Uninterrupted power supply has become indispensable during the maintenance task of active electric power lines as a result of today's highly information-oriented society and increasing demand of electric utilities. This maintenance task has the risk of electric shock and the danger of falling from high place. Therefore it is necessary to realize an autonomous robot system using electro-hydraulic manipulators because hydraulic manipulators have the advantage of electric insulation and power/mass density. Meanwhile an electro-hydraulic manipulator using hydraulic actuators has many nonlinear elements, and its parameter fluctuations are greater than those of an electrically driven manipulator. So it is relatively difficult to realize not only stable contact work but also accurate force control for the autonomous assembly tasks using hydraulic manipulators. In this paper, the robust force control of a 6-link electro-hydraulic manipulator system used in the real maintenance task of active electric lines is examined in detail. A nominal model for the system is obtained from experimental frequency responses of the system, and the deviation of the manipulator system from the nominal model is derived by a multiplicative uncertainty. Robust disturbance observers for force control are designed using this information in an H$\_$$\infty$/ framework, and implemented on the two different setups. Experimental results show that highly robust force tracking by a 6-link electro-hydraulic manipulator could be achieved even if the stiffness of environment and the shape of wall change.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.243-246
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1996
Modular robot manipulator is a robotic system assembled from discrete joints and links into one of many possible manipulator configurations. This paper describes the design method of newly developed modular robot manipulator and the methodology of a task based reconfiguration of it. New locking mechanism is proposed and it provides quick coupling and decoupling. A parallel connection method is devised and it makes modular robot manipulator working well and the number of components on each module reduced. To automatically determine a sufficient or optimal arrangement of the modules for a given task, we also devise an algorithm that automatically generates forward and inverse manipulator kinematics, and we propose an algorithm which maps task specifications to the optimized manipulator configurations. Efficient genetic algorithms are generated and used to search for a optimal manipulator from task specifications. A few of design examples are shown.
We present a predictive control algorithm combined with the robust robot control that is constructed on the Lyapunov min-max approach. Since the control design of a real manipulator system may often be made on the basis of the imperfect knowledge about the model, it is an important trend to design a robust control law that guarantees the desired properties of the manipulator under uncertain elements. In the preceding robust control work, we need to tune several control parameters in the admissible set where the desired stability can be achieved. By introducing an optimal predictive control technique in robust control we can find out much more deterministic controller for both the stability and the performance of manipulators. A new class of robust control combined with an optimal predictive control is constructed. We apply it to a simple type of 2-link robot manipulator and show that a desired performance can be achieved through the computer simulation.
Recently, increasing attention has been paid to the application of learning control method to robot manipulator control. Because the learning control method does not require an exact dynamic model, it is flexible and easy to implement. In this paper, we implement a learning control scheme which consists of a unique feedforward learning controller and a linear feedback controller. The learning control method does not require acceleration terms that are sensitive to noise and has the capability of rejecting unknown disturbances and adapting itself to time-varying system parameters. The feasibility of the learning control scheme is soon by implementing the control scheme to a commercial robot manipulator and the performance of which is also compared with the conventional linear PID control method.
This paper presents a continuous time varying sliding surface that allows faster tracking and really guarantees robust contro land smooths control inputs. And this method is evaluated by applying to robot manipulator.
A solution to the problem of robot manipulator tracking of a smoothly moving object is given. It is shown that fuzzy prediction rule, fuzzy control can compensate the adverse effects of noise, time delay, unknown object trajectory, and robot modeling uncertainty. Simulations show that the fuzzy logic control results in acceptable precision,
This paper presents a technique to model and control a manipulator which has a flexible link and moves in a vertical plane. The flexible link is modeled as an Euler-Bernoulli Beam. Elastic deformation of the flexible link is represented using the assumed modes method. A comparison function which satisfies all geometric and natural boundary conditions of a cantilever beam with an end mass is used as an assumed mode shape. Lagrange's equation is utilized for the development of a discretized model. This paper presents a simple technique to improve the correctness of the developed model. The final model including the shortening effect due to elastic deformation correlates very well with experimental results. The free body motion simulation shows that two assumed modes for the representation of the elastic deformation is proper in terms of the model size and correctness. A control algorithm is developed using PID control technique. The proportional, integral and derivative control gains are determined based on dominant pole placement method with a rigid one-link manipulator. A position control simulation shows that the control algorithm can be used to control the position and residual oscillation of the flexible one-link manipulator effectively.
The purpose of this project is to develop the visual servoing system with 5d.o.f robot manipulator. For this, we developed robot manipulator by using 5 serial RC motors and the visual system is also developed by using low cost USB CCD camera. RISC MPU ATMEGA128 is main controller MPU for the robot manipulator. To control the manipulator Kinematics was analyzed and GUI, API for vision system also were developed.
A study on the improvement of tracking performance of a 3 DOF planar parallel manipulator is performed. A class of adaptive tracking control sheme is designed using self tuning adaptive fuzzy logic control theory. This control sheme is composed of three classical PD controller and a multi learning type self tuning adaptive fuzzy logic controller set. PD controller is tuned roughly by manual setting a priori and fuzzy logic controller is tuned precisely by the gradient descent method for a global solution during run-time, so the proposed control scheme is tuned more rapidly and precisely than the single learning type self tuning adaptive fuzzy logic control sheme for a local solution. The control performance of the proposed algorithm is verified through experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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