Wheel chair bound persons need assistance since there are many steps or curbs or other obstacles blocking their path in the roadways and walkways. Although a step may be small, it may be very difficult for such a person to climb over it. Therefore, we are proposing a power assist wheel chair robot that enables a wheel chair bound person to climb over steps up to about 10 centimeters in height without assistance from others. By using the proposed wheel chair robot, a user can maintain inverse pendulum control after raising its front wheels Then, a user can move forward to the step maintaining the inverse pendulum control, and can climb over the step using motor force of a rear wheel shaft ...
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.17
no.5
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pp.44-53
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1993
In this paper, we discuss on the control algorithm to make the wheeled inverse pendulum type mobile robot move in two dimensional plane. The robot considered in this paper has two independently driven wheels in same axel which suport and move it-self, and is assumed to have the fyro type sensor to know the inclination algle of the body and rotary encoders to know wheel's rotation angular velocity. The control algorithm is divided into three parts. The first part is for the posture and velocity control for forward-backward direction, the second is the steering control, and the last part is for the control of total system to track the given trajectory. We handle the running velocity control of the robot as part of the posture control to keep the balance because the posture relates deeply with the velocity and can be controlled by the velocities of the wheels. The control problem is analyzed as the tracking control, and the controller is realized with the state feedback and feed-forward of the reference velocity. Constructing the control system which contained one intergrator in forward path, we also realized the control system without observer for the estimation of the accumulated errors in the inclination angle of the body. To prevent the robot from being unstable state by sudden variation of the reference velocity when it starts and stops, or changes velocity, the reference velocity of which acceleration is slowly changing, is ordered to the robot. To control its steering, we give the different reference velocities for both wheels which are calculated from the desired angular velocity of the body. Finally, we presents the experimental results of the experimental robot Yamabico Kurara in which the proposed control algorithm had been implemented.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.3
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pp.372-384
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1993
The inverted pendulum system has interesting and challenging problems related to robotics and rocket attitude control view of both control theory and applications. Generally approximately linearized plant models are employed to control the system. In this paper a recently developed control theory based on differentiable manifold theory is used to control the inverted pendulum system which is typically nonlinear. First, the nonlinear model is transformed into the approximate feedback linearized system by nonlinear state feedback. Secondly, the linear controller is designed using the pole-placement method for the approximate feedback linearized plant model, the output of which are finally inverse-transformed to yield the control input to the actual system of the inverted pendulum. The proposed method is evaluated by the computer simulation to compare with the 3rd order linearization model.
Global state space's optimal policy is used for offline controller in the form of table by using Dynamic Programming. If an optimal policy table has a large amount of control data, it is difficult to use the system in a low capacity system. To resolve these problem, controller using the compressed optimal policy table is proposed in this paper. A DCT is used for compression method and the cosine function is used as a basis. The size of cosine function decreased as the frequency increased. In other words, an essential information which is used for restoration is concentrated in the low frequency band and a value of small size that belong to a high frequency band could be discarded by quantization because high frequency's information doesn't have a big effect on restoration. Therefore, memory could be largely reduced by removing the information. The compressed output is stored in memory of embedded system in offline and optimal control input which correspond to state of plant is computed by interpolation with Inverse DCT in online. To verify the performance of the proposed controller, computer simulation was accomplished with a one link inverted pendulum.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.3
no.2
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pp.82-90
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2008
In this paper, we introduce a biped walking robot which can do static walking with 22 degree-of-freedoms. The developed biped walking robot is 480mm tall and 2500g, and is constructed by 22 RC servo motors. Before making an active algorithm, we generate the motions of robot with a motion simulator developed using C language. The two dimensional simulator is based on the inverse kinematics and D-H transform. The simulator implements various motions as we input the ankle's trajectory. Also the simulator is developed by applying the principle of inverted pendulum to acquisite the center of gravity. As we use this simulator, we can get the best appropriate angle of ankle or pelvic when the robot lifts up its one side leg during the walking. We implement the walking motions which is based on the data(angle) getting from both of simulators. The robot can be controlled by text shaped command through RF signal of wireless modem which is connected with laptop computer by serial cable.
In this paper, we introduce biped walking robot which can static walking with 22 degree-of-freedoms. The developed biped walking robot is 480mm tall and 2500g, and 22 RC servo motors are used to actuate. Before made an active algorithm, we generated the motions of robot with the motion simulator which developed using by C language. The two dimension simulator is Based on the inverse kinematics and D-H transform. The simulator implements various motions as inputted the ankle's trajectory. Also we developed a simulator which is applied the principle of inverted pendulum to acquires the center of gravity. As we use this simulator, we can get the best appropriate angle of ankle and pelvis when the robot lifts up its one side leg during the working. We implement the walking motions which is based on the data(angle) getting from both of simulators. The robot can be controlled by text shaped command through RF signal of wireless modem which connected with laptop computer by serial cable.
This paper presents a new idea to obtain moment of inertia values of an arbitrary shape body by applying inverse modal transformation technique. A multiaxes inertia pendulum apparatus was designed to measure 6 rigid body modes of a test body. A software was developed to calculate inertia properties as well as the location of center of gravity and total mass of the test body from the measured modal data. The developed method was applied to a simple body of which the inertia properties are known then the obtained values were compared with the known values.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.11
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pp.9-21
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2009
This paper proposes the alternative observer and controller design scheme based on T-S fuzzy model. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given unknown nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. The proposed controller is based on a simple output feedback method. Therefore, it solves the singularity problem, without any additional algorithm, which occurs in the inverse dynamics based on the feedback linearization method. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters and the feedback gain comprising the fuzzy model representing the observation system. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observer and controller, they are applied to an inverted pendulum on a cart.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.24
no.4
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pp.299-309
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2014
When biped robots make turns, the ability to walk stably and precisely along any circular path is crucial. In this context, inverse kinematics solutions are found for accurate gait realization, and new zero moment point(ZMP) equations are derived with respect to the cyclindrical coordinate system to facilitate generation of stable walking patterns. Then, appropriate steady and transitional walking patterns are both proposed in form of time functons. Subsequently, walking patterns for a path but of different speeds are generated using the functions and associated formulas, and preliminarily checked for stability based on the ZMP equations. Upon comparison of those cases, one can see how and when robots may fall down during circular walking. Finally, those patterns are put to test on the sample robot by ADAMS(R) along with the inverse kinematics solutions and a new balance control scheme compensating for insufficient stability particulary during the initial transition period. Test results show that the robot can walk along the circular path as predicted at a resonably high speed despite the distributed mass and ground contact effects, validating effectiveness of the suggested approach.
This paper proposes a method of suboptimal control for DC servomotor using a neural network. First we consider a nonlinear observer which is constructed by using an approximated linear dynamics of the nonlinear system and a, neural network. The reccurent neural network is used for the learning of the dynamical system. Next we consider the nonlinear observer. Then, we apply the observer output to nonlinear optimal regulator and confirm the effectiveness by applying the method to the inverse pendulum system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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