A learning controller is presented for repetitive walking motion of biped robot. The learning control scheme learns the approximate inverse dynamics input of biped walking robot and uses the learned input pattern to generate an input profile of different walking motion from that learnt. In the learning controller, the PID feedback controller takes part in stabilizing the transient response of robot dynamics while the feedforward learning controller plays a role in computing the desired actuator torques for feedforward nonlinear dynamics compensation in steady state. It is shown that all the error signals in the learning control system are bounded and the robot motion trajectory converges to the desired one asymptotically. The proposed learning control scheme is ...
This paper presents a design and a control of a biped walking RGO-robot and dynamic walking simulation for this system. The biped walking RGO-robot is distinguished from other one by which has a very light-weight and a new AGO type with servo motors. The gait of a biped walking RGO-robot depends on the constrains of mechanical kinematics and initial posture. The stability of dynamic walking is investigated by ZMP(Zero Moment Point) of the biped walking RGO-robot. It is designed according to a human wear type and is able to accomodate itself to human environments. The joints of each leg are adopted with a good kinematic characteristics. To test of the analysis of joint kinematic properties, we did the strain stress analysis of dynamic PLS and the study of FEM with a dynamic PLS. It will be expect that the spinal cord injury patients are able to train effectively with a biped walking AGO-robot.
This paper is concerned with a balancing motion formulation and control of the ZMP (Zero Moment Point) for a biped-walking robot that has a prismatic balancing weight or a revolute balancing weight. The dynamic stability equation of a walking robot which have a prismatic balancing weight is conditionally linear but a walking robot's stability equation with a revolute balancing weight is nonlinear. For a stable gait, stabilization equations of a biped-walking robot are modeled as non-homogeneous second order differential equations for each balancing weight type, and a trajectory of balancing weight can be directly calculated with the FDM (Finite Difference Method) solution of the linearized differential equation. In this paper, the 3dimensional graphic simulator is developed to get and calculate the desired ZMP and the actual ZMP. The operating program is developed for a real biped-walking robot IWRⅢ. Walking of 4 steps will be simulated and experimented with a real biped-walking robot. This balancing system will be applied to a biped humanoid robot, which consist legs and upper body, as a future work.
We propose a new approach to control a biped robot motion based on iterative learning of voice command for the implementation of smart factory. The real-time processing of speech signal is very important for high-speed and precise automatic voice recognition technology. Recently, voice recognition is being used for intelligent robot control, artificial life, wireless communication and IoT application. In order to extract valuable information from the speech signal, make decisions on the process, and obtain results, the data needs to be manipulated and analyzed. Basic method used for extracting the features of the voice signal is to find the Mel frequency cepstral coefficients. Mel-frequency cepstral coefficients are the coefficients that collectively represent the short-term power spectrum of a sound, based on a linear cosine transform of a log power spectrum on a nonlinear mel scale of frequency. The reliability of voice command to control of the biped robot's motion is illustrated by computer simulation and experiment for biped walking robot with 24 joint.
This paper proposes a method that minimizes the consumed energy by searching the optimal locations of the mass centers of links composing of a biped robot using Real-Coded Genetic Algorithm. Generally, in order to utilize optimization algorithms, the system model and design variables must be defined. Firstly, the proposed model is a 6-DOF biped robot composed of seven links, since many of the essential characteristics of the human walking motion can be captured with a seven-link planar biped walking in the saggital plane. Next, Fourth order polynomials are used for basis functions to approximate the walking gait. The coefficients of the fourth order polynomials are defined as design variables. In order to use the method generating the optimal gait trajectory by searching the locations of mass centers of links, three variables are added to the total number of design variables. Real-Coded GA is used for optimization algorithm by reason of many advantages. Simulations and the comparison of three methods to generate gait trajectories including the GCIPM were performed. They show that the proposed method can decrease the consumed energy remarkably and be applied during the design phase of a robot actually.
