본 논문에서는 링크가 가볍고 유연한 로보트 매니퓰레이터에 대해 손의 끝점을 측정하여 기준 궤적을 추종하기 위한 자기 동조 제어기를 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리듬의 성능을 입증하였다. 제어 대상으로 2개의 링크를 갖는 유연성 로보트 매니퓰레이터를 설정하고, 모델의 구성은 중력 작용이 포함된 가정 모드 형태 방법을 사용하여, 각 링크의 전동 모드를 2가지로 채택하여 동력학 방정식을 유도하였으며, 제어기는 공칭 토크를 가하는 동적 전향 보상기와 교정 토크를 가하는 자기 동조 궤환 제어기를 결합시킨 합성 제어기로 구성하였다.
본 논문은 제어 입력 u(t)에 대하여 비선형 결합된 3차 미분 방정식으로 표현되는 조작기를 갖는 로보트 매니퓰레이터에 대하여 제어기의 설계에 관한 논문이다. 제어 방식은 두 단계로 구성되며, 첫째 단계로는 비결합된 제어가능한 선형 계통을 얻기 위하여 대역적(global)선형화를 수행하며, 둘째 단계로는 선형화 계통에 대하여, 모델의 불확실성이 존재하는 경우에도 강건성과 안정도를 보장하도록 Lyapunov 방정식과 전체 안정도 이론을 적용하여 제어기를 설계한다. 제안된 제어기를 조작기가 포함된 자유도가 3인 로보트 매니퓰레이터에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다.
로봇 매니퓰레이터의 제어를 위해서는 정확한 값의 역기구학 값을 구해야한다 하지만 일반적으로 역기구학의 경우 그 계산 과정이 매우 복잡하여 실시간으로 처리하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터를 퍼지 역기구학 맵핑 기법을 기반으로 제어를 한 후, 정기구학을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘을 이용하여, 좀더 빠르고, 높은 정확도를 가지는 제어를 구현하고자 한다.
역 운동학 문제는 로보트 매니퓰레이터 제어에서 중요한 관점이 되어 왔다. 본 논문에서는 Jacobi 제어 기법을 실현하기 위하여 Hopfield, Tank의 신경회로망 모델을 사용하였다. 뉴런의 상태는 매니퓰레이터의 관절 속도를 나타내고, 연결강도는 Jacobi 행렬의 값으로 결정되어 진다. 회로망의 에너지 함수는 실제 관절 속도와 원하는 관절 속도간의 최소 자승 오차와 대응하도록 구성한다. 매 샘플링에서 연결 강도와 뉴런의 상태는 현재의 관절위치값에 따라서 변한다. 여유 자유도를 가지는 평면 매니퓰레이터에 대한 역 운동학 해를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 구하였다.
비선형 시스템에 대한 $Η_{\infty}$ 제어 이론은 에너지 소진(energy dissipation) 개념을 기초로 개발되어 왔다. 에너지 소진을 이용한 비선형 $Η_{\infty}$ 제어기는 외란과 성능 벡터 사이의 $L_2$게인의 비를 일정이하로 만드는 방법으로 설계되고, 그 적용을 위해서는 헤밀턴 자코비 부등식의 해를 구하는 것이 필수적이지만, 일반적으로 헤밀턴 자코비 부등식의 해를 구하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 운동방정식을 변형하여 헤밀턴 자코비 부등식의 해를 구하기 쉬운 형태, 즉 비선형 행렬 부등식으로 표현하고, 운동 방적식을 구성하는 행렬의 각 항들이 한계가 존재한다는 것을 이용하여 그 부등식의 근사해를 구하였다.
본 논문은 서비스 로봇 분야에서 역할을 수행하는 ROS 및 딥러닝 기반 모듈형 6자유도 매니퓰레이터의 설계 방법 및 성능 개선 결과를 제시한다. 기구적 설계, 모터 선정, 역 기구학 해석 방법 및 지능적 제어 방법에 대한 개선점과 향후 연구과제에 대해 다루었다. 특히 고정된 작업 반경 안에 있는 물체를 검출하고 이동시키는 방법을 딥러닝학습에 의해 정확도를 증가시키며, 임의의 위치에 존재하는 다양한 작업환경에서도 성공적인 작업수행이 가능하도록 수직 다관절 모듈형 매니퓰레이터를 설계하고 주요 성능을 검증하였으며 사용자의 사용 목적에 맞게 다양한 환경에서의 임무 수행이 가능하도록 설계하였다.
본 논문에서는 산업용 매니퓰레이터의 작업 성능 향상을 위하여 영상 기반의 물체 인식 방법을 제안하였다. 기존 산업용 매니퓰레이터의 경우 대부분 산업 현장에서 제공하는 정보만을 활용해 산업용 매니퓰레이터를 동작시킴으로써 작업 물체 틀어짐 등에 대한 문제를 고려하지 않고 있기에 보다 안정적인 작업을 수행하는데 있어 문제점이 발생할 수 있다. 본 연구에서 사용된 물체인식 방법은 기존의 Harris Coner 알고리즘의 인식률 향상을 위하여 HSV채널로부터 색상정보를 포함한 V채널과 배경분리가 용이한 S채널을 분리 한 뒤 이를 바탕으로 Otsu Thresholding 기법을 적용하였다. 이를 통해 작업 물체를 보다 정확하게 인식하고 만약 작업 물체가 외부요인에 의하여 정확한 위치에 놓여있지 않거나 뒤틀어져 있는 경우 신속하게 확인한 후 원활한 작업을 위해 산업용 매니퓰레이터의 동작 제어를 수행하는 것으로 실제 산업용 매니퓰레이터에 적용한 후 실험을 통하여 이를 검증하였다. 이는 실제 공장 시스템에서 갑작스런 사람의 유입 혹은 외부요인에 의한 작업 물체의 변화 등의 문제점에 대하여 강인하고 유연하게 대처하며 오류로 인한 작업공정의 중단을 사전에 방지함으로서 전체시스템 가동시간의 효율성을 증대시키는 결과를 가져올 수 있다.
In this paper, we proposed the decoupling VSS controllers for a trajectory control of a two degrees of freedom SCARA type manipulator. We decoupled the position and velocity of a manipulator tip by using a nonlinear error functions. The reference inputs of the controller can be decided directly from the desired position and velocity. Simulation result is provided to verity the effectiveness of the proposed control scheme.
In this paper, a family of decentralized adaptive controller is proposed to control robot manipulators which are governed by highly nonlinear dynamic equations. The controller is computationally efficient since it does not require mathematical model or parameter values of the manipulators. The stability of the manipulators with the controller is proved by Lyapunov theory. The results of numerical simulations show that the system is stable, and has excellent trajectory tracking performance.
본 논문에서는 디스트리뷰션 인테그랄 서브매니폴드에 의하여 표현되는 마찰이 없는 면을 따라 강체 로봇 매니퓰레이터의 모션 제어에 대한 새로운 힘.위치 제어법칙은 힘/위치가 제어되는 방향으로 투영된 앤드 이팩트의 비선형 항을 정확하게 상쇄하도록 설계하였으며, 미분기하학을 이용하여 스무스 디스트리뷰션의 인테그랄 서브매니폴드 상에서의 새로운 모션 방정식을 제안하고 제안된 힘/위치 제어법칙에 대한 타당성을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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