A minimum-time trajectory planning for two robot arms with designated paths and coordination is proposed. The problem considered in this paper is a subproblem of hierarchically decomposed trajectory planning approach for multiple robots : i) path planning, ii) coordination planning, iii) velocity planning. In coordination planning stage, coordination space, a specific form of configuration space, is constructed to determine collision region and collision-free region, and a collision-free coordination curve (CFCC) passing collision-free region is selected. In velocity planning stage, normal dynamic equations of the robots, described by joint angles, velocities and accelerations, are converted into simpler forms which are described by traveling distance along collision-free coordination curve. By utilizing maximum allowable torques and joint velocity limits, admissible range of velocity and acceleration along CFCC is derived, and a minimum-time velocity planning is calculated in phase plane. Also the planning algorithm itself is converted to simple numerical iterative calculation form based on the concept of neural optimization network, which gives a feasible approximate solution to this planning problem. To show the usefulness of proposed method, an example of trajectory planning for 2 SCARA type robots in common workspace is illustrated.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.37
no.2
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pp.96-104
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2000
In this paper, an $H_{\infty}$ robust controller has been designed for a large-scale system consisted of subsystems of mutually coupled plants. The physical plant, a two-dimensional horizontal movement robot system, has two subsystem plants mutually coupled by links. The designed $H_{\infty}$controller has been designed to get not only the robust stability for exogenous inputs to each plant but also the good tracking performance for the reference input to each plant. The $H_{\infty}$controller has shown the superior tracking performance and robust stability compared with the proportional-plus-derivative controller through computer simulations and physical experiments.
In this paper a safe arm with passive compliant joints and visco-elastic covering is designed for human-friendly service robots. The passive compliant joint (PCJ) is composed of a magneto-rheological (MR) damper and a rotary spring. In addition to a spring component, a damper is introduced for damping effect and works as a rotary viscous damper by controlling the electric current according to the angular velocity of spring displacement. When a manipulator interacts with human or environment, the joints and cover passively operate and attenuate the applied collision force. The force attenuation property is verified through collision experiments showing that the proposed passive arm is safe in view of some evaluation measures.
This paper describes a real-time isometric pinch force prediction algorithm from surface electromyogram (sEMG) using multilayer perceptron (MLP) for human robot interactive applications. The activities of seven muscles which are observable from surface electrodes and also related to the movements of the thumb and index finger joints were recorded during pinch force experiments. For the successful implementation of the real-time prediction algorithm, an off-line analysis was performed using the recorded activities. Four muscles were selected for the force prediction by using the Fisher linear discriminant analysis among seven muscles, and the four muscle activities provided effective information for mapping sEMG to the pinch force. The MLP structure was designed to make training efficient and to avoid both under- and over-fitting problems. The pinch force prediction algorithm was tested on five volunteers and the results were evaluated using two criteria: normalized root mean squared error (NRMSE) and correlation (CORR). The training time for the subjects was only 2 min 29 sec, but the prediction results were successful with NRMSE = 0.112 ${\pm}$ 0.082 and CORR = 0.932 ${\pm}$ 0.058. These results imply that the proposed algorithm is useful to measure the produced pinch force without force sensors in real-time. The possible applications include controlling bionic finger robot systems to overcome finger paralysis or amputation.
Kang, Seok-Jeong;Chung, Won-Jee;Park, Seung-Kyu;Noe, Sung Hun
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.4
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pp.113-118
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2017
As the demand for industrial robots and Automated Guided Vehicles (AGVs) increases, higher performance is also required from them. Fuzzy controllers, as part of an intelligent control system, are a direct control method that leverages human knowledge and experience to easily control highly nonlinear, uncertain, and complex systems. This paper uses a $LabVIEW^{(R)}-based$ fuzzy controller with gain scheduling to demonstrate better performance than one could obtain with a fuzzy controller alone. First, the work area was set based on forward kinematics and inverse kinematics programs. Next, $LabVIEW^{(R)}$ was used to configure the fuzzy controller and perform the gain scheduling. Finally, the proposed fuzzy gain scheduling controller was compared with to controllers without gain scheduling.
