This paper deal with the biped walking stability by inverted pendulum type balancing joints. This model is hard to interpretation for the nonlinearity caused by upper direction movement then conventional model which have roll and prismatic joints. We can interpret this model by a linear approximation or interpolation method. This paper use a linear approximation method that can decide a movement of upper direction. Inverted pendulum type balancing joints have a advantage of less movement for keep stability and similar with human than conventional model and this model can be used for humanoid robot. We can see a stability of biped by ZMP(Zero Moment Point). Genetic algorithm is used for trajectory planning that is important for stable walking of biped.
This paper proposes a gain switching algorithm for joint position control of a hydraulic humanoid robot. Accurate position control of the lower body is one of the basic requirements for robust balance and walking control. Joint position control is more difficult for hydraulic robots than it is for electric robots because of an absence of reduction gear and better back-drivability of hydraulic joints. Backdrivability causes external forces and torques to have a large effect on the position of the joints. External ground reaction forces therefore prevent a simple proportional-derivative (PD) controller from realizing accurate and fast joint position control. We propose a state feedback controller for joint position control of the lower body, define three modes of state feedback gains, and switch the gains according to the Zero Moment Point (ZMP) and linear interpolation. Dynamic equations of hydraulic actuators were experimentally derived and applied to a robot simulator. Finally, the performance of the algorithm is evaluated with dynamic simulations.
In this study, we developed two legged multi-joint robot by using wireless servo motor that was applied by wireless sensor network technology, which is widely used recently, and performed an experiment of walking method of two legged multi-joint robot. We constructed the star network with servo motors which were used at each joint of two-legged robot. And we designed the robot for operation by transmission of joint control signal from main control system or by transmission of the status of each joint to the main control system, so it operates with continuously checking the status of joints at same time. We developed the humanoid robot by using wireless digital servo motor which is different from existing servo motor control system, and controlled it by transmitting the information of angles and speeds of robot joints to the motor(node) as a feedback through main control system after connecting power and setting up the IDs to each joint. We solved noisy problem generated from wire and wire length to connection point of the control device by construction of the wireless network instead of using existing control method of wiring, and also solved problem of poor real time response to gait motion by controlling the position with continuous transmission of control signals to each joint. And we found that the effective control of robot is able by performing the simulation on walking motion in advance with the developed control algorithm which was downloaded into installed memory. Also we performed the stable walking with two-legged robot by attaching pressure sensor to robot sole. And we examined the robot gait operated by application of calculated algorithm on robot movement to each joint. In this study, we studied the method of controlling robot gait motion by using wireless servo motors and measured the torque applied to each joint, and found that the developed wireless servo motor by ZigBee sensor network offers easier control of two legged robot gait and better circuit configuration of it than the existing wired control system could do.
The study of bipedal robot is towards similar shape and function with human. In this paper, we propose a human-like walking pattern compatible to the flexible foot with toe and heel structure. The new walking pattern for a bipedal robot consists of ZMP, center of mass (CoM), and ankle trajectory and is drawn by considering human kinesiology. First, the ZMP trajectory moves forward without stopping at a point even in the single support phase. The corresponding CoM trajectory to the ZMP one is derived by solving differential equations. As well, a CoM trajectory for the vertical axis is added by following the idea of human motion. The ankle trajectory closely mimics the rotational motion of human ankles during taking off and landing on the ground. The advantages of the proposed walking pattern are demonstrated by showing improved stability, decreased ankle torque, and the longer step length capability. Specifically, it is interesting to know that the vertical CoM motion is able to compensate for the initial transient response.
이 논문은 주어진 설계 조건과 제한 조건하에서 2족 보행로봇을 설계하고 제작하는 과정을 제시하며, GCSE의 상호작용 설계과정 모형에 근거하였다. 2족 보행 로봇은 보행하는데 총 5개의 관절을 사용하여 이동한다. 양쪽 발목, 양쪽 무릎 관절에 각각 하나씩의 자유도를 갖고 골반 부분에 한 개의 자유도를 갖는 구조이며, 제작된 로봇은 회전운동만으로 움직이는 5자유도를 갖는 2족 보행로봇이다. 보행 로봇은 구동을 제어하는 마이크로컨트롤러 보드와 직접 구동을 수행하는 모터로 구성된다. 제작된 로봇은 두발로 걷는 로봇인 만큼 안정적인 보행 동작의 시현과 주변 물체를 탐색하고 인식하여 특정한 동작을 수행하는 것을 최종 목표로 하였다. 제작된 보행로봇을 주어진 4가지 모드에 따라 구동하였는데, 성공적으로 동작하였다. 설계 및 제작과정을 통하여 여러 기술을 통합적으로 생각하고 종합적으로 접근하는 방법을 배울 수 있었다.
