The home service robot supports human beings by performing various kinds of works at home. This paper presents a simple control method for opening a door from the viewpoint of the mobile manipulation. The simulation shows various results of path planning and motion planning for opening a door. The joint trajectories were generated by the simulation system. In general, a six-axis force/torque sensor at an end-effector is needed in order to maintain the static equilibrium of the manipulator. But we show another method. From three components of applied forces which was directly obtained by the three-axis force sensor and three components of applied forces which was indirectly estimated by the joint-torque sensors, all of joint torques that will exactly balance forces at the end-effector in the static situation can be found. It is more practical method than using a six-axis force sensor in a wrist. Experimental results have shown that the opening a door can be realized more effectively from the suggested control method of mobile manipulation.
Path planning is an important task for optimal motion of a robot in structured or unstructured environment. The goal of this paper is to plan the shortest collision-free path in 3D, when a robot is navigated to pick up some tools or to repair some parts from various locations. To accomplish the goal of this paper, the Path Coordinator is proposed to have the capabilities of an obstacle avoidance strategy[3] and a traveling salesman problem strategy(TSP)[23]. The obstacle avoidance strategy is to plan the shortest collision-free path between each pair of n locations in 2D or in 3D. The TSP strategy is to compute a minimal system cost of a tour that is defined as a closed path navigating each location exactly once. The TSP strategy can be implemented by the Neural Network. The obstacle avoidance strategy in 2D can be implemented by the VGraph Algorithm. However, the VGraph Algorithm is not useful in 3D, because it can't compute the global optimality in 3D. Thus, the Path Coordinator is proposed to solve this problem, having the capabilities of selecting the optimal edges by the modified Genetic Algorithm[21] and computing the optimal nodes along the optimal edges by the Recursive Compensation Algorithm[5].
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.2
s.173
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pp.481-488
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2000
This paper presents a new passive gravity -compensating system for articulated robot manipulators. The system, which consists of linear zero- free -length springs, achieves exact counterbalancing o f the gravitational loads throughout the entire range of the manipulator workspace, A basic concept is to design springs such that the total potential energy of the system including the manipulator and the springs should be maintained constant. A prototype has been developed for a direct-drive five-bar manipulator and its performances have been investigated. Results show that the gravity-induced motor torques have been reduced to less than 5% of those of uncompensated robots. Also, the gravity-compensating system simplifies the position control algorithm while maintaining the trajectory-tracking errors in a satisfactory level. In conclusion, the proposed system efficiently improves the manipulator performances by reducing the driving motor size and the energy consumption as well as by simplifying the control systems.
Radio Frequency Identification (RFID) is an automatic identification method. Information such as identification, logistics history, and specification of products are written and stored into the memory of RFID tags (that is, transponders), and retrieved through RF communication between RFID reader device and RFID tags. RFID systems have been applied to many fields of transportation, industry, logistics, environment, etc in order to improve business efficiency and reduce maintenance cost as well. Recently, some research results are announced in which RFID devices are combined with other sensors for mobile robot localization. In this paper, design of multi-protocol baseband for RFID reader device is proposed, and the baseband modem is implemented into SoC (System On a Chip). The baseband modem SoC for multi-protocol RFID reader is composed of several IP (Intellectual Property) blocks such as multi-protocol blocks, CPU, UART(Universal Asynchronous Receiver and Transmitter), memory, etc. As a result, the SoC implemented with FPGA(Field Programmable Gate Array) is applied to real product. It is shown that the size of RFID Reader module designed with the FPGA becomes smaller, and the SoC chip price for the same function becomes cheap. In addition, operation performance could be the same or better than that of the product with no SoC applied.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.15
no.11
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pp.945-954
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1990
In this paper, we presents a robust adaptive control system design method in the work coordinate of the robot arm for conveyor tracking. In the design, if the weighting function $L_K$ is smaller than the design parameter then the transient characteristics of system becomes stable, if $L_K$ is larger than then the system becomes unstable. Proposed design method presented here is based on model referenece adaptive control and Popov stability theorem. By the utiliza/tion of an auxilary input, it is improved the transent characteristics of the system in comparison with the conventional model reference adptive control, since the rate of V and V(t) is large. The usefulness of a proposed design method has been confirmed by computer simulations.
