Milli-scale crawling robots have been widely studied due to their maneuverability in confined spaces. For successful crawling, the crawling robots basically required to fulfill alternating gait with elliptical foot trajectory. The alternating gait with elliptical foot trajectory normally generates both forward and upward motion. The upward motion makes the aerial phase and during the aerial phase, the forward motion enables the crawling robots to proceed. This simultaneous forward and upward motion finally results in fast crawling speed. In this paper, we propose a novel alternating mechanism to make a crab-inspired eight-legged crawling robot. The key design strategy is an alternating mechanism based on double four-bar linkages. Crab-like robots normally employs gear-chain drive to make the opposite phase between neighboring legs. To use the gear-chain drive to this milli-scale robot system, however, is not easy because of heavy weight and mechanism complexity. To solve the issue, the double-four bar linkages has been invented to generate the oaring motion for transmitting the equal motion in the opposite phase. Thanks to the proposed mechanism, the robot crawls just like the real crab with the crawling speed of 0.57 m/s.
In this study, a fast motion planning method for the swing motion of a 6x6 wheel-legged robot to traverse large obstacles and gaps is proposed. The motion planning method presented in the previous paper, which was based on trajectory optimization, took up to tens of seconds and was limited to two-dimensional, structured vertical obstacles and trenches. A deep neural network based on one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN) is introduced to generate keyframes, which are then used to represent smooth reference commands for the six leg angles along the robot's path. The network is initially trained using the behavioral cloning method with a dataset gathered from previous simulation results of the trajectory optimization. Its performance is then improved through reinforcement learning, using a one-step REINFORCE algorithm. The trained model has increased the speed of motion planning by up to 820 times and improved the success rates of obstacle crossing under harsh conditions, such as low friction and high roughness.
An optimal capturing trajectory for a moving object is proposed in this paper based on the observation that a single-curvature path is more accurate than double-or triple-curvature paths. Moving distance, moving time, and trajectory error are major factors considered in deciding an optimal path for capturing the moving object. That is, the moving time and distance are minimized while the trajectory error is maintained as small as possible. The three major factors are compared for the single and the double curvature trajectories to show superiority of the single curvature trajectory. Based upon the single curvature trajectory, a kinematics model of a mobile robot is proposed to follow and capture the moving object, in this paper. A capturing scenario can be summarized as follows: 1. Motion of the moving object has been captured by a CCD camera., 2. Position of the moving object has been estimated using the image frames, and 3. The mobile robot tries to follow the moving object along the single curvature trajectory which matches positions and orientations of the moving object and the mobile robot at the final moment. Effectiveness of the single curvature trajectory modeling and capturing algorithm has been proved, through simulations and real experiments using a 2-DOF wheel-based mobile robot.
The kinematic characteristics of cutting device significantly affects cutting performance in 2-dimensional elliptical vibration cutting(EVC) where the cutting tool cuts workpiece, traversing a micro-scale elliptical trajectory in a trochoidal motion. In this study, kinematical characteristics of EVC device constructed with two parallel stacked piezoelectric actuators were analytically modeled and compared with the experimental results. The EVC device was subjected to step and low-frequency(0.1 Hz) sinusoidal inputs to reveal only its kinematical displacement characteristics. Hysteresis in the motion of the device was observed in the thrust direction and distinctive skew of the major axis of the elliptical trajectory of the cutting tool was also noticed. Discrepancy in the voltage-to-displacement characteristics of the piezoelectric actuators was found to largely contribute to the skew of the major axis of the elliptical trajectory of the cutting tool. Analytical kinematical model predicted the cutting direction displacement within 10 % error in magnitude with no phase error, but in estimating the thrust direction displacement, it showed a $27^{\circ}$ of phase-lag compared with the measured displacement with no magnitude error.
Transplanting accuracy of a rice transplanter mainly depends on the trajectory of the hoe for picking, conveying and transplanting of seedlings as well as the return motion. The trajectory can be decided and prescribed to be suitable in treating seedlings fur a prevailing soil condition. For the purpose of the transplanting accuracy, the design of a transplanting mechanism would be carried out using a planetary-gear-train system instead of the four bar linkage system. In this study, a design method of transplanting mechanism is theoretically proposed by synthesizing a noncircular planetary-gear-train system fur the tool (hoe) to trace a prescribed trajectory. The method utilizes an optimization approach to decide the lengths of an arm and a tool, the inverse kinematics to figure out the configuration angles of the two links, the roll contact condition in transmitting motion between the gears, and a linearization approach to obtain the shapes of the gears. Based on the proposed method, the shapes of the gears and the lengths of the tools of the planetary-gear-train system are determined fur three prescribed trajectories. A kinematical simulation with a commercialized package program is also carried out to confirm that the gear-train system synthesized with the proposed method is able to trace the prescribed trajectory.
