This paper presents a robust adaptive control scheme based on the Lyapunov design for robot manipulators subjected to inertial parameter uncertainties and bounded torque disturbances. The scheme is a modified version of the adaptive computed torque method which adopts a dead zone into the adaptation mechanism so as to avoid parameter drifts by disturbances. It is shown via stability analysis and computer simulations that all the signals in the overall adaptive system are bounded and tracking errors lie within a prespecified bound.
This paper presents the recent findings for collision avoidance of two manipulators in addition to the results shown in Lee [4]. The collision situation we assume here is that the prespecified final time $K_{f}$ and the prespecified path of one robot can be modified for the purpose of collision avoidance with the other robot. The collision avoidance problem is resolved into three independent categories for a systematic approach.h.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.7
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pp.836-840
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1999
Linear motion and angular motion in task space are handled separately in joint velocity planning for redundant robot manipulators. In solving inverse kinematic equations with given joint velocity limits, we consider the order of priority for linear motion and angular motion. The proposed method will be useful in such applications where only linear motions are important than angular motions or vice versa.
This paper presents a collision avoidance scheme for redundant robot manipulators based on the Configuration Control Scheme. We set a center line through the free space. And we use the redundancy to put the robot links, around the center line as close as possible to avoid the collision with obstacles. Computer simulation shows the effectiveness of this approach.
Usually the first three joint variables (major link) and the next three joint variables (minor link) are used to determine the position and the orientation, respectively, of 6 degrees-of-freedom robot manipulators. In this paper, the Jacobians of 20 major links and 6 minor links are calculated to find the positional maneuverability matrices and orientational maneuverability matrices. Then the kinematic characteristics of the major and minor links are examined. Also we gave the measures of maneuverability and the controllability of the links for the figure of merits of robot manipulator design.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.10
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pp.1908-1913
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2010
In this paper, a robust variable structure tracking controller is designed for the mixed tracking control of highly nonlinear rigid robot manipulators for the first time. The mixed control problem under consideration is extended from the basic tracking problem, with the different initial condition of both the planned trajectory and link of robots. This control problem in robotics is not addressed to until now. The tracking accuracy to the sliding trajectory after reaching is analyzed. The stability of the closed loop system is investigated in detail in Theorem 2. The results of Theorem 2 provide the stable condition for control gains. Combing the results of Theorem 1 and Theorem 2 gives rise to possibility of designing the improved variable structure tracking controller to guarantee the tracking error from the determined sliding trajectory within the prescribed accuracy after reaching. The usefulness of the algorithm has been demonstrated through simulation studies on the mixed tracking control of a two.link robot under parameter uncertainties and payload variations.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1999.10a
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pp.113-118
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1999
This paper presents a new approach to the design of neural control system using digital signal processors in order to improve the precision and robustness. Robotic manipulators have become increasingly important n the field of flexible automation. High speed and high-precision trajectory tracking are indispensable capabilities for their versatile application. The need to meet demanding control requirement in increasingly complex dynamical control systems under significant uncertainties, leads toward design of intelligent manipulation robots. The TMS320C31 is used in implementing real time neural control to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In this control scheme, the networks introduced are neural nets with dynamic neurons, whose dynamics are distributed over all the network nodes. The nets are trained by the distributed dynamic back propagation algorithm. The proposed neural network control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time control. Performance of the neural controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCARA robot.
Performance of force tracking impedance control of robot manipulators is degraded by the uncertainties in the robot and environment dynamic model. The purpose of this paper is to improve the controller robustness by applying neural network. Neural networks are designed to learn the uncertainties in robot and environment model for compensating the uncertainties. The proposed scheme is verified through the simulation of 20DOF robot manipulator.
Recently, personal robots and home robots are developing by many companies and research groups. It is considered that a general effective interface for user of those robots is speech or voice. In this paper, Japanese speech based man-machine interface system is discussed for reflecting the fuzziness of natural language on robots, by using fuzzy reasoning. The present system consists of the derivation part of action command and the modification part of the derived command. In particular, a unique problem of Japanese is solved by applying the morphological analyzer ChaSen. The proposed system is applied for the motion control of a robot manipulator. It is proved from the experimental results that the proposed system can easily modify the same voice command to the actual different levels of the command, according to the current state of the robot.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.04a
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pp.173-179
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2002
This paper presents a new approach to the design of adaptive control system using DSPs(TMS320C50) fur robotic manipulators to achieve trajectory tracking angles. Digital signal processors are used in implementing real time adaptive control algorithms to provide motion for robotic manipulators. In the proposed scheme, adaptation laws are derived from the improved second stability analysis based on the indirect adaptive control theory. The proposed control scheme is simple in structure, fast in computation, an suitable fur implementation of real-time control. Moreover, this scheme does not require an accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the adaptive controller is illustrated by experimental results for a SCARA robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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