Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.18
no.4
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pp.259-266
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2015
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.
In this study, we propose an improved view-based navigation method for obstacle avoidance and evaluate the effectiveness of the method in real environments with real obstacles. The proposed method possesses the ability to estimate the position and rotation of a mobile robot, even if the mobile robot strays from a recording path for the purpose of avoiding obstacles. In order to achieve this, ego-motion estimation was incorporated into the existing view-based navigation system. The ego-motion is calculated from SURF points between a current view and a recorded view using a Kinect sensor. In conventional view-based navigation systems, it is difficult to generate alternate paths to avoid obstacles. The proposed method is anticipated to allow a mobile robot greater flexibility in path planning to avoid humans and objects expected in real environments. Based on experiments performed in an indoor environment using a mobile robot, we evaluated the measurement accuracy of the proposed method, and confirmed its feasibility for robot navigation in museums and shopping mall.
KIOST developed a deep-sea mining robot called "MineRo" to collect manganese nodules in 2007. MineRo operates on flat ground. SMS (seafloor massive sulfide) deposits are shaped like undulating mountains. This paper deals with a numerical analysis model of a mining robot for SMS deposits. The mining robot consists of a tracked vehicle, chassis structure with a turntable, boom arm with 2 articulations, excavation tool, discharging unit, hydro-electric system, and sensing-and-monitoring system. In order to compare and analyze the dynamic responses of the driving mechanism, various tracked vehicles are modeled using commercial software. Straight driving simulations are conducted under undulating ground conditions. A conceptual design of a mining robot with four track systems for SMS deposits is modeled on the basis of these results.
Cutting process has been automated due to progress of CNC and CAD/CAM, but polishing process has been only depended on experiential knowledge of expert. Polishing work for a curved surface die demands simple and repetitive operations but requires much time for its high precision. Therefore it is operated in the handiwork by skilled worker. However the workers intend to avoid gradually polishing work because of the poor environments such as dust and noise. In order to reduce the polishing time and solve the problem of shortage of skilled workers, it has been done some research for an automation of polishing. To automate the polishing process, a 2 axes polishing robot which is attached to a 3 axes machining center has been developed by our previous research. This automatic polishing robot is able to keep the polishing tool normal on the curved surface of die. Therefore its performance of polishing is improved because of always keeping the tool normal on the surface. In this paper, the smaller sized polishing robot is developed to improve polishing performance. And the controller for 2 axes polishing robot is developed. The controller is composed of TMS320C31 with high speed which is 40-ns instruction cycle time, RAM memory with 64K words, digital input with 64 bits, digital output with 32 bits, and D/A converter with 4 channels, which is 12 bits resolution. To evaluate polishing performance of this developed robot, polishing experiment for shadow mask was carried out.
Le, Chan Hoang;Nguyen, Quang Sang;Park, Hoon Cheol
Smart Structures and Systems
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v.10
no.6
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pp.501-515
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2012
We design and test a shape memory alloy (SMA)-based actuation system that can be used to propel a fish robot. The actuator in the system is composed of a 0.1 mm diameter SMA wire, a 0.5 mm-thick glass/epoxy composite strip, and a fixture frame. The SMA wire is installed in a pre-bent composite strip that provides initial tension to the SMA wire. The actuator can produce a blocking force of about 200 gram force (gf) and displacement of 3.5 mm at the center of the glass/epoxy strip for an 8 V application. The bending motion of the actuator is converted into the tail-beat motion of a fish robot through a linkage system. The fish robot is evaluated by measuring the tail-beat angle, swimming speed, and thrust produced by the tail-beat motion. The tail-beat angle is about $20^{\circ}$, the maximum swimming speed is about 1.6 cm/s, and the measured average thrust is about 0.4 gf when the fish robot is operated at 0.9 Hz.
To optimize movement of a multi-joint robot arm is known to be a difficult problem, because it is a kind of redundant system. Although the end-effector is set its position by each angle of the joints, the angle of each joint cannot be uniquely determined by the position of the end-effector. There exist the infinite number of different sets of joint angles which represent the same position of the end-effector. This paper describes how to manage the angle of each joint to move its end-effector preferably on an X-Y plane with obstacles in the end-effector’s reachable area, and how to optimize the movement of a multi-joint robot arm, evading obstacles. The definition of “preferable” movement depends upon a purpose of robot operation. First, we divide viewpoints of preference into two, 1) the standpoint of the end-effector, and 2) the standpoint of joints. Then, we define multiple objective functions, and formulate it into a multi-objective programming problem. Finally, we solve it using multi-purpose genetic algorithm, and obtain reasonable results. The method described here is possible to add appropriate objective function if necessary for the purpose.
Hyewon Yoon;Jeonghoon Kwak;Kyon-Mo Yang;Byong-Woo Gam;Tae-Gyu Yeo;Jongyoul Park;Kap-Ho Seo
The Journal of Korea Robotics Society
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v.19
no.1
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pp.23-30
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2024
This paper studies a GPS error filtering method that takes into account the continuity of the ongoing path to enhance the safety of autonomous agricultural mobile robots. Real-Time Kinematic Global Positioning System (RTK-GPS) is increasingly utilized for robot position evaluation in outdoor environments due to its significantly higher reliability compared to conventional GPS systems. However, in orchard environments, the robot's current position obtained from RTK-GPS information can become unstable due to unknown disturbances like orchard canopies. This problem can potentially lead to navigation errors and path deviations during the robot's movement. These issues can be resolved by filtering out GPS information that deviates from the continuity of the waypoints traversed, based on the robot's assessment of its current path. The contributions of this paper is as follows. 1) The method based on the previous waypoints of the traveled path to determine the current position and trajectory. 2) GPS filtering method based on deviations from the determined path. 3) Finally, verification of the navigation errors between the method applying the error filter and the method not applying the error filter.
In this paper, we will investigate the position estimation problem for autonomous mobile robots. Formulating this as a state estimation problem for nonlinear SISO system, then we will apply several types of nonlinear observers. Simulation results of observer-based navigation control will be also provided.
This paper suggests an inverse optimal PID control design method for the trajectory tracking case of mechanical systems. Also, simple coarse/fine performance tuning laws are suggested based on the analysis for performance limitation of inverse optimal PID controller. Experimental results for a robot manipulator show the validity of our analysis for the performance tuning methods.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.5
s.311
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pp.10-18
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2006
We propose a new approach to compute possible acceleration boundary, so is called dynamic manipulability, for multiple robotic systems with frictional contacts between robot end-effectors and object. As the frictional contact condition which requires each contact force to lie within a friction cone is based on the nonlinear inequality formalism is not easy to handle the constraint in manipulability analysis. To include the frictional contact condition into the conventional manipulability analysis we approximate the friction cone to a pyramid which is described by linear inequality constraints. And then achievable acceleration boundaries of manipulated object are calculated conventional linear programming technique under constraints for torque capability of each robot and the approximated contact condition. With the proposed method we find some solution to which conventional approaches did not reach. Also, case studies are Presented to illustrate the correctness of the proposed approach for two robot systems of simple planar robots and PUMA560 robots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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