본 논문에서는 파라미터 변동 범위가 유한한 로봇 매니퓰레이터에 대한 출력궤환 강인제어기를 고이득 관측기를 사용하여 설계하였다. 적분제어를 포함하는 제안된 제어기는 이득제한에 따른 추종오차를 개선시키도록 하였다. 관절의 속도 측정치를 사용할 때의 문제점을 개선하기 위하여 고이득 관측기를 사용하였다. 미지의 파라미터 변동 범위에 대한 제한을 받지 않도록 제어기를 구성하였으며 전체 폐루프시스템의 상태궤적의 수렴성을 입증하였다. 제안된 방법을 2-링크 로봇 매니퓰레이터의 궤적제어에 적용하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 여유 자유도를 이용한 두 팔 로봇 매니퓰레이터의 충돌 회피 알고리즘을 제안한다. 여유 자유도를 갖는 각 로봇 팔의 엔드-이펙터는 서로의 충돌을 회피하면서 주어진 작업을 수행하기 위하여 각각 미리 정의된 직선 경로를 따라 이동해야 한다. 이 문제를 풀기 위해서 엔드-이펙터의 위치와 방향을 변화시키지 않는 각 축의 동작인 자체동작을 이용한다. 매 샘플링 시간마다 각 팔의 링크들이 서로 멀어지는 방향으로 자체 동작을 수행함으로써 엔드-이펙터가 주어진 작업도 성공적으로 수행하고, 동시에 서로의 충돌도 회피할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 각각 9자유도의 팔을 갖는 두 팔 로봇 매니퓰레이터에 대한 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.
로보트 매니퓰레이터를 제어하는데 있어서, 토오크 계산법을 이용한 새로운 가변구조 모델 추종제어기를 설계한다. 슬라이딩 모드가 존재하기 위한 충부조건은 Lyapunov 함수에 의해 유도된다. 기준 모델은 이중 적분기를 사용하고 가속도 입력은 시스템의 안정성과 원하는 성능을 얻기 위하여 비례-미분 제어기로 구성한다. 제안된 제어기법은 매니퓰레이터 동력학 방정식 각 항들의 상한값과 추정값을 부여함으로써 정확한 매개변수의 지식과 역행렬 계산을 요구하지 않는다. 따라서 모의실험 결과 제어된 제어기가 목적궤적의 수렴성이 개선되었음을 보여준다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권2호
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pp.267-274
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2010
중력보상기의 구조에 대해 연구하였고, 이를 적용하여 로봇 관절의 성능을 개선하기 위하여 새롭게 개발한 6축의 로봇 매니퓰레이터에 대해 설명한다. 로봇의 기구학 해석을 하였다. 또한, 다양한 스프링으로 구성된 중력보상기를 적용한 로봇 관절구동기의 성능에 대하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 중력보상기를 적용한 로봇 매니퓰레이터의 관절에 가해지는 외부부하는 중력보상기에 사용되는 스프링의 강도에 비례하여 줄어드는 것이 검증되었다.
본 논문은 미지의 마찰력을 갖는 로봇 매니퓰레이터에 대하여 퍼지시스템을 이용한 적응보상기를 제안한다. 일반적인 로봇제어이론에서는 대부분 마찰력을 무시하거나 단순히 다이나믹 마찰력만을 고려한다. 본 논문에서는 다이나믹 마찰력뿐만 아니라 비스코스 마찰력까지도 고려한 제어방식이다. 마찰력이 관절마다 결부되지 않는다는 성질을 이용하여 각 관절에 해당하는 마찰력을 SISO 퍼지시스템으로 근사하며 전체제어시스템이 안정도를 Lyapunov 안정도 이론을 이용하여 증명하고 적절한 적응법칙을 설계한다. 제안된 제어방식의 타당성을 보이기 위해 2-링크 로봇 매니퓰레이터에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 보이고 각 링크에 대한 마찰력을 퍼지시스템이 잘 근사한다는 것을 보인다.
