For real time dynamic simulation, two different subsystem synthesis methods with independent generalized coordinates have been developed and compared. In each formulation, the subsystem equations of motion are generated in terms of independent generalized coordinates. The first formulation is based on the relative Cartesian coordinates with respect to moving subsystem base body. The second formulation is based on the relative joint coordinates using recursive formulation. Computational efficiency of the formulations has been compared theoretically by the arithmetic operational counts. In order to verify real-time capability of the formulations, bump run simulations of a quarter car model with SLA suspension subsystem have been carried out to measure the actual CPU time.
Neural networks are in the framework of sensorbased tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD (an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple backpropagation networks one of which is selected according to which division (corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very training and processing implementation required for real time control.
This paper suggests several strategies for promoting Trade and Foreign Direct Investment cooperation to the Korean government and companies as follows ; For Korean government, its trade policy would be given much weight on the import from the Vietnam in the early developing stage. This import could be compensated and increased with the counter export of Korean products like the industrial goods. For Korean companies, they would make haste to invest and develop the abundant energy and natural resources in Vietnam. Their desirable strategies would be moving small scale projects into large ones, production partnerships with the foreign developed and experienced companies, and international joint ventures for using inward FDI incentives. The long range vision and perseverance are indispensable for promoting trade and foreign direct investments between and Korea and Vietnam and both parties' win-win results and development in the end.
Parallel manipulators have been used to a variety of applications, including the motion simulators and mechanism for precise machining. A Stewart-Gough type parallel manipulator is composed of six linear joints which have wider contact areas than revolute ones, so linear joints are more affected by frictional force. First, the reference trajectories are computed from the model of the parallel manipulator assuming that it is subject to only the gravitational force and no friction exists. In the actual operation where friction exists, the control inputs, which correspond to the friction forces, are obtained by forcing the actual joint variables to follow these trojectories by proper control. It is shown that control performance can be improved when the friction compensation based on this information is added to the controller for position control of the moving plate of a parallel manipulator.
In this paper, a new revolute cooperating robot arms with 12 d.o.f was developed for autonomous moving robots. The robot ann was designed to have the load capacity of 10 Kg. For this, a new joint actuator based on the fourbar link mechanism was employed. As a control system for the robot arm, a distributed control system was developed composed of the main controller and five motor controller for the ann joints. The main controller and the motor controller were developed using the ARM microprocessor and the TMS320c2407 processor, respectively. To validate the performance of the robot system, an experiment to support 10 Kg payload was performed.
Neural networks are used in the framework of sensorbased tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD (an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple backpropagation networks one of which is selected according to which division (corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very training and processing implementation required for real time control.
Neural networks are used in the framework of sensor based tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD(an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple back propagation networks one of which is selected according to which division (Corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very training and processing implementation required for real time control.
In this paper, a new target extraction algorithm is proposed, in which the coordinates of target are obtained adaptively by using the difference image information and the optical BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator) with which the target object can be segmented from the input image and background noises are removed in the stereo vision system. First, the proposed algorithm extracts the target object by removing the background noises through the difference image information of the sequential left images and then controlls the pan/tilt and convergence angle of the stereo camera by using the coordinates of the target position obtained from the optical BPEJTC between the extracted target image and the input image. From some experimental results, it is found that the proposed algorithm can extract the target object from the input image with background noises and then, effectively track the target object in real time. Finally, a possibility of implementation of the adaptive stereo object tracking system by using the proposed algorithm is also suggested.
The open deck steel bridge is the most common type in railway bridges. Steel I-shaped girders are connected with sleepers directly without ballast and moving train loads are transmitted directly to the girder, so this bridge has weak characteristics on impact. Therefore, considerable accelerations can cause unsatisfactory dynamic behavior of the open deck steel bridge. Especially, Impact created at rail joints can increase the dynamic response of the bridge and this phenomenon would be injurious to passenger comfort. In the present study, dynamic behavior of the open deck steel bridge which has a rail joint is estimated through experimental studies and bridge-train interaction analysis considering surface irregularities by rail joints.
A better tracking performance can be achieved, if visual sensors such as CCD cameras are used in controling a robot manipulator, than when only relative sensors such as encoders are used. However, for precise visual servoing of a robot manipulator, an expensive vision system which has fast sampling rate must be used. Moreover, even if a fast vision system is implemented for visual servoing, one cannot get a reliable performance without use of robust and stable inner joint servo-loop. In this paper, we propose a dynamic control scheme for robot manipulators with eye-in-hand camera configuration, where a dynamic learning controller is designed to improve the tracking performance of robotic system. The proposed control scheme is implemented for tasks of tracking moving objects and shown to be robust to parameter uncertainty, disturbances, low sampling rate, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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