When biped robots make turns, the ability to walk stably and precisely along any circular path is crucial. In this context, inverse kinematics solutions are found for accurate gait realization, and new zero moment point(ZMP) equations are derived with respect to the cyclindrical coordinate system to facilitate generation of stable walking patterns. Then, appropriate steady and transitional walking patterns are both proposed in form of time functons. Subsequently, walking patterns for a path but of different speeds are generated using the functions and associated formulas, and preliminarily checked for stability based on the ZMP equations. Upon comparison of those cases, one can see how and when robots may fall down during circular walking. Finally, those patterns are put to test on the sample robot by ADAMS(R) along with the inverse kinematics solutions and a new balance control scheme compensating for insufficient stability particulary during the initial transition period. Test results show that the robot can walk along the circular path as predicted at a resonably high speed despite the distributed mass and ground contact effects, validating effectiveness of the suggested approach.
The purpose of this paper is to design and construct the compact type joint driver and controller of the biped robot. This biped robot will be designed to be suitable for the practical usages and applications in the work environment, which is not plat floor, like a stairs by taking the stand-alone style that equipped all the parts except power sources. Generally, highly nonlinear motion dynamics of the biped robot is realized to linear approximations by installing a high-ratio speed reducer at each joint and dividing motions into a several piecewise linear motions, which is realized by the digital controller design techniques. This biped robot has symmetrical structure to get the stable walking ability and also the hierachical structure to control each joint as well. That is, all of the joint controllers are connected to the main controller in the composition of overall controllers. The driver and controller of each joint uses PI controller that compensate the velocity and position errors by the data of the encoder. And the signal characteristics of each joint controller forms a trapezoid speed profile which is predefined by the values of direction, maximum velocity and position.
This paper deals with the gait generation of Biped Walking Robot (IWR-III) to have a continuous walking pattern like human. For this, trajectory planning with the consideration of kick action is done in each walking step, and the coordinate transformation is done for simplifying the kinematics. The trunk moves continuously for all walking time and moves toward Z-axis. Balancing motion is acquired by FDM(Finite Difference Method) during the walking. By combining 4-types of pre-defined steps, multi-step walking is done. Using numerical simulator, dynamic analysis and system stability is confirmed. Walking motion is visualized by 3D-Graphic simulator. As a result, the motion of balancing joints can be reduced by the trunk ahead effect during kick action, and impactless smooth walking is implemented by the experiment.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권3호
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pp.269-282
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2007
This paper presents a robust control method via the intelligent adaptive backstepping design technique for stable walking of nine-link biped robots with unknown model uncertainties and external disturbances. In our control structure, the self recurrent wavelet neural network(SRWNN) which has the information storage ability is used to observe the uncertainties of the biped robots. The adaptation laws for all weights of the SRWNN are induced from the Lyapunov stability theorem, which are used for on-line controlling biped robots. Also, we prove that all signals in the closed-loop adaptive system are uniformly ultimately bounded. Through computer simulations of a nine-link biped robot with model uncertainties and external disturbances, we illustrate the effectiveness of the proposed control system.
본 논문에서는 지능재어기법을 이용하여 이족로봇 제어기를 설계한다. 이족로봇 제어기는 복잡성을 해결하기 위해 4개 소 그룹으로 모듈화 하고, 이 모듈들은 신경망을 이용한 계층적 모듈라 신경망 (Hierarchical Mixture of Experts; HME) 기법을 도입한다. 그리고 신경망은 직접제어기법으로 이족로봇의 역 동력학을 학습한다. HME는 나무구조의 네트워크로 입출력 집합을 학습하여 출력공간에 대한 입력공간을 재분할하는 능력을 가지고 있다. EM 알고리즘을 이용한 HME는 반복적 학습을 통하여 이족로봇의 동력학을 모델링하며 HME 의 가상오차를 생성하여 이족로봇보행시 안전한 보행을 수행할 수 있는 이족로봇의 제어기를 설계한다.
