In this paper, we discuss the vibration suppression control of spatial redundant flexible manipulators through pseudo-inversed of Jacobian. In order to verify our method, the experiments are performed for PTP(Point To Point) motion of spa-tial flexible manipulators(1) with no redundancy(2) with one redundant DOF(degree of freedom). Finally, a comparison between these results is presented to show the performance of out approach.
본 고에서는 고장에 대한 내성을 갖는 로봇 시스템에 관련된 전반적인 연구분야에 대한 소개를 하였으며 구조적인 측면에 중점을 두어 기술되었으나, 고장에 내성을 갖는 위치/속도 센서, 힘/토크 센서 그리고 로봇 제어에 관련된 하드웨어와 소프트웨어 등과 같은 로봇 구성 요소들의 개발에 관한 연구, 고장이 발생하였을 경우에 수행중인 작업을 지속적으로 그리고 성공적으로 수행할 수 있도록 하는 고장회복을 위한 제어기법 등에 관한 구체적인 방법 등에 대하여 매우 활발한 연구가 필요된다. 마지막으로, 이러한 고장에 대한 내성을 갖는 로봇 매니퓰레이터의 개발에 관한 중요성이 인식되어 국내에서도 높은 관심과 더불어 활발한 연구가 진행되었으면 한다.
In this paper, a 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 robot manipulators. The stability of the manipulators with the controller is proved by Lyapunov theory. The results of computer simulations show that the robot manipulator system is stable, and has excellent trajectory tracking performance.
본 논문에서는 새로운 형태의 혼합형 5자유도 마이크로 매니퓰레이터를 제안하고 개발하고자 한다. 제안된 기구는 평면형 2자유도 XY-stage와 공간형 3자유도 병렬 기구로 구성된다. 3자유도 병렬기구는 3개의 직렬체인으로 이루어져 있으며, 공간상에서 두 방향의 회전 움직임과 Z축 방향으로의 병진운동을 생성한다. 모의실험을 통하여 개발된 기구의 작업공간과 출력단에서의 정밀도 해석을 수행한다. 개발된 기구는 조작 대상 물체의 미세 위치제어를 필요로 하는 반도체 및 기계, 생물, 의료분야 등에 적용 될 수 있다.
비선형 동적 시스템을 제어하기에 적합한 귀환 신경망에 대한 연구는 안정성(stability) 유도와 학습 알고리듬(learning algorithm) 개발의 두가지 방향으로 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 논문에서는 비선형 동적 시스템 제어시 온라인(on-line) 학습이 가능하고 안정성을 보장하도록 귀환 신경망의 학습 알고리듬에 VSS이론을 도입하여 개발한다. 또한 개발한 학습 알고리듬을 사용한 귀환 신경망을 전형적인 비선형 동적 시스템인 로보트 매니퓰레이터의 제어 시스템에 적용하고 기존의 학습 방법의 적용 결과와 비교하여 개발한 제어 알고리듬의 효용성을 입증한다.
본 글에서는 일반적인 공간 매니퓰레이터에 관한 가속도 이론을 서술하였다. 즉, 주어진 매 니퓰레이터에 대하여 액튜에이텨 토크집합 T에 대한 치역 $S_t$와 관절변수변화율집합 F에 대한 지역 $S_q$를 정의하였다. 또한 상태공간에서의 한 점 u에서의 상태가속도 집합 $S_u$를 정의하였다. 치역 $S_t$를 결정하고 그 성질인 최대가속도와 동방가속도를 결정하였다. 아울러, 가속도이론의 하나의 적용례로서 정해진 동방기동가속도를 얻을 수 있는 최소한의 액튜에이터 토크의 크기를 결정하는 방법을 도시하였다. 본 결과의 다양한 응용예는 기존연구를 참조하기 바란다.
본 논문은 듀얼 확장 칼만 필터를 기반으로 2링크 매니퓰레이터의 정밀한 제어를 위한 미지 변수 추정법을 제안한다. 2링크 매니퓰레이터 시스템은 기구학 및 동역학 방정식에 비선형성을 가지며 내부 파라미터의 변화에 민감한 특성을 보인다. 이러한 시스템의 경우 내부 미지 파라미터의 추정이 매우 중요하다. 특히 거친 환경에서 작업을 수행함에 있어서 중량과 관성행렬의 변화는 시스템을 불안정하게 만드는 요소이다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법을 기반으로 시스템의 상태 및 미지 변수를 동시에 추정하여 앞서 소개한 문제점들을 해결하고자 한다. 제안한 방법은 Mathwork에서 제공하는 Matlab 기반으로 시뮬레이션을 수행했고, 그 결과는 RLS 알고리즘과 비교하여 성능을 분석하였다. 제안된 방법은 상태 및 미지 변수 추정에 RLS 방법보다 뛰어난 추정 성능을 보임을 확인 하였다.
본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터가 기준 궤적을 추종할 수 있도록 영상기반 강인제어기를 제안하였다. 카메라로부터 획득된 목표물의 특징점을 원하는 특징점 좌표로 로봇이 이동할 수 있도록 기준 궤적을 생성하고, 제어 입력에 포함되는 로봇 동역학부의 파라미터 불확실성을 보상하기 위한 강인제어기를 설계하였다. 또한 자코비안에 불확실성이 존재하는 경우 이를 보상하기 위한 제어 입력을 갖는 영상기반 강인제어기를 제안하였다. 시스템의 안정도는 Lyapunov 안정도 판별법을 이용하여 검증하였다. 5-링크 2 자유도의 로봇 매니퓰레이터를 대상으로 제안된 제어기를 적용한 모의실험과 실험을 통하여 제어 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 매니퓰레이터로 작업체 이동시 이동방향 가, 감속에 따른 미끄럼, 회전등의 위치에러 방지를 위한 그리퍼 힘 제어를 작업계획도를 설정해 구간별로 알아본다. 또한 작업체와 매니퓰레이터사이에 가장 정확한 정보를 제공할 수 있는 tactile 센서를 그리퍼에 부착해 연속적으로 tactile 영상 데이터 추론을 통해 미끄럼과 회전을 감지한다. 계산된 파지력과 감지된 에러량 비교를 통해 보상제어와 이를 응용한 최적의 파지력을 구할 수 있다. tactile 센서로는 압각센서인 FSR(Froce Sensing Resistor)을 사용해 22×22 센서회로를 구성하였다. 전처리로써 연속적인 taxel 수를 문턱값으로 설정해 필터링 작업을 하였고, 모멘트 메써드를 감지 알고리즘으로 사용해 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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