This paper presents how it is effective to use many features for improving the speed and the accuracy of the visual servo systems. Some rank conditions which relate the image Jacobian and the control performance are derived. It is also proven that the accuracy is improved by increasing the number of features. Effectiveness of the redundant features is evaluated by the smallest singular value of the image Jacobian which is closely related to the accuracy with respect to the world coordinate system. Usefulness of the redundant features is verified by the real time experiments on a Dual-Arm Robot manipulator made in Samsung Electronic Co. Ltd
In this paper, we propose the design method of distributed control system using Controller Area Network (CAN). CAN is an advanced serial communication protocol for distributed real-time control systems. It is a contention-based multi-master network whose timeliness properties come from its collision resolution algorithm which gives a high schedulable utilization and guaranteed bus access latency. With proposed method using CAN, we apply to robot controller. The effectiveness of proposed method is demonstrated by the simulation and experiment.
In this paper, gait generation algorithm based on Linear Inverted Pendulum Mode is extended considering that the terrain is uncertain and flexible. Deformation of the soft terrain by the weight of the biped robot is taken into account to design the desired motion of the swing leg. Landing time disagreement caused by dynamics of the robot is also considered and a method to adjust gait is proposed. Results of numerical simulation show the effectiveness of the proposed method.
This paper concerns an articulated space robot with flexible links. The equations of its motion are derived by means of the Lagrangian mechanics. Assuming that magnitude of elastic motions are relatively small, the perturbation approach is taken to separate the original equations of motion into linear and nonlinear equations. Th effect the desired payload motion, open loop control inputs are first determined based on the nonlinear equations. One the other hand, in order to reduce the positional errors during the maneuver, vibration suppression is actively done with a feedforward control for disturbance cancellation to some extent. Additionally, for performance robustness against residual disturbance, an LQ control modified to have a prescribed degree of stability is applied based on the linear equations. Measurement equations are formulated to be used for the maximum likelihood estimator to reconstruct states from the original robot equations of motion. Finally, numerical simulations show effectiveness of the proposed control design scheme.
A swarm robot system consists of with multiple mobile robots, each of which is called an agent. Each agent interacts with others and cooperates for a given task and a given environment. For the swarm robotic system, the loss of the entire work capability by malfunction or damage to a single robot is relatively small and replacement and repair of the robot is less costly. So, it is suitable to perform more complex tasks. The essential component for a swarm robotic system is an inter-robot collaboration strategy for teamwork. Recently, the swarm intelligence theory is applied to robotic system domain as a new framework of collective robotic system design. In this paper, FA (Firefly Algorithm) which is based on firefly's reaction to the lights of other fireflies and their social behavior is employed to optimize the group behavior of multiple robots. The main application of the firefly algorithm is performed on path planning of swarm mobile robots and its effectiveness is verified by simulations under various conditions.
본 논문에서는 LEGO NXT 마인드스톰을 사용하여 이륜 도립진자 로봇을 제작하고 MATLAB/SIMULINK를 이용한 모델 기반 설계 방법으로 제어기를 구현한 임베디드 시스템을 제안하였다. 먼저 이륜 도립진자 로봇의 모델링과 시뮬레이션을 통해 제어기의 성능과 안정성을 확인한 다음 시뮬레이션 프로그램을 직접 코드 변환하여 실험으로 설계된 제어기의 유효성을 확인하였다. 이륜 도립진자 로봇은 도립진자 원리를 이용한 자율 자세 제어를 기본 기능으로 하고 목적지까지 주행이 가능한 로봇이다. 제어기는 2차의 최적제어 방법으로 설계된 상태궤환 제어기를 이용하였다. 2차의 최적제어는 성능 지수 함수 �じ� 최소로 하는 이득행렬 �ジ� 구해 상태궤환 제어기의 이득으로 쓰는 방법으로 이득 설정 방법이 용이하여 이륜 도립진자 로봇의 제어기로 사용할 수 있다. 이륜도립진자 로봇의 제어기를 설계한 후 실험으로 자세 제어 성능과 외란 응답성, 무선 조종 주행 성능, 라인 주행 및 장애물 회피 성능을 확인하였다.
In this paper, a nonlinear controller based on adaptive sliding-mode method which has a sliding surface vector including new boundary function is proposed and applied to a two-wheeled voiding mobile robot (WMR). This controller makes the welding point of WMR achieve tracking a reference point which is moving on a smooth curved welding path with a desired constant velocity. The mobile robot is considered in view of a kinematic model and a dynamic model in Cartesian coordinates. The proposed controller can overcome uncertainties and external disturbances by adaptive sliding-mode technique. To design the controller, the tracking error vector is defined, and then the new sliding is proposed to guarantee that the error vector converges to zero asymptotically. The stability of the dynamic system will be shown through the Lyapunov method. The simulations is shown to prove the effectiveness of the proposed controller.
An adaptive fuzzy backstepping controller is proposed for the motion control for a single-link flexible-joint robot in the presence of parametric uncertainties. Fuzzy logic system is used to approximate the uncertainties of functions and a backstepping technique is employed to deal with the mismatched problem. A compensation controller is also employed to estimates the bound of approximation error so that the shattering effect of the control effort can be reduced. Thus the asymptotic stability of the closed loop control system can be obtained based on a Lyapunov synthesis approach. Numerical simulation results for a single-link flexible-joint robot are included to show the effectiveness of proposed controller.
In this paper, we propose a new fuzzy-neural network control scheme for the speed and azimuth control of a mobile robot. The proposed control scheme uses a gaussian function as a unit function in the fuzzy-neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the frame-work of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two fuzzy-neural networks based on independent reasoning and a connection net woth fixed weights to simply the fuzzy-neural network. The effectiveness of the proposed controller is illustrated by performing the computer simulation for a circular trajectory tracking of a mobile robot driven by two independent wheels.
This paper proposes a balancing control and driving control of a bicycle robot based on dynamic modeling of the bicycle robot, which has been derived using the Lagrange equations. For the balancing control of the bicycle robot, a reaction wheel pendulum method has been adopted in this research. By using the dynamics equations of the bicycle robot, an LQR controller has been designed for a balancing and driving control of a bicycle robot. The performance of the balance control is verified experimentally before the driving control, which shows a stable posture within one degree vibrations. To show the dynamic characteristics of the bicycle robot during driving, a trapezoidal velocity trajectory is selected as the references. Through simulations and real experiments, the effectiveness of the proposed algorithm has been demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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