This paper proposes a self-calibration method of robots those are used in industrial assembly lines. The proposed method is a position compensation using laser sensor and vision camera. Because the laser sensor is cross type laser sensor which can scan a horizontal and vertical line, it is efficient way to detect a feature of vehicle and winding shape of vehicle's body. For position compensation of 3-Dimensional axis, we applied block interpolation method. For selecting feature point, pattern matching method is used and 3-D position is selected by Euclidean distance mapping between 462 feature values and evaluated feature point. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are performed in real industrial vehicle assembly line. In results, robot's working point can be displayed 3-D points. These points are used to diagnosis error of position and reselecting working point.
The Position Sensitive Detector(PSD) is an useful which can be used to measurement the position of an incidence light in detail and in real-time. In this paper, light sources, to be predefinded positions, are used as landmarks and the 2-D PSD signals are used to compensate the position of a running mobile robot. To induce the position compensation algorithm, first, we inspect the error factor, make the error model, and evaluate the error covariance matrix between the real position and estimated position in dead reckoning system. Next we obtain an optimal position compensation algorithm to update the estimated position using extended Kalman filler by the relation of the external light position and it's PSD signal. Through the simulation of navigating a robot the effectiveness of the proposed method is confirmed.
Nowadays, CPS is used widely, especially in cases which need more precise position information, such as car navigation systems and even in the mobile robot for position measuring in the outdoor environment. RTK (Real-Time Kinematics) and DGPS (Differential Global Positioning System) have more precise accuracy than the general-purposed GPS. However can't easily use them because of high prices and large size of equipments. In order fur the mobile robot to obtain precise position information it is important that CPS receiver has portability and low price. In this study, we introduce a new GPS data acquisition system that offers the precise position data using the DGPS mechanism and satisfying low cost and portability. In addition to this, we propose an improved data compensation algorithm that offers more accurate position information to the outdoor mobile robot by compensating the error rate of CPS data measured from the three points with geometrical rotation and distance formula. Proposed method is verified by comparing with the precise real position data obtained by RTK. Proposed method has more than 70% performance enhancement.
An approach to robot hybrid position/force control, which allows force manipulations to be realized without overshoot and overdamping while in the presence of unknown environment, is given in this paper. The manin idea is to used dynamic compensation for known robot parts and fuzzy compensation for unknown environment so as to improve system performance. The fuzzy compensation is implemented by using rule based fuzzy approach to identify the unknown environment. The establishment of proposed control system consists of following two stages. First, similar to the resovled acceleration control method, dynamic compensation and PD control based on known robot dynamics, kinematics and estimated environment stiffness is introduced. To avoid overshoot the whole control system is constructed with overdamping. In the second stage, the unknown environment stiffness is identified by using fuzzy reasoning, where the fuzzy compensation rules are obtained priori as the expression of the relationship betweenenvironment stiffness and system. Based on the simulation result, comparison between cases with or without fuzzy identifications are given, which illustrate the improvement achieced.
This paper is concerned with the development of Internet-based robot system controlled on the remote site via the Internet. In order to draw the public attention into this exciting system, we built the simple system by which a robot is moved in response to answer for the given OX quizzes. As the primary research fer Internet-based robot control, this study focuses on the development of user-friendly interface by which a beginner achieves information for a robot on the remote site from the 3D virtual simulator and the real camera image. for the compensation of Internet time delay, position prediction simulator is implemented in the user interface.
This paper present effective odometry error compensation using multisensor fusion for the accurate positioning of mobile robot in navigation. During obstacle avoidance and wall following of mobile robot, position estimates obtained by odometry become unrealistic and useless because of its accumulated errors. To measure the position and heading direction of mobile robot accurately, odometry sensor a gyroscope and an azimuth sensor are mounted on mobile robot and Complementary-filter is designed and implemented in order to compensate complementary drawback of each sensor and fuse their information. The experimental results show that the multisensor fusion system is more accurate than odometry only in estimation of the position and direction of mobile robot.
In this paper, accurate position control of a stenciling robot manipulator is designed. The stenciling robot is requried to draw lines and characters on the pavement. Since the robot is huge and heavy, the inertia is expected to play a major role in the tracking performance as desired. Here we are proposing neural network control scheme for a computed-torque like controller for the stenciling robot. On-line compensation is achieved by neural network. Simulation studies with stenciling robot are carried out to test the performance of the proposed control scheme.
The Multi-Purpose Overload Robot (CMOR) is a key subsystem of China Fusion Engineering Test Reactor (CFETR) remote handling system. Due to the long cantilever and large loads of the CMOR, it has a large rigid-flexible coupling deformation that results in a poor position accuracy of the end-effector. In this study, based on the Levenberg-Marquardt algorithm, the spatial grid, and the linearized variable load principle, a variable parameter compensation model was designed to identify the parameters of the CMOR's kinematics models under different loads and at different poses so as to improve the trajectory tracking accuracy. Finally, through Adams-MATLAB/Simulink, the trajectory tracking accuracy of the CMOR's rigid-flexible coupling model was analyzed, and the end position error exceeded 0.1 m. After the variable parameter compensation model, the average position error of the end-effector became less than 0.02 m, which provides a reference for CMOR error compensation.
This paper deals with a fuzzy controller using IA(Immune Algorithm) for Trajectory Tracking of 2-DOF WMR(Wheeled Mobile Robot). The global inputs to the WMR are reference position and reference velocity, which are time variables. The global output of WMR is a current position. The tracking controller makes position error to be converged 0. In order to reduce position error, a compensation velocities on the track of trajectory is necessary. Therefore, a FIAC(Fuzzy-IA controller) is proposed to give velocity compensation in this system. Input variables of fuzzy part are position errors in every sampling time. The output values of fuzzy part are compensation velocities. IA are implemented to adjust the scaling factor of fuzzy part. The computer simulation is performed to get the result of trajectory tracking and to prove efficiency of proposed controller.
In this study an automatic rolling-coil labeling system using robot vision system and peripheral mechanism is proposed and implemented, which instead of the manual labor to attach labels Rolling-coils in a steel mill. The binary image process for the image processing is performed with the threshold, and the contour line is converted to the binary gradient which detects the discontinuous variation of brightness of rolling-coils. The moments invariant algorithm proposed by Hu is used to make it easy to recognize even when the position of the center are different from the trained data. The position error compensation algorithm of six degrees of freedom industrial robot manipulator is also developed and the data of the position of the center rolling-coils, which is obtained by floor mount camera, are transferred by asynchronous communication method. Therefore, even if the position of center is changed, robot moves to the position of center and performs the labeling work successfully. Therefore, this system can be improved the safety and efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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