAEROT, is developed. It adopts 2DWIS (2-Driving Wheels, 1-Steering) and has three planetary wheels that are composed of two star-like arms and three small wheels. The experiments were carried out in two locomotion methods; (1) by controlling the rear wheel speed as a function of steering angle, and (2) by using inclination and stair-detection sensor to control the position of planetary and small wheel. The developed robot moved on the floor with stability. Results from the experiment on the rectangular obstacle as well as the computer simulation showed a feasibility on the stairs.
Kim, Chan-O;Choi, Sung;Cheong, Joo-No;Yang, Gwang-Woong;Kim, Hong-Seo
The Journal of Korea Robotics Society
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v.2
no.2
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pp.129-136
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2007
This paper introduces a position-based robust visual servoing method which is developed for operation of a human-like robot with two arms. The proposed visual servoing method utilizes SIFT algorithm for object detection and CAMSHIFT algorithm for object tracking. While the conventional CAMSHIFT has been used mainly for object tracking in a 2D image plane, we extend its usage for object tracking in 3D space, by combining the results of CAMSHIFT for two image plane of a stereo camera. This approach shows a robust and dependable result. Once the robot's task is defined based on the extracted 3D information, the robot is commanded to carry out the task. We conduct several position-based visual servoing tasks and compare performances under different conditions. The results show that the proposed visual tracking algorithm is simple but very effective for position-based visual servoing.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.5
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pp.462-467
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2013
This paper presents a modified disturbance observer (MDOB) for controlling two arms of a manipulator designed for a home service robot. The MDOB is slightly different from the original DOB in that it uses an accelerometer to measure acceleration of the robot arm. Then it uses the acceleration to estimate the disturbance to cancel out in the control loop. Relying on the acceleration information of the robot arm, a partial model-based control structure is formed. Experimental studies of position control of 2 DOF robot arm are conducted to evaluate the performance of the proposed position control by an MDOB method.
Control of multi-link robot arms is a very difficult problem because of the highly nonlinear dynamics. Decentralized control scheme is developed for control of robot manipulators based on RBF(Radial Basis Function) Neural Networks. RBF Neural Networks is used to approximate the coupling forces among the joints, coriolis force, centrifugal force, gravitational force, and frictional force. The compensation controller is also proposed to estimate the bound of approximation error so that the chattering effect of the control effort can be reduced. The proposed scheme does not require an accurate manipulator dynamic, and it is proved that closed-loop system is asymptotic stable despite the gross robot parameter variations. Numerical simulations for two-link robot manipulator are included to show the effectiveness of controller.
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.
A minimum-time trajectory planning for two robot arms with designated paths and coordination is proposed. The problem considered in this paper is a subproblem of hierarchically decomposed trajectory planning approach for multiple robots : i) path planning, ii) coordination planning, iii) velocity planning. In coordination planning stage, coordination space, a specific form of configuration space, is constructed to determine collision region and collision-free region, and a collision-free coordination curve (CFCC) passing collision-free region is selected. In velocity planning stage, normal dynamic equations of the robots, described by joint angles, velocities and accelerations, are converted into simpler forms which are described by traveling distance along collision-free coordination curve. By utilizing maximum allowable torques and joint velocity limits, admissible range of velocity and acceleration along CFCC is derived, and a minimum-time velocity planning is calculated in phase plane. Also the planning algorithm itself is converted to simple numerical iterative calculation form based on the concept of neural optimization network, which gives a feasible approximate solution to this planning problem. To show the usefulness of proposed method, an example of trajectory planning for 2 SCARA type robots in common workspace is illustrated.
As personal robots coexist with a person with a role to help a person, while adapting various human life and environment, the personal robots have to accommodate frequently-changing or different-from-home-to-home environment. In addition, personal robots may have many kinds of different Kinematic configurations depending on the capabilities. Some may have a mobile base and others may have arms and a head. The motivation of this study arises from this not-well-defined home environment and varying Kinematic configuration. So the goal of this study is to develop a general control architecture for personal robots. There exist three major architectures; deliberative, reactive and hybrid. We found that these are applicable only for the defined environment with a fixed Kinematic configuration. Neither could accommodate the above two requirements. For the general solution, we propose a Supervised Hybrid Architecture (SHA), in which we use double layers of deliberative and reactive controls, distributed control with a modular design of Kinematic configurations, and real-time Linux OS. Deliberative and reactive actions interact through a corresponding arbitrator. These arbitrators help a robot to choose an appropriate architecture depending on the current situation to successfully perform a given task. The distributed control modules communicate through IEEE 1394 for the easy expandability. With a personal robot platform with a mobile base, two arms, a head and a pan-tilt stereo eye system, we tested the developed SHA for static as well as dynamic environments. For this application, we developed decision-making rules for selecting appropriate control methods for several situations of navigation task. Examples are shown to show the effectiveness.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.1
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pp.69-77
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1991
A collision-free trajectory planning algorithm using an iterative learning concept is proposed for dual robot arms in a 3-D common workspace to accurately follow their specified paths with constant velocities. Specifically, a collision-free trajectory minimizing the trajectory error is obtained first by employing the linear programming technique. Then the total operating time is iteratively adjusted based on the maximum trajectory error of the previous iteration so that the collision-free trajectory has no deviation from the specified path and also that the operating time is near-minimal. To show the validity of the proposed algorithm, a numerical example is presented based on two planar robots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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