Direct-drive SCARA-type industrial robots are increasingly used in the assembly process of small mechanical parts as well as electronic components, which uses direct-drive (DD) motors instead of reduction gear-type conventional motors for the actuators of manipulator arms. There are many advantages in using DD motors for robots, such as no backlash, low friction, high mechanical stiffness capability for fast and precise arm control, and high repeatability of positioning. However, there exist a number of difficulties which must be overcome to ensure proper construction and operation; increasing effects of load veriation and nonlinear and coupling dynamics, severe vibration caused by resonance of the manipulator components and low mechanical damping, etc. In order to handle these difficulties, lots of efforts have been made such as reduction of the arm inertia and elimination of the resonance, Performance evaluation of a recently developed, domestic DD robot shows that it works excellently compared with conventional robots. It, however, requires proved reliability and price competitiveness against its foreign counterparts.
This paper introduces a dual manipulator system designed to automate the packaging process of industrial coils, which exhibit higher variability than other structured industrial fields due to diverse commercial requirements. The conventional solution involves the direct-teaching method, where an operator instructs the robot on a target configuration. However, this method has distinct limitations, such as low flexibility in dealing with varied sizes and safety concerns for the operators handling large products. In this sense, this paper proposes a two-step approach for coil packaging: motion planning and assembly execution. The motion planning includes a Rapidly-exploring Random Tree algorithm and a smoothing method, allowing the robot to reach the target configuration. In the assembly execution, the packaging is considered a peg-in-hole assembly. Unlike typical peg-in-hole assembly handling two workpieces, the packaging includes three workpieces (e.g., coil, inner ring, side plate). To address this assembly, the paper suggests a suitable strategy for dual manipulation. Finally, the validity of the proposed system is demonstrated through experiments with three different sizes of coils, replicating real-world packaging situations.
In control of complex system, like robot manipulators, BP neural network have several drawbacks. To overcome this problems, the modified BP neural networks have proposed To find neural network of proper structure for robot manipulator, in this paper, actual experiments using ADSP-21020 for SCARA robot were implemented and have shown the possibility of real-time control and industrial application, without neural chip.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.263-268
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2004
The inverse kinematics problem is to find a set of joint variable values that will place the end effector of a robot manipulator into a given pose. Pieper has shown that a sufficient condition for a manipulator to have a closed form solution is that three adjacent joint axes intersects, hence the six axes robot with spherical wrist allows closed form solution. But many industrial robots have a non-spherical wrist to provide a stronger wrist configuration so that they can handle heavy payloads. Also, the use of a non-spherical wrist can result in a cheap and simple wrist arrangement than when all three axes intersect at a common point. In these cases, closed form solutions cannot be found. Therefore numerical technique must be used to solve the inverse kinematics equations. This paper proposes a new algorithm that can be used for finding inverse kinematics solution of the six axes robot with non-spherical wrist. Computer simulations are provided to prove the usefulness of our method.
As the technology of industrial automation using robot system grows the rapid advance, productivity improvement and decrease in number of maintenance, management occur in many fields. Therefore, more various and intelligent robot motions are needed without human being help. Considering this situation, the need of robot with various, fast and safe acting sensors are demanded. In these sensings, the slippage sensing gives us specific information between ripper and object while grasps the object. In this paper, we proposed new slippage sensing algorithm for various and intelligent robot motion. So, optimal grasping force control and compensation of position error is possible for an adaptive task execution using adaptive control.
This study proposes an industrial rehabilitation robot system which can exercise two joints in 3 dimensional spaces. The robot kinematics analysis and the results of studies on each joint for the rehabilitation robot could verify possibility of rehabilitation motion to exercise a joint. The force and torques sensor not only measures a rehabilitation performance of subjects between the abnormal limb and the manipulator, but also carries out an important function of safety device to prevent accidents. Also, limit sensors and emergency stop switch are used for high safety in this system. In this real test, the possibility of rehabilitation robot system is evaluated by C&R ARM I which is similar to upper-limb.
The basic function of on industrial robot system is to move objects in the workspace fast and accurately. One difficulty in performing this function is that the path of robot should be programmed to avoid the collision with obstacles, that is, tools, or facilities. This path planning requires much off-line programming time. In this study, a SOM technique to find the collision-free path of robot in real time is developed. That is, the collision-free map is obtained through SOM learning and a collision-free path is found using the map in real time during the robot operation. A learning procedure to obtain the map and an algorithm to find a short path using the map is developed and simulated. Finally, a path smoothing method to stabilize the motion of robot is suggested.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권1호
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pp.56-61
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2000
Majority of industrial robots are controlled by a simple independent joint control of joint actuators rather than complex controllers based on the nonlinear dynamic model of the robot manipulator. In this independent joint control scheme, the performance of actuator control is influenced significantly by the joint disturbance torques including gravity, Coriolis and centrifugal torques, which result in the trajectory tracking error in the joint control system. The control performance of a redundant manipulator under independent joint control can be improved by minimizing this joint disturbance torque in resolving the kinematic redundancy. A 3 DOF planar robot is studied as an example, and the dynamic programming method is used to find the globally optimal joint trajectory that minimize the joint disturbance torque over the entire motion. The resulting solution is compared with the solution obtained by the conventional joint torque minimization, and it is shown that joint disturbance can be reduced using the kinematic redundancy.
This paper presents an iterative learning control scheme for industrial manipulators. Based upon the frequency-domain analysis, the input update law of the learning controller is given together with a sufficient condition for the convergence of the iterative process in the frequency domain. The proposed learning control scheme is structurally simple and computationally efficient since it is independent joint control depending only on locally measured variables and it does not involve the computation of complicated nonlinear manipulator dynamics. Moreover, it is capable of canceling the unmodeled dynamics of the manipulator without even the parametric model. Several important aspects of the learning scheme inherent in the frequency-domain design are discussed and the control performance is demonstrated through computer simulations.
Like the usual systems, the industrial robot manipulator has some constraints for motion. Usually we hope that the manipulators move fast to accomplish the given task. The problem can be formulated as the time-optimal control problem under the constraints such as the limits of velocity, acceleration and jerk. But it is very difficult to obtain the exact solution of the time-optimal control problem. This paper solves this problem in two steps. In the first step, we find the minimum time trajectories by optimizing cubic polynomial joint trajectories under the physical constraints using the modified evolution strategy. In the second step, the controller is optimized for robot manipulator to track precisely the optimized trajectory found in the previous step. Experimental results for SCARA type manipulator show that the proposed method is very useful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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