Shin, Jeong-Ho;Fujiune, Kenji;Suzuki, Tatsuya;Okuma, Shigeru;Yamada, Koji
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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1994.10a
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pp.422-427
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1994
In this paper, we propose a new design approach of a two-degrees-of-freedom compensator which assures the robust stability. First of all, we clarify the internal structure of the generalized two-degrees-of-freedom compensator. By adopting this structure, we can make a bridge between the generalized controller and the disturbance observer based controller, Secondly, based on the clarified structure we derive a robust stability condition, and propose a design algorithm of free parameter taking the condition into account. The proposed design algorithm is easy to implement and, as a result, we obtain lower order free parameter then that of the conventional design algorithm.. Thirdly, we show by adopting an appropriate coprime factorization that the clarified structure can also be regarded as an extended version of the conventional PID compensator. Finally, we apply the proposed algorithm to a three-degrees-of freedom direct drive robot, and show some experimental results to verify the effectiveness of the proposed algorithm.
In this paper, we present the finger tip tactile sensor which can detect contact normal force as well as slip. The developed sensor is made of two different materials, such as polyvinylidene fluoride(PVDF) that is known as piezoelectric polymer and pressure variable resistor ink. In order to detect slip to surface of object, a PVDF strip is arranged along the normal direction in the robot finger tip and the thumb tip. The surface electrode of the PVDF strip is fabricated using silk-screening technique with silver paste. Also a thin flexible force sensor is fabricated in the form of a matrix using pressure variable resistor ink in order to sense the static force. The developed tactile sensor is physically flexible and it can be deformed three-dimensionally to any shape so that it can be placed on anywhere on the curved surface. In addition, we developed a tactile sensing system by miniaturizing the charge amplifier, in order to amplify the small signal from the sensor, and the fast signal processing unit. The sensor system is evaluated experimentally and its effectiveness is validated.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1477-1491
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2017
Inspired by the multi-scale nature of hippocampal place cells, a biologically inspired model based on a multi-scale spatial representation for goal-directed navigation is proposed in order to achieve robotic spatial cognition and autonomous navigation. First, a map of the place cells is constructed in different scales, which is used for encoding the spatial environment. Then, the firing rate of the place cells in each layer is calculated by the Gaussian function as the input of the Q-learning process. The robot decides on its next direction for movement through several candidate actions according to the rules of action selection. After several training trials, the robot can accumulate experiential knowledge and thus learn an appropriate navigation policy to find its goal. The results in simulation show that, in contrast to the other two methods(G-Q, S-Q), the multi-scale model presented in this paper is not only in line with the multi-scale nature of place cells, but also has a faster learning potential to find the optimized path to the goal. Additionally, this method also has a good ability to complete the goal-directed navigation task in large space and in the environments with obstacles.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.3
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pp.119-124
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2017
Machining optimization using typical computer-aided manufacturing (CAM) software mainly depends on tool paths, and it is impossible to predict the behavior of material or cutting force. In this paper, cutting force analysis simulation is performed on the Unibody Case of a mobile phone with the aim of optimizing cutting-force-based machining using the Third Wave Systems' AdventEdge Production Module. Machining time after optimization was shortened by 42% for roughing compared to pre-optimization, and actual machining time was reduced by 36.8%. For finishing, machining time was reduced by 92%, and actual machining time was reduced around 90%. A surface roughness analysis found that the post-optimization surface roughness was $1.16{\mu}m$ Ra, compared to a pre-optimization value of $1.75{\mu}m$ Ra.
Path planning is an important task for optimal motion of a robot in structured or unstructured environment. The goal of this paper is to plan the optimal collision-free path in 3D, when a robot is navigated to pick up some tools or to repair some parts from various locations. To accomplish the goal, the Path Coordinator is proposed to have the capabilities of an obstacle avoidance strategy and a traveling salesman problem strategy (TSP). The obstacle avoidance strategy is to plan the shortest collision-free path between each pair of n locations in 2D or in 3D. The TSP strategy is to compute a minimal system cost of a tour that is defined as a closed path navigating each location exactly once. The TSP strategy can be implemented by the Hopfield Network. The obstacle avoidance strategy in 2D can be implemented by the VGraph Algorithm. However, the VGraph Algorithm is not useful in 3D, because it can't compute the global optimality in 3D. Thus, the Path Coordinator is used to solve this problem, having the capabilities of selecting the optimal edges by the modified Genetic Algorithm and computing the optimal nodes along the optimal edges by the Recursive Compensation Algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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