본 연구에서는 고속운전 및 빈번한 부하의 변동에 대해서도 효과적인 과도응답 및 정상상태 응답특성을 갖도록 조작키(actuator)의 동특성방정식을 유도하여 매니퓰레이터의 동특성방정식과 결합시켜 2차 미분방정식으로 표현되는 새로운 매니퓰레이터의 모델 시스템 알고리즘을 제안하였다. 또한 비선형 궤환과 선형화 기법을 적용하여 변수들이 상호간에 심하게 결합되어 있는 시변 비선형 등특성모델을 감결합된 선형모델로 변환한다. 이럴 경구 모델의 제어기 구성시 시스템의 안정성을 얻기 위하여 극 재배치 법을 적용하였으며, 또한 경로오차를 최소화 시켜주기 위하여 오차방정식에 대한 최적제어를 적용하였다. 제안한 알고리즘을 조작키가 포함된 3관절 로보트 메니퓰레이터에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션한 결과 만족할만한 결과를 얻었다.
본 논문은 미지이거나 변화하는 산업용 로봇 매니퓰레이터의 추종문제를 다룬다. 제시된 방법은 간접적응 제어기 구조를 근거로 퍼지추론에 의한 스위칭 구조를 통해 다중모델 적응제어기를 설계하고자 한다. 매니퓰레이터 한 개의 식별기를 이용한 다중 식별기들은 미지 관성 파라미터와 부하무게의 초기 추정치를 제외하고는 동일하다. 관절 액츄에이터에 가해진 토크입력은 매순간 로봇 동적시스템의 가장 근접한 식별기 모델에 의해 결정된다. 제시된 방법을 이용하여 용접라인 및 부품조립 자동화 설비 등의 적용 예로서 산업용 로봇 매니퓰레이터의 추종성능이 개선됨을 컴퓨터 모의 실험을 통해 보인다.
본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터 제어를 위해 새로운 신경회로망을 제안한다. 제안한 신경회로망구조는 은닉층과 출력층의 출력이 피드백 층을 거쳐 다시 은닉층과 출력층으로 피드백되는 구조이다. 피드백 층은 한번의 시간 지연을 갖는다. 제안한 신경회로망의 학습은 일반적인 오차 역전파 알고리즘을 사용한다. 로봇 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션과 실험을 통해서 제안한 신경회로망 구조의 유용성을 확인한다.
로보트 매니퓰레이터의 신경 제어기 구성에 널리 사용하는 다층 신경회로망은 로보트의 불확실한 동적 파라메터 변화에 대한 강건한 학습 적응능력, 그리고 병렬 처리를 통한 실시간 제어등의 장점들을 갖고있다. 그러나 대표적인 학습방법인 오차 역전파(error back propagation) 알고리즘은 그 학습 속도가 느리다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 불확실하고 애매한 정보를 언어적인 방법에 의해 효율적으로 처리할 수 있는 퍼지 논리 (fuzzy logic)를 도입하여 로보트 매니퓰레이터 신경 제어기의 학습 속도를 개선하기위한 한 방법을 제안한다. 제안된 제어기의 효용성은 PUMA 560 로보트의 모의 실험을 통해 입증된다.
본 논문에서는 수중 건설 로봇을 제어하기 위한 모델 기반 메타 강화 학습 방법을 제안한다. 모델 기반 메타 강화 학습은 실제 응용 프로그램의 최근 경험을 사용하여 모델을 빠르게 업데이트한다. 다음으로, 대상 위치에 도달하기 위해 매니퓰레이터의 제어 입력을 계산하는 모델 예측 제어로 모델을 전송한다. MuJoCo 및 Gazebo를 사용하여 모델 기반 메타 강화 학습을 위한 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 수중 건설 로봇의 실제 제어 환경에서의 모델 불확실성을 포함하여 제안한 방법을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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