In this paper, we demonstrate how to design a redundant robot which is suitable for the multiple task execution without any constraints on the work space. The implementation is possible by the rigid connection of a cacro-robot and a micro-robot. A 5 d.o.f. articulated robor designed for commercial purpose is utilized as a micro-robot which can perform a general task with the appropriate adjustment of its base location. The base of a micro-robot is located at a suitable position by the macro-robot designed and implemented through this research. A task assigned to this redundant robot is performed mainly by the micro-robot. However, when the micro-robot cannot perform the task by itself or when the micro-robot has difficulties in performing the task, the coordination of the macro-robot is requited. To monitor the task execution efficiency of the micro-robot, we used the 'Manipulability Measure' as a cost function. The coordination between the two robots are verified both by the simulation and the experiment.
Learning control refers to controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented a theory of indirect decentralized learning control based on use of indirect adaptive control concepts employing simultaneous identification and control. This paper extends these results to apply to the indirect repetitive control problem in which a periodic (i.e., repetitive) command is given to a control system. Decentralized indirect repetitive control algorithms are presented that have guaranteed convergence to zero tracking error under very general conditions. The original motivation of the repetitive control and learning control fields was learning in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the desired trajectory. Decentralized repetitive control is natural for this application because the feedback control for link rotations is normally implemented in a decentralized manner, treating each link as if it is independent of the other links.
The conventional algorithms which identify and follow a moving target using a camera located at a fixed position are not appropriate for applying to the cases o( using mobile robots, due to their long processing time. This paper proposes a new tracking algorithm based on the sensing system which uses a line light with a single camera. The algorithm categirizes the motion patterns of a pair of mobile objects into parallel, branching, and merging motion, to decide of which objects the trajectories should be calculated to follow the reference object. Kalman Filter is used to estimate the trajectories of selected objects. The proposed algorithm has shown in the experiments that the mobile robot does not miss the target in most cases.
This paper proposes a method of avoiding obstacles and tracking a moving object continuously and simultaneously by using new concepts of virtual tow point and fuzzy danger factor for differential wheeled mobile robots. Since differential wheeled mobile robot has smaller degree of freedom to control and are non-holonomic systems, there exist multiple solutions (trajectories) to control and reach a target position. The paper proposes 'fuzzy danger factor' for obstacles avoidance, 'virtual tow point' to solve non-holonomic object tracking control problem for unique solution and three kinds of fuzzy logic controller. The fuzzy logic controller is policy decision controller with fuzzy danger factor to decide which controller's result is more valuable when the mobile robot is tracking a moving object with obstacles to be avoided.
International journal of advanced smart convergence
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제7권3호
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pp.15-22
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2018
Nowadays multiple control methods are used in robot control systems. A model, predictor or error estimator is often used as feedback controller to control a robot. While robots have become more and more intensive with algorithms capable to acquiring independent knowledge from raw data. This paper represents experimental results of real time machine learning control that does not require explicit knowledge about the plant. The controller can be applied on a broad range of tasks with different dynamic characteristics. We tested our controller on the balancing problem of a single propeller pendulum. Experimental results show that the use of a supervised machine learning algorithm in a single propeller pendulum allows the stable swing of a given angle.
본 논문에서는 다수개의 로봇을 효율적으로 제어하기 위한 면적기반 Q-learning에 대해 논한다. 각 로봇은 $60^{\circ}$의 각을 이루도록 배치된 6개 센서를 가지고 있고 이를 통해 자신과 주변환경 사이의 거리를 센싱한다. 다음으로, 이 획득된 거리 데이터들로부터 6방향의 면적을 계산하여, 이후의 진행에 있어 보다 넓은 행동 반경을 보장해주는 영역으로 이동한다. 이 이동을 어떤 상태에서 다른 상태로의 전이로 간주, 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산하여 이전 상태에서 현재 상태로의 행동에 대한 Q-Value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5개의 로봇을 이용해 장애물 사이에 숨어있는 물체를 찾아내는 것을 시도하였고, 3개의 서로 다른 제어 방법 - 랜덤 탐색, 면적 기반 탐색, 면적 기반 Q-learning 탐색 - 에 따른 결과를 나타내었다.
Intelligent Space defines an environment where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. As a result of the cooperation between smart devices, intelligence emerges from the environment. In such scheme, a crucial task is to obtain the global location of every device in order to of for the useful services. Some tracking systems often prepare the models of the objects in advance. It is difficult to adopt this model-based solution as the tracking system when many kinds of objects exist. In this paper the location is achieved with no prior model, using color properties as information source. Feature vectors of multiple objects using color histogram and tracking method are described. The proposed method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.
Multiple subsystems are required to behave synchronously or cooperatively in many areas. For example, synchronous behaviors are common in networks of (electro-) mechanical systems, cell biology, coupled neurons, and cooperating robots. This paper presents a feedback scheme for synchronization between Hindmarsh-Rose models which have polynomial vector fields. We show that the problem is equivalent to finding an asymptotically stabilizing control for error dynamics which is also a polynomial system. Then, an extension to a nonlinear observer-based scheme is presented, which reduces the amount of information exchange between models.
An integrated single-wafer processing tool, composed of multiple single wafer processing modules, transfer robots, and load locks, has complex routing sequences, and often has critical post-processing residency constraints. Scheduling of these tools is an intricate problem, and testing schedulers with actual tools requires too much time and cost. The Single Wafer Processor (SWP) simulator presented in this paper is to validate an on-line scheduler, and evaluate performance of integrated single-wafer processing tools before the scheduler is actually deployed into real systems. The data transfer between the scheduler and the simulator is carried out with TCP/IP communication using messages and files. The developed simulator consists of six modules, i.e., GUI (Graphic User Interface), emulators, execution system, module managers, analyzer, and 3D animator. The overall framework is built using Microsoft Visual C++, and the animator is embodied using OpenGL API (Application Programming Interface).
This paper presents a method that can reduce the computational cost of the hierarchical quadratic programming (HQP)-based robot controller. Hierarchical controllers can effectively manage articulated robots with many degrees of freedom (DoFs) to perform multiple tasks. The HQP-based controller is one of the generic hierarchical controllers that can provide a control solution guaranteeing strict task priority while handling numerous equality and inequality constraints. However, according to a large amount of computation, it can be a burden to use it for real-time control. Therefore, for practical use of the HQP, we propose a method to reduce the computational cost by decreasing the size of the decision variable. The computation time and control performance of the proposed method are evaluated by real robot experiments with a 15 DoFs dual-arm manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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