Conventional robot manipulators actuated by motors with the speed reducer such as the harmonic drive have weakness in the load capacity, since the speed reducer does not have enough strength. To overcome this, we proposed and constructed a new type of the robot actuator which is four-bar-link mechanism driven by the ball screw. We developed a new type of a revolute-jointed robot manipulator composed of four axes. The base axis is actuated with conventional speed reducer, but the others are actuated by the proposed actuators. We analyzed the mechanism of the actuators of the robot joints, and developed the dynamics model. The dynamics are expressed in the joint coordinates, and then they are mapped into the sliding coordinates of the ball screw. The structure specifications of the manipulator shown.
본 논문에서는 특징점 기반 시각 구동 제어 시스템을 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 로봇 매니플레이터에 대한 강인 제어기를 제안한다. 시스템 내부 서부 루틴인 동력학 제어부에 적분 작용을 포함시켜 파라미터 변동에 의한 로봇 매니플레이터의 정상 상태 오차를 개선하기 위하여 시스템 내부 서부 루틴인 동력학 제어부에 적분 작용을 포함되도록 하였다. 이적분 작용은 이미지 평면상의 특징점 추정 오차도 개선시킨다. 폐루프 시스템의 안정도는 Lyapunov 기법에 의하여 해석한다. 5링크 2 자유도의 로봇에 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제안된 제어기법의 실용성을 보인다. .
Usually the first three joint variables (major link) and the next three joint variables (minor link) are used to determine the position and the orientation, respectively, of 6 degrees-of-freedom robot manipulators. In this paper, the Jacobians of 20 major links and 6 minor links are calculated to find the positional maneuverability matrices and orientational maneuverability matrices. Then the kinematic characteristics of the major and minor links are examined. Also we gave the measures of maneuverability and the controllability of the links for the figure of merits of robot manipulator design.
This paper presents a centralized adaptive control scheme based on perturbation equations in the vicinity of a desired trajectory,which are used to design a feedback control about the desired trajectory. This adaptive control scheme reduces the manipulator control problem from a nonlinear control to controlling a linear control system about a desried trajectory. Computer simulation studies of a two-joint manipulator are performed on a IBM-PC to illustrate the performance of this adaptive control scheme.
Generally, for nonlinear control of robotic system, the method of computed torque or inverse dynamics is frequently used. In this case, exact knowledge of the system parameters is required, however. This paper addresses the problem of nonlinear control when the parameter of system is varied. The approach is based upon decoupled model following. As an example, control of a three degree of freedom manipulator arm under mass variation is simulated.
In this paper, a robust controller is proposed to control a robot manipulator which is governed by highly nonlinear dynamic equations. The controller is computationally efficient since it does not require the dynamic model or parameter values of a robot manipulator. It, however, requires uncertainty bounds which are derived by using properties of revolute joint robot dynamics. The stability of the robot with the controller is proved by Lyapunov theory. The results of computer simulations show that the robot system is stable, and has excellent trajectory tracking performance.
This paper presents an application of Mixed-Sensitivity H$_{\infty}$ control of a flexible manipulator. Firstly the detail model transfer function is derived from system identification. The objective is to position the free end of the beam with model including uncertainties and disturbance. we derive multiplicative uncertainties based on frequency response from difference between detail model and reduced model for designing controller. Finally we compare simulation results with experimental results.
본 연구에서는 로봇이용의 자동화를 위하여 가장 필수적인 과정인 로봇의 운 동경로 계획에 관하여 연구하고 작업영역 내에 장애물이 있는 경우에 로봇과 장애물과 의 충돌 회피를 위한 정량적인 양으로 두물체간의 최소거리 및 충돌깊이를 효율적으로 계산할 수 있는 방법을 제안하며 이를 이용하여 로봇이 장애물과 충돌하지 않고 주어 진 작업을 수행할 수 있는 로봇의 경로를 자동으로 생성함으로써 로봇을 보다 상위레 벨에서 운용하기 위한 기초를 마련한다.
본 논문에서는 이동물체의 궤적을 인식하기 위하여 Condensation 알고리즘을 이용하였고, 인식된 궤적을 추적하기 위해서 퍼지추론을 이용한 퍼지제어기를 사용하였다. Condensation 알고리즘은 사전분포(prior distributions)를 통해서 사후분포(posterior distributions)를 얻는 베이지안 조건확률(Bayesian conditional probabilities)을 기반으로 한다. 추적시스템은 요(raw)운동과 롤(roll)운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적 시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 ${\theta}_1$은 $0^{\circ}$ 에서 $360^{\circ}$ 까지 회전할 수 있으며, 관절각 ${\theta}_2$는 $0^{\circ}$ 에서 $180^{\circ}$ 까지 회전할 수 있다. 속도를 가진 움직이는 물체 궤적을 Condensation 알고리즘을 이용하여 거의 에러 없이 인식함을 보였고, 추적 시스템으로 하여, 공간상에서 주어진 궤적에 대해 시뮬레이션를 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.
This paper presents a new control scheme that combines a sliding mode control and a neural network. In the proposed sliding mode control, a continuous control is employed removing the switching phenomena and the equivalent control within the boundary layer is estimated through on-line teaming of the neural network. The performances of the proposed control are compared with off-line neural network and on-line neural sliding mode control by computer simulation. The simulation results show that the proposed control reduces high frequency chattering and tracking error in example of the two link manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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