Learning control of a robot manipulator is proposed using the backpropagation neural network. The learning controller is composed of both a linear feedback controller and a neural network-based feedforward controller. The stability analysis of the learning controller is presented. Three energy functions are selected in teaching the neural network controller : 1/2.SIGMA.vertical bar torque error vertical bar $^{2}$, 1/2.SIGMA..alpha. vertical bar position error vertical bar $^{2}$ + .betha. vertical bar velocity error vertical bar $^{2}$ + .gamma. vertical bar acceleration error vertical bar $^{2}$ and learning methods are presented. Simulation results show that the learning controller which is learned to minimize the third energy function performs better than the others in tracking problems. Some properties of the learning controller are discussed with simulation results.
In general, the control of robot arms falls into two board categories (position control and force control). The joint interpolated trajectory schemes generally interpolate the desired joint path by a class of polynomial functions and generate a sequence of time based control set points for the control of a manipulator from a initial location to its destination. A digital position controller was designed and adapted to the industrial balancing manipulator. And also, the joint interpolated trajectory using 3rd order polynomial was generated in this study. The IBM PC used as the main controller and the trajectory planner had enough run-time capabilities. The 8097BH microcontroller is an integral pan of the joint controller which directly controls an axis of motion. The PI servo control system to treat each joint of the robot arm as a independent joint servo mechanism had satisfying performance, and a sequence of time-based intermediate configurations of the manipulator hand showed good continuity and smoothness on position and velocity of the manipulator's joint coordinates along the trajectory.
In many areas of technology there are machines and systems controllable in up to six degrees of freedom. Helicopters and underwater vehicles, industrial robots are among the first representatives of this category. They need six degrees of freedom in order to move and orient within their workspace. An even broader and more explosively growing area is 3D computer graphics and virtual environment. In this work, functions of 3D input device are described and two types of commercial 3D input device are presented. Then, a preliminary experiment of a low cost 6 axis force/moment sensor is presented that can also be sued as a 3D input device. A low cost force/moment sensor and its application in robot teaching experiment is described. It computes the direction of 3 components of the force and 3 components of the moment applied by human holding the sensor by hand. The concept is shown by an experiment where the tool position and orientation of a robot in 3 dimensional space is controlled by the proposed sensor.
The systems for assisted living and convenience of user real-time requirement in data communication among devices. therefore, it system was requirement to implementation of the hardware which guarantees the real-time to load the high-performance processor with suitable Operation System. This paper apply to operated intelligence robot in USN(Ubiquitous Sensor Network) environment, particularly, it is architecture research for guarantees the real-time of a sink-node that collect various sensor information from sensors and sending to main control unit.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.2
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pp.87-92
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2006
This paper supplements shortcoming of radioactivity check by detecting defect of SWP weld zone using ultrasonic wave. Manufacture 2 stage robot detection systems that can follow weld bead of SWP by method to detect weld defects of SWP that shape of weld bead is complex for this as quantitative. Also, through signal processing ultrasonic wave defect signal system of GUI environment that can grasp easily existence availability of defect because do videotex compose. Ultrasonic wave signal of weld defects develops artificial intelligence style sightseeing system to enhance pattern recognition of weld defects and the classification rate using neural net. Classification of weld defects that do fan Planar defect and that do volume defect of by classify.
Kim, Joo-Han;Rhyu, Se-Hyun;Chung, Jung-Kee;Sung, Ha-Kyeong;Lee, Jong-Bae
Proceedings of the KIEE Conference
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2002.11d
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pp.135-137
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2002
Many application in robotics, telecommunication, automation systems etc require powerful actuator. The powerful actuator have Speeds up to high speed and high output torque efficiencies. To accomplish a powerful actuator, these powerful motor have to be combined with gearheads of the same outer diameter. So, we have developed BLDC motor and planetary type gearheads as powerful actuator. The BLDC motor have advantages that compact structure, high efficiency, high reliability. The Planetary type gearheads have advantages that same-axle structure, high torque transmission, low noise in comparison with spur gearheads. In this study included BLDC motor and planetary type gearheads design, manufacture. This time study peformed for actuator of entertainment robot.
When real robot manipulators arc mathematically modeled, uncertainties are not avoidable. The uncertainties are often nonlinear and time varying, The uncertain factors come from imperfect knowledge of system parameters, payload change, friction, external disturbance and etc. We proposed a class of robust hybrid position/force control of manipulators and provided the stability analysis in the previous work. In the work, we propose a class of adaptive robust hybrid position/force control of manipulators with bound estimation and the stability based on Lyapunov function is presented. Especially, this controller does not need the information of uncertainty bound. The simulation results are provided to show the effectiveness of the algorithm.
The objective of this research is to monitor and control the vehicle motion in order to remove out the existing safety risk based upon the human-machine cooperative vehicle control. A predictive control method is proposed to control the steering wheel of the vehicle to keep the lane. Desired angle of the steering wheel to control the vehicle motion could be calculated based upon vehicle dynamics, current and estimated pose of the vehicle every sample steps. The vehicle pose and the road curvature were calculated by geometrically fusing sensor data from camera image, tachometer and steering wheel encoder though the Perception Net, where not only the state variables, but also the corresponding uncertainties were propagated in forward and backward direction in such a way to satisfy the given constraint condition, maintain consistency, reduce the uncertainties, and guarantee robustness. A series of experiments was conducted to evaluate the control performance, in which a car Like robot was utilized to quit unwanted safety problem. As the results, the robot was keeping very well a given lane with arbitrary shape at moderate speed.
This paper relates to develop the human-mobile interface system using saccadic eye movements as an aid to the disabled. EOG(ElectroOculoGraphy) method is used to measure the potentials of rapid eye movements because the method is not expensive and the device is simple. But because the resolution and accuracy of this signal are not good, the algorithm to remove the drifting, using ideal velocity shape, is applied to process the signals. The mobile robot (POSTUR-II) used in this system was developed in Robot & Bio-mechatronics laboratory in POSTECH and has the tele-operation system for the tele-communication with a main computer. Our Research is to help the physically disabled except his eye movements to operate some works with the mobile. Our Results about the system's possibility will be showed by some experimental tests giving the point information to the mobile by eye-gaze.
The conventional algorithms which identify and follow a moving target using a camera located at a fixed position are not appropriate for applying to the cases o( using mobile robots, due to their long processing time. This paper proposes a new tracking algorithm based on the sensing system which uses a line light with a single camera. The algorithm categirizes the motion patterns of a pair of mobile objects into parallel, branching, and merging motion, to decide of which objects the trajectories should be calculated to follow the reference object. Kalman Filter is used to estimate the trajectories of selected objects. The proposed algorithm has shown in the experiments that the mobile robot does not miss the target in most cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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