이 글에서는 Multi-Tasking Real Time O.S인 VxWorks를 기본으로 하여 다중센서 융합(Multi-Sensor Fusion) 능력을 갖는 다중 로봇 협조제어 시스템의 구현에 대하여 살펴보았다. 본 제어 시스템은 두대 로봇의 제어에 필요한 장애물 회피, 조건 동작(Conditional Motion) 혹은 동시동작(Concurrent Motion)과 외부 디바이스와의 동기 Motion(Conveyor Tracking)을 수행할 수 있게 구현하였고, 몇몇 작업을 통해 우수성을 입증하였다. 앞으로 본 연구와 관련한 추후 과제로는 1) 자유도가 6관절형인 수직다관절 매니퓰레이터를 위한 충돌회피 알고리즘의 개발, 2) Two Arm Robot의 상대 위치를 위한 Auto-Calibration 시스템의 개발, 3) CAD Based Trajectory 생성 등이 있다.
본 논문에서는 다중로보트의 제어를 위하여 비젼 센서 등 여러 가지 센서신호를 처리할 수 있고 로봇의 충돌회피 및 협조제어를 할 수 있는 제어시스템을 개발하였다. 본 제어장치는 시스템 전체를 관리하며 언어 및 로보트 동작의 교시 그리고 자기진단 등의 기능을 하는 Supervisory Processor, vision에 대한 정보를 담당하는 로보트 제어 processor 등 여러개의 프로세서로 나누어 분산처리 구조를 갖도록 하여 확장성 및 유연성이 높은 시스템이 되도록 하였다. 실험적으로 본 시스템을 이용하여 로보트로 하여금 puzzle을 맞추는 작업을 수행시킴으로써 본 시스템의 우수성을 입증하였다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.12
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pp.1231-1237
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2014
This paper proposes a reduced-order disturbance observer based coordinated tracking controller for uncertain heterogeneous multi-agent systems. To this end, first the control problem is converted as a robust control problem. Then, a dynamic coordinated controller is designed based on the recently proposed reduced-order disturbance observer. Simulation results are given to show the effectiveness of the proposed control scheme.
본 논문에서는 다중 로보느의 협조제어(Coordinated Control)를 위한 로보트 콘트롤러의 설계에 대해서 연구한다. 첫 부분에서는 다중 로보느의 연구배경 및 연구동기에 대해서 논의하고 이어서 Coordinated Task를 묘사하기 위한 Programming Primiitive Set을 정의하며 구현에 대해서도 논의한다. 특히 Motopn Primitive는 synchronous(Coordinated Motion), Asynchronous Motion, Conditional Motion, 특수 Motion으로 분류하고, 각각의 궤적계획 및 구현에 대해서도 간단히 논의한다. 특히 본 논문에서는 외부의 변화하는 환경에 효과적으로 적응할 수 있게 하기 위하여 Vision센서, Encoder신호와 Limit센서, Force센서 등의 다양한 외부 센서를 융합 처리할수 있는 다중 로보트 제어 시스템을 개발하였다.
This paper provides a systematic way of integrating human intelligence and autonomous precision of robots to achieve the highest possible performance of a cooperating robot system. Adjustable autonomy, which deals with the combination of human and robotic skills, has the potential to bridge the gap which leaves many tasks suited to robotics beyond the reach of existing technology. Especially we will show that relevant human assistance or intervention will increase system performance by improving the exception handling capability, simplifying autonomous operation, and boosting speed and reliability. To support the usefulness of our scheme, a series of experiments were conducted with three cooperating robots which work together to dock both ends of a long suspended beam into stanchions.
현재 사용되고 있는 작업방식은 로봇과 positioner의 상대적인 위치 및 자세설정에 의하여 작업효율 및 성능향상을 꾀할 수 있음에도 불구하고 비효율적인 방법으로 사용하고 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법중의 하나로 로보트와 positioner시스템을 하나의 기구학적 모델로 제어하는 방법이 제시된 바 있다. 상기의 연구에서는 로보트와 positioner(이하 R-P 시스템)간의 협조 제어가 여유자유도제어 방법을 이용하여 가능한 것임을 보였다. 그러나 용접작업과 같은 positioner 위에서의 연속경로 작업에 있어서는 작업공간과 특이성(singularity) 등에 관련된 여러 가지 문제점을 안고 있다. 특이성은 외부의 물리적인 제약이나 로보트의 기하학적 구조의 문제로 발생될 수도 있는데 이때 자유도의 손실을 유발하므로 임의의 원하는 방향으로 움직일 수 없게 된다. 이러한 면에서 R-P 시스템의 조작 성능 평가가 중요한 의미를 갖는다. 본 연구에서는 실제 산업현장에서 이용되고 있는 5 자유도를 갖는 수직 다관절형 로보트와 positioner에 대하여 협조 제어 방법을 검토한다. 그리고 작업공간 내의 조작성능평가를 위하여 Jacobian 행렬을 이용한 조작성지수를 위하여 Jacobian 행렬을 이용한 조작성지수를 도입하고 주어진 작업단면에 대한 이들의 분포를 등고선 그래프로 시각화 한다. 또한 조작성지수를 최대화 하는 알고리즘을 R-P 시스템에 적용하고 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 검토한다
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.235-238
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2002
본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안하고 또한 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다. 포섭 구조는 기존의 Al방법과는 달리 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다. 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇의 시뮬레이션을 통해 결과의 효율성을 입증한다.
A co-operative position control is proposed for two robot manipulators with 5 degree of freedoms to transfer an object following a specified trajectory, where each manipulator is assumed to change the posture of its end effector without releasing the object.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.6
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pp.627-633
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1999
In this paper, we propose a method of cooperative control (T-cell modeling) and selection of group behavior strategy (B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system (DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. These features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For applying immune system to DARS, a robot is regarded as a ?3-cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-cell respectively. When the environmental condition (antigen) changes, a robot selects an appropriate behavior strategy (antibody). And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication (immune network). Finally much stimulated strateby is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and immune network hypothesis, and it is used for decision making of optimal swarm strategy. Adaptation ability of robot is enhanced by adding T-cell model as a control parameter in dynamic environments.
In this paper, we propose an algorithm that realizes cooperative behavior by construction of autonomous mobile robot system. Each robot is able to sense other robots and obstacles, and it has the rule of behavior to achieve the goal of the system. In this paper, to improve performance of the whole system, we use Genetic Programming based on Natural Selection. Genetic Programming's chromosome is a program of tree structure and it's major operators are crossover and mutation. We verify the effectiveness of the proposed scheme from the several examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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