This paper describes the development of 6-axis force/moment sensor considered adult weight far an intelligent foot of humanoid robot. In order to walk on uneven terrain safely, the foot should perceive the applied forces Fx, Fy, Fz and moments Mx, My, Mz to itself and control the foot using the forces and moments. The applied forces and moments should be measured from a 6-axis force/moment sensor attached to the foot, which is composed of Fx sensor, Fy sensor, Fz sensor, Mx sensor, My sensor and Mz sensor in a body. Each sensor should get the deferent rated load, because the applied forces and moments to foot in walking are deferent. Therefore, one of the important things in the sensor is to design each sensor with the deferent rated load and the same rated output. In this paper, a 6-axis force/moment sensor (rated load of Fx and Fy are 500Nm and Fz sensor is 1000N, and those of Mx and My are 18Nm, Mz sensor is 8Nm) for perceiving forces and moments in a humanoid robot's foot was developed using many PPBs (parallel plate-beams). The structure of the sensor was newly modeled, and the sensing elements (plate-beams) of the sensor were designed using by ANSYS software (FEM (Finite Element Method) program). Then, a 6-axis force/moment sensor was fabricated by attaching strain-gages on the sensing elements, and the characteristic test of the developed sensor was carried out. The rated outputs from FEM analysis agree well with that from the characteristic test.
Many locomotion purpose robots are being built and are under research such as mobile manipulator and biped humanoid robot, etc. Dynamic posture stability of these robots is based on the ZMP point. For getting stable ZMP trajectory, some method has been developed but is too complex and time consuming which leads to inability in generating on-line ZMP trajectory. In this paper, we give a qualitative study about behavior of ZMP in biped walking robot through visualization. This result gives intuitive understanding about behavior of ZMP under various robot state.
최근 인간을 모방하는 휴머노이드 로봇(Humanoid robot)에 대한 관심이 증가함에 따라, 기계공학, 생체공학, 제어이론 등 여러 분야에서 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 액츄에이터(Actuator)가 없이 경사진 지면을 걸을 수 있는 두 발을 가진 패시브 로봇(Passive robot)을 대상으로 강화학습과 메니폴드(Manifold control) 기법을 사용하여 안정적으로 걸을 수 있도록 제어기(Controller)를 설계하는 방안을 고려한다.
This study is concerned with development of 3-Dimensional simulator of a biped robot that has a prismatic balancing weight or a revolute balancing weight. The dynamic stability equation of a biped robot which have a prismatic balancing weight is conditional linear but a walking robot's stability equation with a revolute balancing weight is nonlinear. To get a stable gait of a biped robot, stabilization equations with ZMP (Zero Moment Point) are modeled as non-homogeneous second order differential equations for each balancing weight type. 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 3-Dimensional graphic simulator is programmed to get and calculate the desired ZMP and the actual ZMP. Walking of 4 steps was simulated and verified. This balancing system will be applied to a biped humanoid robot, which consist Begs and upper body, at future work.
In this paper, we propose a method for estimating a walking direction by which a mobile robots follows a person using TRT (Tensor RT) pose, which is motion recognition based on deep learning. Mobile robots can measure individual movements by recognizing key points on the person's pelvis and determine the direction in which the person tries to move. Using these information and the distance between robot and human, the mobile robot can follow the person stably keeping a safe distance from people. The TRT Pose only extracts key point information to prevent privacy issues while a camera in the mobile robot records video. To validate the proposed technology, experiment is carried out successfully where human walks away or toward the mobile robot in zigzag form and the robot continuously follows human with prescribed distance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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