In this paper, the pneumatic service robot with a hybrid type is developed. A pneumatic has the advantage of good compliance, high payload-to-weight and payload-to-volume ratios, high speed and force capabilities. Using pneumatic actuators which have low stiffness, the service robot can guarantee safety. By suggesting a new serial-parallel hybrid type for the service robot which separates into positioning motion and orienting motion, we can achieve large workspace and high strength-to-moving-weight ratio at the same time. A sliding mode controller can be designed for tracking the desired output using the Lyapunov stability theory and structural properties of pneumatic servo systems. Through many experiments of circular trajectory, the pneumatic service robot is evaluated and verified.
본 논문에서는 관절 경직 환자의 재활 치료를 위한 공압 실린더를 이용한 하이브리드형 로봇을 연구 개발하였다. 공압 실린더는 우수한 컴플라이언스를 가지고 있고 부피나 중량에 비해 높은 구동력을 가지고 있다 낮은 강성을 지닌 공압 구동기는 안정이 보장되어야 하는 물리 치료용 로봇의 구현에 적용하기 적당하다. 본 연구에서 제안한 로봇 시스템은 직렬형과 병렬형을 결합한 하이브리드 형으로 위치 결정부와 자세 결정부로 구분되며 하이브리드 구조를 통해 넓은 작업영역과 구동력을 얻을 수 있었다. 슬라이딩 모드 제어기를 이용하여 로봇 시스템의 공압 서보시스템의 추종성과 안정성을 얻을 수 있었으며 실험을 통하여서 개발된 시스템에 대한 검증을 하였다.
In this paper, we present a new type of spherical robot having two arms. This robot, called KisBot, mechanically consists of three parts, a wheel-shaped body and two rotating semi-spheres. In side of each semi-sphere, there exists an arm which is designed based on slider-crank mechanism for space efficiency. KisBot has hybrid types of driving mode: rolling and wheeling. In the rolling mode, the robot folds its arms through inside of itself and uses them as pendulum, then the robot works like a pendulum-driven robot. In the wheeling mode, two arms are extended from inside of the robot and are contacted to the ground, then the robot works like a one-wheel car. The Robot arms can be used as a brake during rolling mode and add friction to the robot for climbing a slope during wheeling mode. We developed a remote controlled type robot for experiment. It contains two DC motors which are located in the center of each semi-sphere for main propulsion, two RC motors for each arm operation, speed controllers for each semi-sphere, batteries for main power source, and other mechanical components. Experiments for the rolling and wheeling mode verify the hybrid driving ability and efficiency of the our proposed spherical robot.
This paper presents neural networks for hybrid position/force control which is a type of position and force control for robot manipulators. The performance of conventional hybrid position/force control is excellent in the case of the exactly-known dynamic model of the robot, but degrades seriously as the uncertainty of the model increases. Hence, the neural network control scheme is presented here to overcome such shortcoming. The introduced neural term is designed to learn the uncertainty of the robot, and to control the robot through uncertainty compensation. Further more, the learning rule of the neural network is derived and is shown to be effective in the sense that it requires neither desired output of the network nor error back propagation through the plant. The proposed scheme is verified through the simulation of hybrid position/force control of a 6-dof robot manipulator.
An improved robust hybrid control law is proposed. This law used the separated bounding function and the stiffness bound. It satisfied the performance though we don't know precise information of contact environments. It guarantees the practical stability in sense of Lyapunov. Simulation was performed to validate this law using a four-axis SCARA type robot manipulator.
An improved robust hybrid control law is proposed This law uses the separated bounding function: so uncertainties of each axis does not affect the others. Also, this law uses the separated $\varepsilon$, so we can take different $\varepsilon$ for each axis This law guarantees the practical stability in sense of Lyapunov. Simulation was performed to validate this law using a four-axis SCARA type robot manipulator.
In order to implement continuous-path motion on a robot, it is necessary to blend one joint motion to another joint motion near a via point in a trapezoidal form of joint velocity. First, the velocity superposition using parametric interpolation is proposed. Hybrid motion blending is defined as the blending of different two type's motions such as blending of joint motion with linear motion, in the neighborhood of a via point. Second, hybrid motion blending algorithm is proposed based on velocity superposition using parametric interpolation. By using a 3-axis SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm) robot with $LabVIEW^{(R)}$$controller^{(1)}$, the velocity superposition algorithm using parametric interpolation is shown to result in less vibration, compared with PTP(Point- To-Point) motion and Kim's algorithm. Moreover, the hybrid motion $algorithm^{(2)}$ is implemented on the robot using $LabVIEW^{(R)(1)}$ programming, which is confirmed by showing the end-effector path of joint-linear hybrid motion.
In this paper, we proposed a hybrid type robot that simultaneously surveillance and reconnaissance on the ground and in the air. It was possible to expand the surveillance and reconnaissance range by expanding the surveillance and reconnaissance area of the ground robot and quickly moving to the hidden area through the drone. First, ground robots go to mission areas through drones and perform surveillance and reconnaissance missions for urban warfare or mountainous areas. Second, drones move ground robots quickly. It transmits surveillance and reconnaissance images of ground robots to the control system and performs reconnaissance missions at the same time. Finally, in order to secure the interoperability of these hybrid robots, basic performance and environmental performance were verified. The evaluation method was tested and verified based on the KS standards.
This hybrid position/force control for the dynamic walking of the biped robot is performed in this paper. After the biped robot was modeled with 14 degrees of freedom of the multibody dynamics, the equations of motion are constructed using velocity transformation technique. Then the inverse dynamic analysis is performed for determining the driving torques and the ground reaction forces. From this analysis, obtains the maximum ground contact force at the moment of contacting which act on the rear of the sole of swing leg and the distribution curve of the ground reaction. Because these maximum force and distribution type acts an important role to the stability of the whole dynamic walking, they are reduced and distributed smoothly by means of the trajectory of the modified ground reaction force. This new trajectory is used to the reference input for more stable dynamic walking of the whole walking region.
An new class of robust position/force hybrid control law is proposed for uncertain robot manipulators. The uncertainty is nonlinear and (plssibly fast) time-varying. Therefore, the uncertain factors such as imper- fect modeling, friction, payload change, and external disturbance are all addressed. Based on the possible bound of the uncertainty, the controller is constructed and the stability study based on Lyapunov function is presented. To show that the proposed control laws are indeed applicable, the theoretical result is applied to a SCARA-type robot manipulator and simulation result is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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