In this study, we have developed the humanoid joint modules which provide a variety of service while living with people in the future home life. The most important requirement is ensuring the safety for humans of the robot system for collaboration with people and providing physical service in dynamic changing environment. Therefore we should construct the mechanism and control system that each joint of the robot should response sensitively and rapidly to fulfill that. In this study, we have analyzed the characteristic of the joint which based on the target constituting the humanoid motion, developed the optimal actuator system which can be controlled based on each joint characteristic, and developed the control system which can control an multi-joint system at a high speed. In particular, in the design of the joint, we have defined back-drivability at the safety perspective and developed an actuator unit to maximize. Therefore we establish a foundation element technology for future commercialization of intelligent service robots.
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.
Using the design parameters of multi-joint manipulator, worspace of the manipulator were evaluated analytically, and the relation between such design parameters and nonlinearity of the manipulator were presented dynamically. The ratio of the volumes of a manipulator's workspace to the cube of its total link length presents a kinematic performance index [NVI] for the manipullator. It is possible to geometrically represent the manipulator dynamics with the generalized inertia ellipsoid (GIE). The relation between the GIE configuration and the characteristics of manipulator dynamics was analysed in terms of inertia and nonlinear forces (Coliolis and centrifugal forces). The nonlinearity caused by the change of the GIE configuration were affected by the difference between the major and minor axes length of the GIE. The results of this investigationare applied to the optimal design of the manipulator.
This paper presents a adaptive fuzzy control suitable for motion control of multi-link robot manipulators with uncertainties. When joint velocities are available, full state adaptive fuzzy feedback control is designed to ensure the stability of the closed loop dynamic. If the joint velocities are not measurable, an observer is introduced and an adaptive output feedback control is designed based on the estimated velocities. To reduce the number of fuzzy rules of the fuzzy controller, we consider the properties of robot dynamics and the decomposition of the unknown input gain matrix. The proposed controller is robust against uncertainties and external disturbances. The validity of the control scheme is demonstrated by computer simulations on a two-link robot manipulator.
Conventional robots actuated by motors with the speed reducer such as harmonic drive had weakness in delivering loads, pressing, grinding, and cutting jobs. To overcome this, the developer a new type of robot actuated by the ball screw. The robot is an articulated shape, which is composed of four axes. The base axis is actuated similarly with conventional robot, but the others are actuated by four bars mechanism composed of the ball screw. We setup the dynamics model of the robot. The robot has parameter uncertainties and nonlinearlity due to the ball screw actuator. To coordinate the robot, we applied sliding-mode control.
The control scheme using fuzzy modeling and Parallel Distributed Compensation (PDC) concept is proposed to provide asymptotic tracking of a reference signal for the flexible joint manipulators with uncertain parameters. From Lyapunov stability analysis and simulation results, the developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop multi-input/multi-output system. In addition, the plant state tracks the state of the reference model asymptotically with time for any bounded reference input signal.
A new method to control a robot manipulator by neural networks is proposed. The controller is composed of both a PD controller and a neural network-based feedforward controller. MLP(multi-layer perceptron) neural network is used for the feedforward controller and trained by BP(back-propagation) learning rule. Error terms for BP learning rule are composed of the outputs of a PD controller and the acceleration errors of manipulator joints. We compare the proposed method with existing ones and contrast performances of them by simulation. Also, We discuss the real application of the proposed method in consideration of the learning time of the neural network and the time required for sensing the joint acceleration.
Industrial robots are powerful, extremely accurate multi-jointed systems, but they are heavy and highly rigid because of their mechanical structure and motorization. Therefore, sharing the robot working space with its environment is problematic. A novel pneumatic artificial muscle actuator (PAM actuator) has been regarded during the recent decades as an interesting alternative to hydraulic and electric actuators. Its main advantages are high strength and high power/weight ratio, low cost, compactness, ease of maintenance, cleanliness, readily available and cheap power source, inherent safety and mobility assistance to humans performing tasks. The PAM is undoubtedly the most promising artificial muscle for the actuation of new types of industrial robots such as Rubber Actuator and PAM manipulators. However, some limitations still exist, such as the air compressibility and the lack of damping ability of the actuator bring the dynamic delay of the pressure response and cause the oscillatory motion. In addition, the nonlinearities in the PAM manipulator still limit the controllability. Therefore, it is not easy to realize motion with high accuracy and high speed and with respect to various external inertia loads in order to realize a human-friendly therapy robot To overcome these problems a novel controller, which harmonizes a phase plane switching control method with conventional PID controller and the adaptabilities of neural network, is newly proposed. In order to realize satisfactory control performance a variable damper - Magneto-Rheological Brake (MRB) is equipped to the joint of the manipulator. Superb mixture of conventional PID controller and a phase plane switching control using neural network brings us a novel controller. This proposed controller is appropriate for a kind of plants with nonlinearity uncertainties and disturbances. The experiments were carried out in practical PAM manipulator and the effectiveness of the proposed control algorithm was demonstrated through experiments, which had proved that the stability of the manipulator can be improved greatly in a high gain control by using MRB with phase plane switching control using neural network and without regard for the changes of external inertia loads.
Generally, development of a robot capable of fast movements or high payloads is progressed by the analysis of dynamic characteristics, DOF positioning, actuator selection, structure of links, and so on. This paper highlights the design of a robot manipulator handled by a human for man-machine cooperation. The requirements of the proposed system include its having multi-DOF(Degree of Freedom)and the capacity for a high payload in the condition of its maximum reach. The primary investigation factors are motion range, performance within the motion area, and reliabilityduring the handling of heavy materials. Traditionally, the mechanical design of robots has been viewed as a problem of packaging motors and electronics into a reasonable structure. This process usually transpires with heavy reliance of designerexperience. Not surprisingly, the traditional design process contains no formally defined rules for achieving desirable results, as there is little opportunity for quantitative feedback during the formative stages. This work primarily focuses on the selection of proper joint types and link lengths, considering a specific task type and motion requirements of the heavy material handling.
Today, rapid development and timeliness of introducing a new product be- comes a more influencing factor of determing its competitive power due to a shortened product cycle, while rapid improvement of manufacturing technology makes product design and manufacturing fuse together. This implies that prod- uct usability evaluation and improvement starts right from its design phase, resulting in less development time and cost. To make this possible, proper as- sessment of human reach is one of essential functions for ergonomic product us- ability evaluation, specifically in the platform of computer-aided ergonomic evaluation models or any CAD system with a built-in man model. In this study, an analytic reach prediction algorithm ensuring the posture that human naturally takes, is presented by employing the methods developed for robot kinematics. Among robot kinematic methods for solving the multi-link system, the resolved motion method was found to be effective to solve human reach as a redundant manipulator model. Also, the joint range availability was used as a performance fonction to guarantee human naturalness. The result is expected to be directly applicable to product usability evaluations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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