This research is the development of a skin-type tactile sensor for service robot using PVDF film for the detection of the contact state. The Prototype of the tactile sensor which has 8$\times$8 taxels was fabricated using PVDF film In the fabrication procedure of the sensor, the electrode patterns and common electrode of the thin conductive tape were attached to the both side of the 28 micro meter thickness PVDF film using conductive adhesive. The sensor was covered with polyester film for insulation and attached to the rubber base for making stable structure. The signals of a contact pressure to the tactile sensor were sensed and processed in the DSP system in which the signals were digitized and filtered. Finally, the signals were integrated for taking the force profile. The processed signals of the output of the sensor were visualized in PC, the shape and force distribution of the contact object were obtained. The reasonable performance for the detection of contact state was verified through the experiment.
In this paper, path generation using the sensor platform is proposed. The sensor platform is composed two electric motors which make panning and tilting motions. An algorithm fur a real path form and an obstacle length is realized using a scanning algorithm to rotating the sensors on the sensor platform. An ARV (Autonomous Robot Vehicle) is able to recognize the given path by adapting this algorithm. In order for the ARV to navigate the path flexibly, a kinematic model needed to be constructed. The kinematic model of the ARV was reformed around its body center through a relative velocity relationship to controllability, which derives from the nonholonomic characteristics. The optimal controller that is based on tile kinematic model is operated purposefully to track a reference vehicle's path. The path generation algorithm is composed of two parks. On e part is the generating path pattern, and the other is used to avoid an obstacle. The optimal controller is used for tracking the reference path which is generated by recognizing the path pattern. Results of simulation show that this algorithm for an ARV is sufficient for path generation by small number of sensors and for low cost controller.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.3
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pp.253-259
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2014
There has been a need for replacing human labors with a robot in such dangerous and hard jobs of various construction sites. For that reason, many researches have been made about the high quality robot, which performs its duty instead of human labors. This study is about auto surveying system development based on VRS-GPS which enables autodriving in dangerous areas where it's difficult for humans to measure directly. This study is about the auto-surveying system development, based on VRS-GPS, which enables auto-drive in dangerous areas, whereas difficult for humans to measure directly. The GPS is made with GRXI and SHC250 controllers of the SOKKIA company. The auto surveying system is composed of DPS module, geomagnetism sensor, bluetooth, gimbals, IMU, etc to automatic drive via enter into a route of position. The developed auto surveying system has installed the carmeras for front and vertical axis as well as systems to grasp situation of surveying with smartphone in real time. The result from analysed RMSE of auto surveying system and VRS-GPS surveying is 0.0169m of X-axis and 0.0246m of Y-axis.
In classical dynamics, the coefficient of restitution is one of variables to estimate the amount of impulse. In general, we have considered the coefficient of restitution as a constant value. However, coefficient of restitution (COR) is the function of contact material and colliding velocity. Furthermore, COR is also a function of contact area. Thus, without considering the variable characteristic of COR, the actual motion of an object just after impact is not the same as we expect. A general COR model is proposed in this work and its effectiveness is verified through a cart impact experiment and its result is applied to simulation of a ball impact problem. A three-degree-of-freedom manipulator is employed as a test-bed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.3
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pp.181-187
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2003
For the moving objects with environmental sensors such as object tracking moving robot with audio and video sensors, environmental information acquired from sensors keep changing according to movements of objects. In such case, due to lack of adaptability and system complexity, conventional control schemes show limitations on control performance, and therefore, sensory-motor systems, which can intuitively respond to various types of environmental information, are desirable. And also, to improve the system robustness, it is desirable to fuse more than two types of sensory information simultaneously. In this paper, based on Braitenberg's model, we propose a sensory-motor based fusion system, which can trace the moving objects adaptively to environmental changes. With the nature of direct connecting structure, sensory-motor based fusion system can control each motor simultaneously, and the neural networks are used to fuse information from various types of sensors. And also, even if the system receives noisy information from one sensor, the system still robustly works with information from other sensors which compensates the noisy information through sensor fusion. In order to examine the performance, sensory-motor based fusion model is applied to object-tracking four-foot robot equipped with audio and video sensors. The experimental results show that the sensory-motor based fusion system can tract moving objects robustly with simpler control mechanism than model-based control approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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