A mobile manipulator is a system with a robotic manipulator mounted on top of a mobile base. It has both indoor and outdoor applications for transporting or transferring materials. When a user gives commands, they are usually at high levels such as "move the object to the table," or "tidy the room." By intelligently decomposing these complex commands into several subtasks, the mobile manipulator can perform the tasks with a greater efficiency. One of the crucial subtasks for these commands is the pick-and-place task. For the mobile manipulator, selection of a good base position and orientation is essential to accomplishing this task. This paper presents an algorithm that determines one of the position and orientation of a mobile manipulator in order to complete the pick-and-place task without human intervention. Its effectiveness are shown for a mobile manipulator with 9 degrees-of-freedom in simulation.
This paper describes an experimental system for automatic robot programming, The SNU-ARPS (Seoul National University Automatic Robot Programming System). The SNU-ARPS generates executable robot programs for pick and place operation and some simple mechanical assembly tasks by menudriven dialog. It is intended to enable the user to concentrate on the overall operation sequence instead of the knowledge regarding the details of robot languages. To convert task specifications into manipulator motions, the SNU-ARPS uses an internal representation of the world. This representation initially consists of geometric database from CAD system and is updated at each operation step to reflect the state changes of the world.
In this paper we present a 3-DOF manipulator of which task is to unload the product from a micro factory. The micro factory developed by KITECH presses sheet metal to produce a micro valve that is used for micro pump. Our research is focused on the development of a small-sized unloading manipulator which works in the narrow workspace between the dies. We have implemented pick-and-place task with vacuum pressure and 3-DOF motion with stepping motors. We present the design procedures and analysis required in each module.
Kim, Junghee;Cho, Sungho;Lee, Choongho;Han, Jaewoong;Hwang, Heon
Journal of Biosystems Engineering
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제38권2호
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pp.138-148
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2013
Purpose: Determining an appropriate path is a top priority in order for a robot to maneuver in a dynamically efficient way especially in a pick-and-place task. In a non-standardized work environment, current robot arm executes its motion based on the kinematic displacements of joint variables, though resulting motion is not dynamically optimal. In this research we suggest analyzing and applying motion patterns of the human arm as an alternative to perform near optimum motion trajectory for arbitrary pick-and-place tasks. Methods: Since the motion of a human arm is very complicated and diverse, it was simplified into two links: one from the shoulder to the elbow, and the other from the elbow to the hand. Motion patterns were then divided into horizontal and vertical components and further analyzed using kinematic and dynamic methods. The kinematic analysis was performed based on the D-H parameters and the dynamic analysis was carried out to calculate various parameters such as velocity, acceleration, torque, and energy using the Newton-Euler equation of motion and Lagrange's equation. In an attempt to assess the efficacy of the analyzed human motion pattern it was compared to the virtual motion pattern created by the joint interpolation method. Results: To demonstrate the efficacy of the human arm motion mechanical and dynamical analyses were performed, followed by the comparison with the virtual robot motion path that was created by the joint interpolation method. Consequently, the human arm was observed to be in motion while the elbow was bent. In return this contributed to the increase of the manipulability and decrease of gravity and torque being exerted on the elbow. In addition, the energy required for the motion decreased. Such phenomenon was more apparent under vertical motion than horizontal motion patterns, and in shorter paths than in longer ones. Thus, one can minimize the abrasion of joints by lowering the stress applied to the bones, muscles, and joints. From the perspectives of energy and durability, the robot arm will be able to utilize its motor most effectively by adopting the motion pattern of human arm. Conclusions: By applying the motion pattern of human arm to the robot arm motion, increase in efficiency and durability is expected, which will eventually produce robots capable of moving in an energy-efficient manner.
The present study is devoted to the development of a simplified teaching method whereby the control data of the 3-dimensional operations of a playback-type trial robot can be stored in a personal computer. The control data of the 3-dimensional operations are given using an instruction wand handled by an operator. The operator's task is only to track a desired robot path with the wand. The 3-dimensional position of the wand are measured by ultrasonic devices, the principle of which was developed for this study and is introduced in detail. In order to clarify the applicability of this method, experts were performed with respect to a continuous-path teaching and a pick-and-place task teaching which are typical jobs of robot operators.
