Recent years have witnessed a growing demand for a wide variety of high-performance industrial robots. In this paper, for accurate gain tuning of a 6-axis articulated industrial robot with reduced noise, a program routine for a dynamic signal analyzer (DSA) using the frequency response method will be programmed using $LabVIEW^{(R)}$. Then, robot transfer functions can be obtained experimentally using the frequency response method with the DSA program. Data from the robot transfer functions are transformed into Bode plots, based on which an optimal gain tuning will be executed. Gain tuning can enhance the response quality of the output signal for a given input signal during real-time control of the robot. The effectiveness of our proposed technique will be verified by implementation with a (lab-manufactured) 6-axis articulated industrial robot (hereinafter called "RS2") and comparison with the zero position gain tuning, as well as other positions.
In this article art performing applications of industrial dual-arm robots are introduced. It was real collaboration among robot researchers and artist. Artist designed the performance to use dual-arm robot. Robot researchers collaborated with artist by providing robotic constraints and configuring robot motion. Two art performances were configured with two industrial dual-arm robots. In both performance robots carry objects to be used as moving screens. Both performances rely on the high power and high precision of robots. In addition human-like appearance make those performances be familiar to public.
Recently, a smart farm technology is drawing attention as an alternative to the decline of farm labor population problems due to the aging society. Especially, there is an increasing demand for automatic harvesting system that can be commercialized in the market. Pre-harvest crop detection is the most important issue for the harvesting robot system in a real-world environment. In this paper, we proposed a real-time tomato instance tracking algorithm by using deep learning and probability models. In general, It is hard to keep track of the same tomato instance between successive frames, because the tomato growing environment is disturbed by the change of lighting condition and a background clutter without a stochastic approach. Therefore, this work suggests that individual tomato object detection for each frame is conducted by YOLOv3 model, and the continuous instance tracking between frames is performed by Kalman filter and probability model. We have verified the performance of the proposed method, an experiment was shown a good result in real-world test data.
Industrial manipulators have been mostly used in large companies such as automakers and electronics companies. In recent years, however, demands for industrial manipulators from small and medium-sized enterprises are on the increase because of shortage of manpower and high wages. Since these companies cannot hire robot engineers for operation and programming of a robot, intuitive teaching and playback techniques of a robot manipulator should replace the robot programming which requires substantial knowledge of a robot. This paper proposes an intuitive teaching and playback algorithm used in assembly tasks. An operator can directly teach the robot by grasping the end-effector and moving it to the desired point in the teaching phase. The 6 axis force/torque sensor attached to the manipulator end-effector is used to sense the human intention in teaching the robot. After this teaching phase, a robot can track the target position or trajectory accurately in the playback phase. When the robot contacts the environment during the teaching and playback phases, impedance control is conducted to make the contact task stable. Peg-in-hole experiments are selected to validate the proposed algorithm since this task can describe the important features of various assembly tasks which require both accurate position and force control. It is shown that the proposed teaching and playback algorithm provides high positioning accuracy and stable contact tasks.
본 논문에서는 사용자의 다양한 작업 환경을 고려하여 원격 제어가 가능한 이동식 로봇을 설계한다. 구체적으로는 소정의 방향으로 이동하며, 사용자의 손동작 움직임에 동기화되어 일련의 작업을 수행할 수 있는 이동식 원격작업 로봇, 그리고 이를 제어하는 제어시스템 및 제어방법을 제안하였다. 위험물 또는 고중량 물품 운반과 같은 작업 보조를 위해 로봇 손과 이동을 위한 휠을 이용하여 구현하였다. 개발한 로봇의 성능 평가를 위하여 로봇 손의 운반 가능한 최대 중량과 로봇의 이동 가능한 경사 등을 테스트하였고, 시험 평가 결과는 목표한 대부분의 설계 사양을 만족하였다.
The purpose of this paper is the development of a fully integrated simulation package for industrial robot. The simulation package consists of kinematics, dynamics, and control. The kinematics contains trajectory plans and inverse kinematics. The dynamics combines manipulator dynamics and actuator dynamics including the effect of payloads and viscous frictions. The control is a hardware oriented scheme which contains position controller, velocity controller, current controller, and PWM generator. Thus, the simulation package can be used not only for theoretical purposes but also for development purposes in industry. Using this package, the characteristics and performances of the SCARA robot, which has been developed in GSIS, are investigated.
In the industrial field, robots are used to increase productivity by replacing labors with dangerous, difficult, and hard tasks. However, failures of individual industrial robots in the entire production process may cause product defects or malfunctions, and may cause dangerous disasters in the case of manufacturing parts used in automobiles and aircrafts. Although requirements for early diagnosis of industrial robot failures are steadily increasing, there are many limitations in early detection. This paper introduces methods for diagnosing robot failures using sound-based data and deep learning. This paper also analyzes, compares, and evaluates the performance of failure diagnosis using various deep learning technologies. Furthermore, in order to improve the performance of the fault diagnosis system using deep learning technology, we propose a method to increase the accuracy of fault diagnosis based on an inference window. When adopting the inference window of deep learning, the accuracy of the failure diagnosis was increased up to 94%.
This paper presents cable-hydraulic driven 3DoF (Degree-of-Freedom) manipulator for cooperative robot with high output/low inertia and enhancing lager workspace of hydraulic manipulator. Hydraulic actuation could be solution to design more higher output manipulator than the one of electric motor actuation due to install actuation source and robot joint separated. In spite of this advantage, the conventional hydraulic driven manipulator using cylinder or vane actuator is not suitable for the candidate of cooperative robot because smaller workspace owing to small RoM (Range of Motion) hydraulic actuator. In this paper, we propose 3DoF manipulator with cable-hydraulic actuation which is more larger ratio of payload-to-weight than the one of conventional cooperative manipulator and larger workspace than the one of existing hydraulic driven manipulator. The performance of proposed manipulator was demonstrated by the experiments for confirming overall workspace task, high payload operation task under worst situation and comparing repeatability between developed manipulator and existed cooperative robots. The results of experiments showed that the appropriate performance of proposed manipulator for cooperative robot.
This study solves the inverse kinematics problem of industrial FANUC robot. Because every joint angle of FANUC robot is dependent on the position of end-effector and the direction of approach vector, arm metrix T6 is very complicated and each joint angle is a function of other joint angles. Therefore, the inverse kinematics problem can not be solved by conventional methods. Noticing the fact that if one joint angle is known, the other joint angles are calculated by the algebraic methods. $ heta$1 is calculated using neumerical analysis method, and solves inverse kinematics problem. This proposed method, in this study, is more simpler and faster than conventional methods and is very useful in the real-time control of the manipulator.
The advanced infrastructure for accelerating the development of personal robots is presented. Based on this structure, effective ways for integrating the various commercial components and interfacing among them are studied. The infrastructure includes the technology such as modularization based on independent processing and standardization open to other developers. The infrastructure supports not only that each hardware component of a personal robot can be easily attached to and detached from the whole system mechanically but also that each software of the components can be functionally distributed. As a result, we developed the fully modularized personal robots mechanically, and a virtual machine for the control of these robots. In this paper the proposed infrastructure and its implementations are described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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