In this paper, we describe the PTP notion of robot manipulators by neural networks. The PTP motion requires the inverse kinematic redline and the joint trajectory generation algorithm. We use the multi-layered Perceptron neural networks and the Error Back Propagation(EBP) learning rule for inverse kinematic problems. Varying the number of hidden layers and the neurons of each hidden layer, we investigate the performance of the neural networks. Increasing the number of learning sweeps, we also discuss the performance of the neural networks. We propose a method for solving the inverse kinematic problems by adding the error compensation neural networks(ECNN). And, we implement the neural networks proposed by Grossberg et al. for automatic trajectory generation and discuss the problems in detail. Applying the neural networks to the current trajectory generation problems, we can refute the computation time for trajectory generation.
This paper deals with determination of motions of a humanoid robot using genetic algorithm. A humanoid robot has some problems of the structural instability basically. So, we have to consider the stable walking gait in gait planning. Besides, it is important to make the smoothly optimal gait for saving the electric power. A mobile robot has battery to move autonomously. But a humanoid robot needs more electric power in order to drive many joints. So, if movements of walking joint don't maintain optimally, it is hard to sustain the battery power during the working period. Also, if a gait trajectory doesn't have optimal state, the expected lift span of joints tends to be decreased. Also, if a gait trajectory doesn't have optimal state, the expected lift span of joints tends to be decreased. To solve these problems, the genetic algorithm is employed to guarantee the optimal gait trajectory. The fitness functions in a genetic algorithm are introduced to find out optimal trajectory, which enables the robot to have the less reduced jerk of joints and get smooth movement. With these all process accomplished by PC-based program, the optimal solution could be obtained from the simulation. In addition, we discuss the design consideration fur the joint motion and distributed computation of tile humanoid, ISHURO, and suggest its result such as structure of the network and a disturbance observer.
The hydraulic system have been used much in a heavy machine which high power source is desired. In the case of the heavy press machine and the injection molding machine, the use of the hydraulic power is essential especially for increasing productivity and getting the good products. Because the hydraulic circuit is very complex and the system parameters are uncertain, the development of the simulation model for hydraulic system is not easy in the heavy machine. In this case, Many researchers have used a commercial program for analysis and development in a major field of study. In this paper, the aim is to develop the simulation model of the hydraulic system with various commercial program for trajectory tracking. And adaptive control method is applied to the simulation model for the trajectory tracking of a cylinder motion. Load on the cylinder is modeled in ADAMS program, the hydraulic circuit including pump, spool valve and cylinder is modeled in AMESim program and a controller is designed in MatLab/simulink program. The suggested model is applied for the tracking of a cylinder motion, and through computer simulation, its trajectory tracking performance is illustrated.
The transducer for multi-directionally movable ultrasonic motor having lambda shaped vibrators has been proposed and designed. The two branches cross at a right angle with each other at the tip. FEM analyses of lambda shaped transducer were carried out to find vibration modes for ultrasonic motor. The lambda shaped transducer has one symmetric mode and two anti-symmetric modes. The symmetric mode generates the normal direction motion of the tip. The lateral and vertical direction motion of the tip are excited by two anti-symmetric modes. The normal and lateral direction motions made an lateral elliptic trajectory. And the normal and vertical direction motions made an vertical elliptic trajectory normal to previous one. The transducer with 1 mm in thickness and 25 mm in length has been fabricated and evaluated. The resonance frequencies of the transducer was 32 kHz and 103 kHz. The tangential and vertical vibration displacement of the transducer having the lateral elliptic trajectory were $1.5{\mu}m\;and\;1.1{\mu}m$, respectively at the driving voltage of 100 Vpp and frequency of 32 kHz and 103 kHz. And the tangential and vertical vibration displacement of the transducer having the vertical elliptic trajectory were $0.4{\mu}m\;and\;0.2{\mu}m$, respectively at the same driving condition.
Most omni-directional mobile robots have to change their trajectory for avoiding obstacles regardless of the size of the obstacles. However, an omni-directional mobile robot having kinematic redundancy can maintain the trajectory while the robot avoids small obstacles. This works deals with the kinematic modeling and motion planning of an omni-directional mobile robot with kinematic redundancy. This robot consists of three wheel mechanisms. Each wheel mechanism is modeled as having four joints, while only three joints are necessary for creating the omni-directional motion. Thus, each chain has one kinematic redundancy. Two types of wheel mechanisms are compared and its kinematic modeling is introduced. Finally, several motion planning algorithms using the kinematic redundancy are investigated. The usefulness of this robot is shown through experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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