조립 작업시 사람이 이용하는 방법을 수학적으로 구현한 미세외란/상관관계에 기초하여, 이의 기본 원리와 응용에 대하여 살펴보았다. 이 방법의 가장 큰 특징은 기존의 이치 제어기에 외부 궤환 제어기를 첨가함으로써 힘에 의하여 안내되는 제어기로 구조를 개선할 수 있다는 점이다. 이러한 제어기를 갖는 로봇을 열 교환기 조립작업에 응용한 예를 들었으며, 로봇을 이용한 다른 조립 작업에도 매우 유용하게 사용될 수 있으리라 생각된다.
본 논문은 FPGA 기반에서 실수형 프로세서의 설계 및 구현에 대한 내용과 이를 이용하여 휴머노이드 로봇 팔의 위치제어를 위한 PD 제어기반의 신경회로망 제어기의 구현에 대한 내용이다. 설계된 프로세서는 명령어 기반의 처리를 통해 산술 연산 뿐만 아니라 로봇의 제어에 사용되는 외부 모듈의 사용이 가능하도록 설계하였으며, 신경회로망 구현에 사용되는 지수함수를 효율적으로 근사화하기 위한 Taylor series를 이용한 알고리즘을 하드웨어 레벨에서 구현하였다. 휴머노이드 로봇 팔의 위치 추종을 위해 고전적인 PD 제어기를 설계하고 PD 기반의 신경회로망 제어기를 설계하였다. 로봇 팔의 6축 제어를 위한 신경회로망 제어기에 요구되는 많은 연산을 감당하도록 하기 위해 설계된 프로세서를 통해 정의된 프로그래밍언어로 제어 프로그램을 작성하였다. PD 제어기와 PD 기반의 신경회로망 제어기를 하드웨어에 설계하여 로봇팔의 위치 추종을 실험하였으며 성능을 비교 검증하였다. 프로세서는 Altera의 Stratix II EP2S180 DSP development board에 구현되었으며 실험적으로 25MIPS의 성능을 가지는 것으로 나타났다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제4권6호
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pp.772-779
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1998
본 논문에서는 강인한 비선형 예측제어기를 개발하여 연구용 원자로 벽면검사를 위한 수중로봇에 적용하여 보았다. 비선형 예측제어기는 먼저 적절한 함수 확장을 이용하여 시스템의 미래 출력 값을 예측하고, 예측값과 설정치와의 차이를 최소화시키는 제어입력을 구하여 시스템에 인가한다. 이러한 제어기에 의한 폐회로 동특성은 목적함수가 상태변수로 이루어진 경우는 항상 안정한 특성을 보이고 목적함수가 출력변수으로 이루어진 경우는 상대 계수가 4이하인 경우에 안정한 특성을 보인다. 이 제어기는 기존의 비선형 제어기가 적용 불가능한 시스템에도 적용 가능한 장점을 가지고 있다. 시스템의 불확실성이 큰 경우, 제어 안정도 및 제어 성능을 향상시키기 위하여 감독제어를 비선형 예측제어기에 포함시켰다. 이러한 제어기를 수중 벽면 주행로봇에 대한 모사실험에 적용한 결과 제어기의 강인함과 제어 성능 향상을 볼 수 있었다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제3권6호
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pp.569-575
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1997
모델 불확실성이 있고 n축 자유도(degree of freedom)를 갖고 있는 로봇 동작부(manipulator)에 대해서 위치 정보만을 이용하여 가변 구조 제어기(variable structure controller)를 설계하였다. 모델의 불확실성이 존재하는 경우에도 제어기에 사용되는 속도를 잘예측하기 위해 고이득 관찰기를 사용 하였으며 고이득 관찰기를 사용할때 발생할 수 있는 상태변수의 피킹현상(peak phenomenon)를 적게 하게 하기위하여 제어기의 값을 제한 (globally bounded)하여 제어기를 설계하였다. 부하(payload)의 범위만 알고 있는 2축 자유도를 갖는 로봇 동작부에 대해서 제안된 제어 방법에 따라 제어기를 설계하여 그 성능를 확인 하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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pp.80-83
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2002
정밀한 서보기술에 바탕을 두고 있는 산업용 로봇 팔은 기계적인 강성도와 서보기구들로 인하여 정확한 제어가 가능하다 그러나 로봇팔은 동작중비 관성모멘트의 변화와 기하학적인 구조로 인하여 비선형적인 시스템이다. 특히 관성모멘트의 변화는 로봇팔의 회전속도와 로봇팔이 이동시키는 대상물의 무게 등에 따라 관성모멘트는 변할 수 있다. 이로 인하여 관성모멘트의 변화에 따라 로봇팔의 정확한 위치제어가 힘들어진다. 따라서 본 논문에서는 관성모멘트의 변화에도 불구하고 강인한 응답특성을 나타내는 제어기의 설계가 요구된다. 일반적으로 PID .제어기는 설계의 용이성으로 산업현장에서 널리 사용된다. 그러나 PIB 제어기의 각 계수값을 설정하는데 많은 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 PID 제어기의 각 계수 값을 퍼지알고리즘을 이용하여 자동으로 설계할 수 있는 자기동조 PID 제어기를 설계한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제19권11호
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pp.2554-2561
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2015
In this paper, we strengthen the advantages of a simple PID controller as a study on the formation control of mobile robots and propose an adaptive PID controller with robust performance at the dynamics characteristics of following robot. Simulation studies show that the adaptive PID controller has better keeping constant distance and angle such as tracking performance of following robot for the formation control than a conventional PID controller. This is the proposed adaptive PID controller to change the gains is found to represent the best performance. This is able to verify that the performance of the proposed adaptive PID controller is excellent.
이 글에서는 국내산업에서 최대의 비중을 차지하고 있는 전자산업의 국제경쟁력을 자동화를 통하여 달성하기 위하여 삼성전자 자동화연구소가 개발하여 상품화시킨 산업용 로봇제어기, 이를 모태로 개발되어 상품화된 표면실장기 및 CNC공작기계제어기들에 대하여 소개한다. 그리고 이러한 제어기들과 관련하여 앞으로 개발하여야 할 분야에 관한 기술 및 연구분야를 살펴보고자 한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제16권3호
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pp.432-439
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2012
In this paper, instead of the conventional PD controller for balancing control of two wheeled inverted pendulum robots, an improved PD controller using the neural network is proposed and implemented for performance verification. First, a two wheeled inverted pendulum robot system is constructed for experiment. Next proper gains of the conventional PD controller according to users' weights are obtained for balancing the robot by use of the trial and error method. The PD gains based on the trial and error method are generalized through the neural network. Experiment results show that the PD controller based on the neural network has better performance than the conventional PD controller.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제18권3호
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pp.503-509
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2014
In this paper, a PID controller with adaptive neural network compensator is proposed to control the formations of mobile robot. The control system is composed of a kinematic controller based on the leader-following robot and dynamic controller for considering the dynamics of the mobile robot. The dynamic controller is constituted by a PID controller and the adaptive neural network compensator for improving the performance and compensating the change in dynamic characteristics. Simulation results show the performance of the PID controller and the neural network compensator for the circular trajectory and linear trajectory. And it is verified that by improving the performance of a PID controller via the adaptive neural network compensator, the following robot's tracking performance is improved.
본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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