본 논문에서는 이족로봇의 자연스러운 보행 패턴을 생성하기 위해 인간의 보행 회전력(torque)을 주파수 영역에서 분석하고 분석된 데이터를 이용하여 적응적으로 이족로봇의 보행패턴을 생성하는 기법을 제안한다. 인간의 보행 회전력은 시간영역에서 복잡한 형태를 가지므로 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 주파수영역으로 변환시켜 분석한다. 주파수 영역에서 얻어진 보행 회전력의 특징을 이용하여 이족로봇의 sagittal plane에서의 보행패턴을 생성한다. 또한 이족로봇의 안정적이 보행 패턴을 생성하기 위하여 동적 평형 상태임을 판단할 수 있는 Zero Moment Point(ZMP)해석을 통해 frontal plane상의 보행패턴을 생성하여 3차원 공간상의 안정적이고 인간과 같이 자연스러운 보행 패턴을 생성했다.
This paper proposes an adaptive trajectory generation strategy of using on-line ZMP information and an impedance control method for biped robots. Since robots experience various disturbances during their locomotion, their walking mechanism should have the robustness against those disturbances, which requires an on-line adaptation capability. In this context, an on-line trajectory planner is proposed to compensate the required moment for recovering stability. The ZMP equation and sensed ZMP information are used in this trajectory generation strategy. In order to control a biped robot to be able to walk stably, its controller should guarantee stable footing at the moment of feet contacts with the ground as well as maintaining good trajectory tracking performance. Otherwise, the stability of robot will be significantly compromised. To reduce the magnitude of an impact and guarantee a stable footing when a foot contacts with the ground, this paper. proposes to increase the damping of the leg drastically and to modify the reference trajectory of the leg. In the proposed control scheme, the constrained leg is controlled by impedance control using the impedance model with respect to the base link. Computer simulations performed with a 3-dof environment model that consists of combination of a nonlinear and linear compliant contact model show that the proposed controller performs well and that it has robustness against unknown uneven surface. Moreover, the biped robot with the proposed trajectory generator can walk even when it is pushed with a certain amount of external force.
We propose a new approach to control a biped robot motion based on iterative learning of voice command for the implementation of smart factory. The real-time processing of speech signal is very important for high-speed and precise automatic voice recognition technology. Recently, voice recognition is being used for intelligent robot control, artificial life, wireless communication and IoT application. In order to extract valuable information from the speech signal, make decisions on the process, and obtain results, the data needs to be manipulated and analyzed. Basic method used for extracting the features of the voice signal is to find the Mel frequency cepstral coefficients. Mel-frequency cepstral coefficients are the coefficients that collectively represent the short-term power spectrum of a sound, based on a linear cosine transform of a log power spectrum on a nonlinear mel scale of frequency. The reliability of voice command to control of the biped robot's motion is illustrated by computer simulation and experiment for biped walking robot with 24 joint.
본 논문에서는 보행 로봇의 자세 안정화 및 동적 걸음새를 구현하였다. 10개의 RC 서보모터가 로봇 관절에 사용되었고, 각 로봇의 관절은 어떤 걸음새 동작에도 충분히 움직일 수 있게 하였다. 각 관절 궤적은 3차 스플라인 보간법에 의해 생성되며, 궤적의 안정성은 로봇 모델링에 의한 ZMP(Zero Moment Point)를 이용하여 입증하였다. 또한 복잡한 구조와 표현을 피하기 위해 각 가속도를 이용한 ZMP방법을 구현 하였고, 로봇의 안정 상태를 측정하기 위해 기울기 센서와 자이로 센서가 사용되었다. 10개의 서보모터 제어, 궤적 생성, ZMP 보상, 센서 측정 등 과 같은 대부분의 계산 과정은 DSP에서 이루어지며, PC에서는 단순히 로봇의 상태, 데이터 처리 등의 모니터링에 이용하였다.
This study presents new scheme for various walking pattern of biped robot under the limitted enviroments. We show that the neural network is significantly more attractive intelligent controller design than previous traditional forms of control systems. A multilayer backpropagation neural network identification is simulated to obtain a learning control solution of biped robot. Once the neural network has learned, the other neural network control is designed for various trajectory tracking control with same learning-base. The main advantage of our scheme is that we do not require any knowledge about the system dynamic and nonlinear characteristic, and can therefore treat the robot as a black box. It is also shown that the neural network is a powerful control theory for various trajectory tracking control of biped robot with same learning-vase. That is, we do net change the control parameter for various trajectory tracking control. Simulation and experimental result show that the neural network is practically feasible and realizable for iterative learning control of biped robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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