Peg-in-hole assembly is the most representative task for a robot to perform under contact conditions. Various strategies for accomplishing the peg-in-hole task with a robot exist, but the existing strategies are not sufficiently practical to be used for various assembly tasks in a human environment because they require additional sensors or exclusive tools. In this paper, the peg-in-hole assembly experiment is performed with anthropomorphic hand arm robot without extra sensors or devices using "intuitive peg-in-hole strategy". From this work, the probability of applying the peg-in-hole strategy to a common assembly task is verified.
본 연구에서는 조립될 부품사이의 위치 오차를 극복하여, 로봇에 의한 정밀부 품의 자동조립을 가능하게 하는 조립알고리즘을 제시하였다. 제안된 조립알고리즘은 임의로 파지된 자세를 인식하여 조립될 축과 구멍의 중심선을 일치시키는 알고리즘과 복합위치 및 힘제어(hybrid position/force control)를 적용하여 위치오차를 극복하여 주는 구멍검색 알고리즘으로 구성하였으며, 로봇을 이용한 자동조립에 제안된 알고리 즘을 적용한 실험 결과를 보였다.
This paper introduces a dual manipulator system designed to automate the packaging process of industrial coils, which exhibit higher variability than other structured industrial fields due to diverse commercial requirements. The conventional solution involves the direct-teaching method, where an operator instructs the robot on a target configuration. However, this method has distinct limitations, such as low flexibility in dealing with varied sizes and safety concerns for the operators handling large products. In this sense, this paper proposes a two-step approach for coil packaging: motion planning and assembly execution. The motion planning includes a Rapidly-exploring Random Tree algorithm and a smoothing method, allowing the robot to reach the target configuration. In the assembly execution, the packaging is considered a peg-in-hole assembly. Unlike typical peg-in-hole assembly handling two workpieces, the packaging includes three workpieces (e.g., coil, inner ring, side plate). To address this assembly, the paper suggests a suitable strategy for dual manipulation. Finally, the validity of the proposed system is demonstrated through experiments with three different sizes of coils, replicating real-world packaging situations.
Assembly tasks are often performed by one robot with fixtures. This type of assembly system has low flexibility in terms of the variety of parts and the part-presentation the system can handle. This paper addresses assembly without fixtures using two-manipulator robot. An active method using force feedback is proposed for the peg-in-hole assembly in highly uncertain environment. Assembly states are defined as status having unique motion constraints and events are modeled as variation of the environmental force. The states are recognized through identification of the events using two 6-d. o. f. force/moment sensors. The proposed method is verified and evaluated by experiments with round peg-in-hole assembly.
Assembly is usually performed by one robot and fixtures. This type of assembly system has Low flexibility in terms of variety of parts and part-presentation that the system can handle. This paper addresses assembly without fixtures using two-manipulator robot. An active method using force feedback is proposed for the peg-in-hole assembly in highly uncertain environment. Assembly states are described by extended contact relations. Qualitative templates for events are easily derived from the token vector of the Petrinet model. The states are recognized through identification of the events using two 6-d.o.f force/moment sensors. The proposed method is verified and evaluated through experiments with round peg- in-hole assembly.
In order for a robot to carry out a precise assembly task with compliant motion, a force/torque sensor is needed. The output of the cross-bar structured force / torque sensor which is used in a peg-in-hole insertion task and attached to a SCARA type robot, is analzed. First, the relationship between the sensor outputs and the force / torque components obtained by the outputs is investigated. Second, in a peg-in-hole insertion task, the sensor outputs changing with the contact position of the peg and the hole, are analyzed. Also, the relative position of the peg and the hole is obtained from the sensor outputs. The peg-in-hole insertion task is successfully executed, using a SCARA type robot with a wrist force / torque sensor manufactured in our laboratory and the compliance algorithm from the results of this paper.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.287-292
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1993
We use three sensors such as a vision sensor, a proximity sensor, and a force/torque sensor fused by fuzzy logic in a peg-in-hole task. The vision and proximity sensors are usually used for gross motion control and the information is used here to position the peg around the hole. The force/torque sensor is used for fine motion control and the information is used to insert the peg into the hole precisely. Throughout the task, the information of all the three sensors is fused by a fuzzy logic controller. Some simulation results are also presented for verification.
RCC(Remote Center Compliance)[1][2] is a useful device for peg and hole insertion works. Two methods for smooth insertion of round peg and round hole are proposed. The idea of method 1 is to design the optimum position of the compliance center of RCC which is different from that of usual RCC in order to minimize the insertion force with the assumption of the known insertion angle. The idea of method 2 is to insert peg with rotation in order to decrease the friction coefficient between peg and hole. The two ideas are analyzed theoretically and are shown valid experimentally.
For successful deformable part assembly, information about its deformation as well as possible misalignment between the hole and its respective mating part are essential. Such information can be mainly acquired from visual sensors. In this paper, part deformation and misalignment in deformable cylindrical peg-in-hole tasks are measured by using a visual sensing system. First, a series of experiments to measure the position of an arbitrary point are performed. Next, an algorithm to measure misalignment and part shape as part deformation are presented, and a series of experiments on them are performed. Experimental results show that the proposed algorithms and the system are effective in measuring part deformation and misalignment.
Industrial manipulators have been mostly used in large companies such as automakers and electronics companies. In recent years, however, demands for industrial manipulators from small and medium-sized enterprises are on the increase because of shortage of manpower and high wages. Since these companies cannot hire robot engineers for operation and programming of a robot, intuitive teaching and playback techniques of a robot manipulator should replace the robot programming which requires substantial knowledge of a robot. This paper proposes an intuitive teaching and playback algorithm used in assembly tasks. An operator can directly teach the robot by grasping the end-effector and moving it to the desired point in the teaching phase. The 6 axis force/torque sensor attached to the manipulator end-effector is used to sense the human intention in teaching the robot. After this teaching phase, a robot can track the target position or trajectory accurately in the playback phase. When the robot contacts the environment during the teaching and playback phases, impedance control is conducted to make the contact task stable. Peg-in-hole experiments are selected to validate the proposed algorithm since this task can describe the important features of various assembly tasks which require both accurate position and force control. It is shown that the proposed teaching and playback algorithm provides high positioning accuracy and stable contact tasks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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