This study treats the method for kinematic modeling of the biped walking robot, for synthesizing various gait trajectories, and for calculating adequate values of the joint torque inside the stable region. To synthesize various and anthropomorphic walking easily, the gait trajectory is specified by a set of ten walking prameters, and the trunk motion equation is derived by the zero moment point and the gait trajectory. By distributing ground reaction force and moment reduced at the zero moment point to the both feet, the joint torque equation can be derived readily, and according to this equation, the joint torque to stable walking can be computed.
In this paper, we propose a new weaving trajectory algorithm for the arc welding of a articulated manipulator. The algorithm uses the theory of Bezier spline. We make a comparison between the conventional algorithms using Catmull-Rom curve and the new algorithms using Bezier spline. The proposed algorithm has been evaluated based on the MATLAB environment in order to illustrate its good performance. The algorithm has been implemented on to the industrial manipulator of DR6 so as to show its real possibility. Through simulations and real implementations, the proposed algorithm can result in high-speed and flexible weaving trajectory planning and can reduce the processing time because it needs one-half calculation compared to the conventional algorithm using Catmull-Rom curve.
본 연구에서는 동일 작업 공간내에서 두대의 로봇이 각각의 토크의 제한 조건 과 충돌 회피 조건을 만족하면서 근사 최소 시간에 지정된 경로를 주행하기 위한 궤적 계획법을 제안하고자 한다. 이때, 동작 우선도에 의하여 한 대의 로봇은 주 로봇, 다른 한 대의 로봇은 종 로봇으로 지정되는데 주 로봇은 입력 토크의 제한조건을 만족 하며 주어진 경로를 최소 시간에 움직이도록 궤적 계획을 하였으며, 종 로봇은 주 로 봇과의 충돌을 피하고 입력 토크의 제한 조건을 만족하며 주어진 경로를 근사 최소 시 간에 움직이도록 하였다.
In this paper, we will present a deeper look on optimal design methods that are related to path-planning for a mobile robot. To control the motion of a mobile robot in a clustered environment, it's necessary to know a suitable trajectory assuming certain start and goal point. Up to now, there are many literatures that concern optimal path planning for an obstacle avoided mobile robot. Among those literatures, we have chosen 2 novel methods for our further analysis. The first approach [4] is based on HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman) equation whose solution is the return-function that helps to generate a shortest path to the goal. The later [5] is called polynomial-path-planning approach, in this method, a shortest polynomial-shape path would become a solution if it was a collision-free path. The camera network plays the role as sensors to generate updated map which locates the static and dynamic objects in the space. Therefore, the exhibition of both path planning and dynamic obstacle avoidance by the updated map would be accomplished simultaneously. As we mentioned before, our research will include the motion control of a true mobile robot on those optimal planned paths which were generated by above algorithms. Base on the kinematic and dynamic simulation results, we can realize the affection of moving speed to the stable of motion on each generated path. Also, we can verify the time-optimal trajectory through velocity tuning. To simplify for our analysis, we assumed the obstacles are cylindrical circular objects with the same size.
The coordination of locomotion and manipulation has been the typical and main issue for a mobile manipulator. This is particularly because the solution for the control parameters is redundant and the accuracies of controlling the each joints are different. This paper presents a motion planning method for which the mobile base locomotion is less precise than the manipulator control. In such a case, it is appropriate to move the mobile base to discrete poses and then to move the manipulator to track a prescribed path of the end effector, while the base is stationary. It uses a variant of the conventional manipulability measure that is developed for the trajectory control of the end effector of the mobile manipulator along an arbitrary path in the three dimensional space. The proposed method was implemented on the simulation and the experiments of a mobile manipulator and showed its effectiveness.
This paper presents a numerical method of the minimum-time trajectory planning for a robot manipulator amid obstacles. Each joint displacement is represented by the linear combination of the finite-term quintic B-splines which are the known functions of the path parameter. The time is represented by the linear function of the same path parameter. Since the geometric path is not fixed and the time is linear to the path parameter, the coefficients of the splines and the time-scale factor span a finite-dimensional vector space, a point in which uniquely represents the manipulator motion. The displacement, the velocity and the acceleration conditions at the starting and the goal positions are transformed into the linear equality constraints on the coefficients of the splines, which reduce the dimension of the vector space. The optimization is performed in the reduced vector space using nonlinear programming. The total moving time is the main performance index which should be minimized. The constraints on the actuator forces and that of the obstacle-avoidance, together with sufficiently large weighting coefficients, are included in the augmented performance index. In the numerical implementation, the minimum-time motion is obtained for a planar 3-1ink manipulator amid several rectangular obstacles without simplifying any dynamic or geometric models.
In general, the control of robot arms falls into two board categories (position control and force control). The joint interpolated trajectory schemes generally interpolate the desired joint path by a class of polynomial functions and generate a sequence of time based control set points for the control of a manipulator from a initial location to its destination. A digital position controller was designed and adapted to the industrial balancing manipulator. And also, the joint interpolated trajectory using 3rd order polynomial was generated in this study. The IBM PC used as the main controller and the trajectory planner had enough run-time capabilities. The 8097BH microcontroller is an integral pan of the joint controller which directly controls an axis of motion. The PI servo control system to treat each joint of the robot arm as a independent joint servo mechanism had satisfying performance, and a sequence of time-based intermediate configurations of the manipulator hand showed good continuity and smoothness on position and velocity of the manipulator's joint coordinates along the trajectory.
The intelligent trajectory control method that controls moving direction and average velocity for a prosthetic arm is proposed by pattern recognition and force estimations using EMG signals. Also, we propose the real time trajectory planning method which generates continuous accelleration paths using 3 stage linear filters to minimize the impact to human body induced by arm motions and to reduce the muscle fatigue. We use combination of MLP and fuzzy filter for pattern recognition to estimate the direction of a muscle and Hogan's method for the force estimation. EMG signals are acquired by using a amputation simulator and 2 dimensional joystick motion. The simulation results of proposed prosthetic arm control system using the EMG signals show that the arm is effectively followed the desired trajectory depended on estimated force and direction of muscle movements.
In this paper, the algorithm of Resolved Motion Rate Control(RMRC) is applied to the robot manipulator to implement a desired straight trajectory in the cartesian space, PI controller is also used to control the velocity and position which are produced by RMRC algorithm. And Bounded Deviation Method is used to determine the intermediate knot points which satisfy a given tolerence limit, between the straight line segment.
We solve the inverse kinematics problems in robotics by employing a neural network. In the practical situation. it is not easy to obtain the exact inverse kinematics solution, since there are many unforeseen errors such as the shift of a robot base the link's bending, et c. Hence difficulties follow in the trajectory planning. With the neural network, it is possible to train the robot motion so that the robot follows the desired trajectory without errors even under the situation where the unexpected errors are involved. In this work, Back-Propagation rule is used as a learning method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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