In this paper, we introduce a case study of developing a miniature humanoid robot that has 16 degrees of freedom and is able to perform statically stable walking. The developed humanoid robot is 37cm tall and weighs 1,200g. RC servo motors are used as actuators. The robot can walk forward and turn to any direction on an even surface. It equipped with a small digital camera, so it can transmit vision data to a remote host computer via wireless modem. The robot can be operated in two modes: One is a remote-controlled mode, in which the robot behaves according to the command given by a human operator through the user-interface program running on a remote host computer, the other is a stand-alone mode, in which the robot behaves autonomously according the pre-programmed strategy. The user-interface program also contains a robot graphic simulator that is used to produce and verify the robot\`s gait motion. In our walking algorithm, the ankle joint is mainly used for balancing the robot. The experimental results shows that the developed robot can perform statically stable walking on an even surface.
다리를 가진 로봇은 지형에 대한 높은 적응능력을 가졌다할지라도 바퀴의 차량과 비교했을 때 일반적으로 그 속도가 상당히 낮다. 다리를 가진 로봇으로 빨리 움직이는 속도를 얻기 위해서는 두발 로봇의 달림과 4족 로봇의 속보나 뛰는 것과 같이 동적으로 안정한 걸음걸이가 좋은 해결법이다. 그러나 동적으로 안정한 걸음걸이의 에너지 효율은 일반적으로 느린 걸음걸이와 같은 안정한 걸음걸이보다 낮다. 본 논문에서는 네발로 걷는 로봇의 에너지 효율에 관한 실험적 연구를 보여준다. 빠른 걸음걸이의 2가지 패턴의 에너지 소모에 대한 TITAN-VIII을 이용한 실험을 통해 연구하였다.
This paper deals with the trajectory planning of IWR biped robot using genetic algorithm. The trajectory of a swing leg is generated by 5th order polynomial equation. Velocities and Acceleration properties on a viapoints are needed. These constants are given by heuristic method. The optimal values are determined by G.A to minimize the jerk of a trajectory. As a result, trajectory planning is implemented not on between two viapoints but on a whole interval. Efficient numerical calculation routines and walking algorithms for simulation are accomplished by MATLAB package.
An intelligent miniature humanoid robot system is designed and implemented as a platform for researching walking algorithm. The robot system consists of a mechanical robot body, a control system, a sensor system, and a human interface system. The robot has 6 dofs per leg, 3 dofs per arm, and 2 dofs for a neck, so it has total of 20 dofs to have dexterous motion capability. For the control system, a supervisory controller runs on a remote host computer to plan high level robot actions based on the vision sensor data, a main controller implemented with a DSP chip generates walking trajectories for the robot to perform the commanded action, and an auxiliary controller implemented with an FPGA chip controls 20 actuators. The robot has three types of sensors. A two-axis acceleration sensor and eight force sensing resistors for acquiring information on walking status of the robot, and a color CCD camera for acquiring information on the surroundings. As an example of an intelligent robot action, some experiments on playing soccer are performed.
In this paper, we describe the quadruped walking-control algorithm of the complete full-size humanoid DARPA Robotics Challenge-HUBO (DRC-HUBO) robot. Although DRC-HUBO is a biped robot, we require a quadruped walking function using two legs and two arms to overcome uneven terrains in the DRC. We design a wave-type quadruped walking pattern as a feedforward control using several walking parameters, and we design zero moment point (ZMP) controllers to maintain stable walking using an inverted pendulum model and an observed-state feedback control scheme. In particular, we propose a switching algorithm for ZMP controllers using supporting value and weighting factors in order to maintain the ZMP control performance during foot switching. Finally, we verify the proposed algorithm by performing quadruped walking experiments using DRC-HUBO.
Robot mobility and intelligence become more important for robots to be used in various fields other than automation. The main purpose of providing mobility to a robot is to extend the robot's manipulability. In this paper, we introduce a small humanoid robot that can autonomously play golf as an example of incorporating robot intelligence, mobility, and manipulability. The robot has 12 degrees of freedom for legs and has various basic walking patterns. It can move to a desired position and change orientation by combining the basic waking patterns. The robot has a color CCD camera and can extract coordinates of the objects in the environments. The small humanoid robot has 8 degrees of freedom for arms and can play golf autonomously with two kinds of dexterous swing motions. Kinematic analysis of the robot arms, vision data processing for the recognition of the environments, algorithm for playing robotic golf have been performed or proposed. The experimental results show that the robot can play golf autonomously.
Kim, Dong-Won;Seo, Sam-Jun;De Silva, Clarence W.;Park, Gwi-Tae
ETRI Journal
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제31권5호
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pp.565-575
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2009
This paper concerns the use of support vector regression (SVR), which is based on the kernel method for learning from examples, in identification of walking robots. To handle complex dynamics in humanoid robot and realize stable walking, this paper develops and implements two types of reference natural motions for a humanoid, namely, walking trajectories on a flat floor and on an ascending slope. Next, SVR is applied to model stable walking motions by considering these actual motions. Three kinds of kernels, namely, linear, polynomial, and radial basis function (RBF), are considered, and the results from these kernels are compared and evaluated. The results show that the SVR approach works well, and SVR with the RBF kernel function provides the best performance. Plus, it can be effectively applied to model and control a practical biped walking robot.
직립보행로봇은 동적인 시스템 구현을 위해 에너지원과 제어장치부가 로봇에 탑재되어야 한다. 때문에 본 연구에서는 소형에서 높은 기동 토크를 얻을 수 있는 직류전동기를 선택하였다. 직류전동기 서보시스템에는 아날로그 처리방식의 파워앰프를 이용하여, 제어기와 구동기가 일체화된 하나의 모들로 개발하였다. 이를 로봇액추에이터에 적용하고 동작과 복귀시의 응답특성을 연구하였다. 주 제어부는 PIC(Micro controller)를 채용하여 서보시스템과 함께 소형경량으로 로봇에 탑재할 수 있다.
In this paper, using a genetic algorithm, consisting of six to seven degrees of freedom links, walking robot to up-stair that can walk to optimize energy and stability to generate. Walking robot to up-stairs of the four-step segmentation of the various situations that match the pace and pattern so that it can generate. It also generated using genetic algorithms to test for Matlab into the Robot Simulation of the humanoid experiment was used.
Although stable control algorithm has been implemented to the biped robot, the stability is not guaranteed because of encoder errors and/or rigid body elastics. Hence precise body pose estimation is required for more natural and long term walk. Specially pelvis sloping by gravity or uneven ground on landing place are most critical reason for undulated motion. In order to overcome these difficulties an estimation system for foot position and orientation using PSD sensors and Gyro sensors is proposed along with calibration algorithm and experimental verification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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