In this paper, we generate a trajectory minimized the energy gait of a biped robot for walking a staircase using genetic algorithms and apply to the computed torque controller for the stable dynamic biped locomotion. In the saggital plane, a 6 degree of freedom biped robot that model consists of seven links is used. In order to minimize the total energy efficiency, the Real-Coded Genetic Algorithm (RCGA) is used. Operators of genetic algorithms are composed of a reproduction, crossover and mutation. In order to approximate the walking gait, the each joint angle is defined as a 4-th order polynomial of which coefficients are chromosomes. Constraints are divided into equality and inequality. Firstly, equality constraints consist of position conditions at the end of stride period and each joint angle and angular velocity condition for periodic walking. On the other hand, inequality constraints include the knee joint conditions, the zero moment point conditions for the x-direction and the tip conditions of swing leg during the period of a stride for walking a staircase.
Researches on biped robot walking have been mostly focusing on walking on even surfaces. Therefore, robot walking has been only realized on pre-specified spaces with pre-specified movements according to the previous researches. In this paper a walking system for a biped robot using fuzzy system and neural networks to overcome those constraints. The system enables biped walking to be possible in various environments and with more complicated obstacels. For the purpose, a walking robot should recognize its surrounding environment and determine its movement. In the proposed system, a robot dynamically generates its walking trajectories of each joint by using neural networks when facing new obstacle such as stairs, and it maintains its walking stability by using closed loop fuzzy control system which manipulates the waist joints.
In this paper, the new type biped walking robot which is composed of the minimum number or links just for walking and its appropriate gaits are proposed. The proposed new gaits for this robot are four-crossing, crawling, standing and turning gait. In designing the biped robot we propose the Performance Index which means the needed torque per a moving distance and generate foot trajectories by $3^{rd}$ order spline Interpolation. Among those, numerically we find the optimal conditions which minimize the Performance Index. Dynamically stable walking of the biped robot is realized by satisfying the stability condition of ZMP(zero moment point), which is related to maintaining the ZMP within the region of the supporting foot during the s1n91e leg support phase. We determine the region of mass center from the stability condition of ZMP and plan references which track the mass conte. trajectory of constant velocity. Finally we implement the gaits statically tracking the planned trajectories using PD control method.
In the paper, a design method of knee and pelvis joint in the biped robot is proposed for shock absorption and gravity compensation. Similarly to the human's body, the knee joints of the biped robot support most body weight and get a shock from the landing motion of the foot on the floor. The torque of joint motor is also increased sharply to keep the balance of the robot. Knee and pelvis joints with the spring are designed to compensate the gravity force and reduce the contact shock of the robot. To verify the efficiency of the proposed design method, we develope a biped robot with the joint mechanism using springs. At first, we experiment with the developed robot on the static motions such as the bent-knee posture both without load and with load on the flat ground, and the balance posture on the incline plane. The current of knee joint is measured to analyze the impact force and energy consumption of the joint motors. Also, we observe the motor current of knee and pelvis joints for the walking motion of the biped robot. The current responses of joint motors show that the proposed method has an effect on shock reduction and gravity compensation, and improve the energy efficiency of walking motions for the biped robot.
본 논문에서는 이족로봇의 자연스러운 보행 패턴을 생성하기 위해 인간의 보행 회전력(torque)을 주파수 영역에서 분석하고 분석된 데이터를 이용하여 적응적으로 이족로봇의 보행패턴을 생성하는 기법을 제안한다. 인간의 보행 회전력은 시간영역에서 복잡한 형태를 가지므로 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 주파수영역으로 변환시켜 분석한다. 주파수 영역에서 얻어진 보행 회전력의 특징을 이용하여 이족로봇의 sagittal plane에서의 보행패턴을 생성한다. 또한 이족로봇의 안정적이 보행 패턴을 생성하기 위하여 동적 평형 상태임을 판단할 수 있는 Zero Moment Point(ZMP)해석을 통해 frontal plane상의 보행패턴을 생성하여 3차원 공간상의 안정적이고 인간과 같이 자연스러운 보행 패턴을 생성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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