In recent year, as the robot technology is developed, the researches on the artificial muscle actuator that enables robot to move dexterously like biological organ become active. Actuators are key technologies underpinning robotics. Breakthroughs in actuator technology, particular in terms of power-to-weight ratio, or energy-density, will have significant impacts upon the design and control of robotic system. In this paper, a new approach to design and control of shape memory alloy(SMA) actuator is presented to drive the robot hand. SMA wire is divided into many segments and their thermal states of the SMA are controlled individually in a binary manner. This control manner will reduce the hysteresis that the SMA material has and it becomes the fundamental technology to develop the anthropomorphic robot hand. In this paper, the mechanism In the digital step motor of the shape memory alloy that is driven by the segmented binary control, which is a new control technique, is studied. This SMA digital step actuator applies for the robot hand and the driving mechanism of the robot hand is investigated.
$\textbullet$ The Gifu Hand III is a 5-fingered hand driven by built-in servomotors and has 20 joints with 10 DOF. $\textbullet$ The backlash of transmission, the mobility space, and the opposability of the thumb are improved. $\textbullet$ The new distributed tactile sensor with 859 detecting points is mounted on the hand surface. $\textbullet$ Experiments of grasping objects by a grasping strategy imitating human grasping reflex are shown.
In recent years, as the robot technology is developed the researches on the artificial muscle actuator that enable robot to move dextrously like biological organ become active. The widely used materials for artificial muscle are the shape memory alloy and the electroactive polymer. These actuators have the higher energy density than the electromechanical actuator such as motor. However, there are some drawbacks for actuator. SMA has the hysterical dynamic characteristics. In this paper the segmented binary control for reducing the hysteresis of SMA is proposed and the simulation of anthropomorphic robotic hand is performed using ADAMS.
In recent years, as the robot technology is developed the researches on the artificial muscle actuator that enable robot to move dextrously like biological organ become active. The widely used materials for artificial muscle are the shape memory alloy and the electroactive polymer. These actuators have the higher energy density than the electromechanical actuator such as motor. However, there are some drawbacks for actuator. SMA has the hysterical dynamic characteristics. In this paper the segmented binary control for reducing the hysteresis of SMA is proposed and the simulation of anthropomorphic robotic hand is performed using ADAMS.
In this study, we introduce new types of planar 2 degree-of-freedom robot modules resembling the musculoskeletal structure of the human arm with actuation redundancy. First, for the given actuator sizes the performance analysis for the manipulator with redundant actuation and without redundant actuation is performed with respect to maximum load handling capacity, maximum hand velocity, and maximum hand acceleration. Secondly an algorithm which decides optimal actuator sizes for the given operational performances is introduced, and the optimal actuator sizes for a robot module with four redundant actuation are obtained. The algorithms employed in this paper will be useful to analyze the robot performances and to determine the actuator sizes for general robot manipulators.
다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.
Peg-in-hole assembly is the most representative task for a robot to perform under contact conditions. Various strategies for accomplishing the peg-in-hole task with a robot exist, but the existing strategies are not sufficiently practical to be used for various assembly tasks in a human environment because they require additional sensors or exclusive tools. In this paper, the peg-in-hole assembly experiment is performed with anthropomorphic hand arm robot without extra sensors or devices using "intuitive peg-in-hole strategy". From this work, the probability of applying the peg-in-hole strategy to a common assembly task is verified.
The versatility of a human hand is what the researchers eager to mimic. As one of the attempt, the redundant degree of freedom in the human hand is considered. However, in the force domain the redundant joint causes a control issue. To solve this problem, the force control method for a redundant robotic hand which is similar to the human is proposed. First, the redundancy of the human hand is analyzed. Then, to resolve the redundancy in force domain, the artificial minimum energy point is specified and the restoring force is used to control the configuration of the finger other than the force in a null space. Finally, the method is verified experimentally with a commercial robot hand, called Allegro Hand with a force/torque sensor.
In this paper, a Smart Home Service Robot, McBot II, which performs mess-cleanup function etc. in house, is designed much more optimally than other service robots. It is newly developed in much more practical system than McBot I which we had developed two years ago. One characteristic attribute of mobile platforms equipped with a set of dependent wheels is their omni- directionality and the ability to realize complex translational and rotational trajectories for agile navigation in door. An accurate coordination of steering angle and spinning rate of each wheel is necessary for a consistent motion. This paper develops trajectory controller of 3-wheels omni-directional mobile robot using fuzzy azimuth estimator. A specialized anthropomorphic robot manipulator which can be attached to the housemaid robot McBot II, is developed in this paper. This built-in type manipulator consists of both arms with 4 DOF (Degree of Freedom) each and both hands with 3 DOF each. The robotic arm is optimally designed to satisfy both the minimum mechanical size and the maximum workspace. Minimum mass and length are required for the built-in cooperated-arms system. But that makes the workspace so small. This paper proposes optimal design method to overcome the problem by using neck joint to move the arms horizontally forward/backward and waist joint to move them vertically up/down. The robotic hand, which has two fingers and a thumb, is also optimally designed in task-based concept. Finally, the good performance of the developed McBot II is confirmed through live tests of the mess-cleanup task.
본 논문에서는 홈서비스 로봇인 맥봇 II(McBot II)의 빌트인(Built-in) 로봇 팔과 핸드를 설계한다. 이 빌트인 타입의 로봇 머니퓰레이터는 각각 3 DOF(Degree-of-Freedoms)의 로봇팔과 3 DOF의 로봇핸드로 구성되어 진다. 제한된 공간에서 인간과 함께 생활하는 홈서비스 로봇에 탑재되는 머니퓰레이터는 최소의 로봇 크기와 최대의 작업 공간이라는 상반된 설계 스펙이 요구되어 진다. 즉, 최소의 질량과 팔 길이에도 불구하고 효율적 작업을 위한 공간 확보가 필요한 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 상반된 문제를 해결하기 위하여 수직 방향으로 움직이는 로봇 허리 구조와 수평방향의 전후방으로 이동할 수 있는 어깨 관절을 이용한 태스크 기반의 설계 방법을 제안한다. 또한, 양손 협업시스템인 로봇 핸드도 4절 링크 핑거를 이용한 작업 기반 설계를 시도한다. 끝으로 본 논문에서는 구현된 빌트인 머니퓰레이터의 실제 동작 실험을 통하여 그 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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