A pick-and-place operation in 3-dimensional environment is basic operation for human and multi-purpose manipulators. However, there may be a difficult problem for such manipulators. Especially, if the object cannot be moved with a single grasp, regrasping, which can be a time-consuming process, should be carried out. Regrasping, given initial and final pose of the target object, is a construction of sequential transition of object poses that are compatible with two poses in the point of grasp configuration. This paper presents a novel approach for solving regrasp problem. The approach consists of a preprocessing and a planning stage. Preprocessing, which is done only once for a given robot, generates a look-up table which has information of kinematically feasible task space of end-effector through all the workspace. Then, using the table planning automatically determines possible intermediate location, pose and regrasp sequence leading from the pick-up to put-down grasp. Experiments show that the presented is complete in the total workspace. The regrasp planner was combined with existing path.
가정에서 사람을 보조하기 위해 이동과 작업이 모두 가능한 모바일 매니퓰레이터의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 크기가 작고 낮은 가격으로 구성할 수 있는 모바일 매니퓰레이터를 개발하기 위해 모바일 로봇에 탑재할 수 있는 소형 매니퓰레이터 시스템을 개발하였다. 개발한 매니퓰레이터는 4자유도를 가지며, 끝단에 그리퍼와 카메라를 부착하여 물체의 인식과 인식한 물체에 대한 작업 수행이 가능하다. 개발한 매니퓰레이터는 수직 방향의 선형 이동이 가능하여 상대적으로 높이 위치한 사람의 손에 물건을 전달하거나 협업을 수행하는 데 유리하다. 개발한 매니퓰레이터의 4자유도 동작을 위한 4개의 액츄에이터를 매니퓰레이터의 베이스에 가깝게 배치하고 매니퓰레이터의 회전 관성을 줄임으로써 매니퓰레이터의 작업 중 안정성을 높이고 모바일 매니퓰레이터의 전복 위험을 낮추었다. 개발한 매니퓰레이터의 끝단에 위치한 카메라에서 RGB 영상을 획득하고 영상처리를 통해 물체를 인식하여 목표한 위치로 옮기는 픽 앤 플레이스 동작을 시험하였으며 로봇의 작업영역(workspace) 내에서 성공적으로 동작함을 확인하였다.
Most of the initial forms of cooperative robots were intended to repeat simple tasks in a given space. So, they showed no significant difference from industrial robots. However, research for improving worker's productivity and supplementing human's limited working hours is expanding. Also, there have been active attempts to use it as a service robot by applying AI technology. In line with these social changes, we produced a mobile manipulator that can improve the worker's efficiency and completely replace one person. First, we combined cooperative robot with mobile robot. Second, we applied speech recognition technology and deep learning based object detection. Finally, we integrated all the systems by ROS (robot operating system). This system can communicate with workers by voice and drive autonomously and perform the Pick & Place task.
The use of robots in automated factories requires accurate bin-picking to ensure that objects are correctly identified and selected. In the case of atypical objects with multiple reflections from their surfaces, this is a challenging task. In this paper, we developed a random 3D bin picking system by integrating the low-cost vision system with the robotics system. The vision system identifies the position and posture of candidate parts, then the robot system validates if one of the candidate parts is pickable; if a part is identified as pickable, then the robot will pick up this part and place it accurately in the right location.
Robotic arms have been widely utilized in various labor-intensive industries such as manufacturing, agriculture, and food services, contributing to increasing productivity. In the development of industrial robotic arms, camera sensors have many advantages due to their cost-effectiveness and small sizes. However, estimating object positions is a challenging problem, and it critically affects to the robustness of object manipulation functions. This paper proposes a method for estimating the 3D positions of objects, and it is applied to a pick-and-place task. A deep learning model is utilized to detect 2D bounding boxes in the image plane, and the pinhole camera model is employed to compute the object positions. To improve the robustness of measuring the 3D positions of objects, we analyze the effect of lens distortion and introduce a false positive filtering process. Experiments were conducted on a real-world scenario for moving medicine bottles by using a camera-based manipulator. Experimental results demonstrated that the distortion removal and false positive filtering are effective to improve the position estimation precision and the manipulation success rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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