Design method of a robust impedance control is proposed for the kinematically redundant manipulators. To achieve this objective, we first use the momentum feedback disturbance observer(MFDOB) scheme which can handle the nonlinear dynamics of a manipulator in Joint space. An extended task space formulation to describe the behaviors of task and null spaces of redundant manipulator is employed. Using the extended task space formulation and disturbance observer scheme, a robust impedance control method is designed. The performance of the proposed extended impedance controller is verified through experiments with a planar three links direct-drive manipulator.
In this paper, the torque optimization of a kinematically redundant manipulator for minimizing the torque demands is discussed. The minimum torque solution based on a local optimization has been known to encounter the instability problem and then the global torque optimization was suggested as one of the alternatives. Herein, by adopting the infinity-norm rather than the 2-norm for the magnitude of torques, we are to propose a new cost function more advantageous to the avoidance of torque limits. By the way, a solution to the global torque optimization formulated with the new cost function can not be obtained by the previous methods due to their difficulties such as inability to treat discontinuous cost functions and various constraints on the joint variables. Thus, to overcome those deficiencies, we are developing a new approach using the dynamic programming. The effectiveness of the proposed method is shown through simulation examples for a 3-link planar redundant manipulator.
There are many researches on using human neuro-biological signals for various problems such as controlling a mechanical object and/or interfacing human with the computer. It is one of very interesting topics that human can use various instruments without learning specific knowledge if the instruments can be controlled as human intends. In this paper, we proposed an intelligent motion planner for a redundant manipulator, which is controlled by humans neuro-biological signals, especially, EOG (Electrooculogram). We found the optimal motion planner for the redundant manipulator that can move to the desired point. We used neural networks to find the inverse kinematics solution of the manipulator. We also showed the performance of the proposed motion planner with several simulations.
In this paper, we propose an approach resolving inaccuracy of the low-cost redundant manipulator workspace with low encoder and low stiffness. When the manipulators are manufactured with low-cost encoders and low-cost links, the robots can run into workspace inaccuracy issues. Furthermore, trajectory generation based on conventional forward/inverse kinematics without taking into account inaccuracy issues will introduce the risk of end-effector fluctuations. Hence, we propose an optimization for the trajectory generation method based on the DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) algorithm for the low-cost redundant manipulators reaching the target position in Euclidean space. We designed the DDPG algorithm minimizing the distance along with the jacobian condition number. The training environment is selected with an error rate of randomly generated joint spaces in a simulator that implemented real-world physics, the test environment is a real robotic experiment and demonstrated our approach.
This paper deals with motion planning algorithm for kinematically redundant manipulators that are not fixed to the ground. Differently from usual redundant manipulators fixed to the ground, the stability issue should be taken into account to prevent the robot from falling down. The typical ZMP equation, which is employed in human walking, will be employed to evaluate the stability. This work proposes a feed forward ZMP planning algorithm. The algorithm embeds the 'ZMP equations' indirectly into the kinematics of the kinematic model of a manipulator via a ZMP stability index The kinematic self motion of the redundant manipulator drives the system in such a way to keep or plan the ZHP at the desired position of the footprint. A sequential redundancy resolution algorithm exploiting the remaining kinematic redundancy is also proposed to enhance the performances of joint limit index and manipulability. In addition, the case exerted by external forces is taken into account. Through simulation for a 5 DOF redundant robot model, feasibility of the proposed algorithms is verified. Lastly, usual applications of the proposed kinematic model are discussed.
This paper presents a new kinematic control strategy for serial redundant manipulators which gives repeatability in the joint space when the end-effector undergoes some general cyclic motions. Theoretical development has been accomplished by deriving a new inverse kinematic equation that is based on springs being conceptually located in the joints of the manipulator. Although some inverse kinematic equations for serial redundant manipulators have been derived by many researchers, the new strategy is the first to include the free angles of torsional springs and the free lengths of the translational springs. This is important because it ensures repeatability in the joint space of a serial redundant manipulator whose end-effector undergoes a cyclic type motion. Numerical verification for repeatability is done in terms of Lie Bracket Condition. Choices for the free angle and torsional stiffness of a joint (or the free length and translational stiffness) are made based upon the mechanical limits of the joints.
In this paper, fault tolerant algorithm is presented for a servo manipulator system. For fault tolerance of a servo manipulator system, reconfiguration algorithm accommodating a motor's failure has been presented. The algorithm considers a transport's degree of freedoms as redundant joints of a servo manipulator. The reconfiguration algorithm recovers the end effector's motion in spite of one motor's failure A modified pseudo inverse redistribution method has been proposed for the reconfiguration algorithm. Numerical examples and hardware tests have been presented to verify the proposed methods.
This paper presents the analysis on the manipulability of a wheeled mobile manipulator which consists of a wheeled mobile platform and a manipulator atop. It is assumed that the mobile platform is a deficient system and the manipulator is a nonredundant system, but the mobile manipulators as a whole is a redundant system. First Yoshikawa´s definition of the manipulability ellipsoid for a redundant/nonredundant system is extended to a deficient system. Second, the effects of the nonholonomic constraint of the mobile platform and the location the mobile platform and the manipulator is analyzed.
This work deals with development of effective redundancy resolution algorithms for the motion control of manipulator. Differently from the typical kinematically redundant robots that are attached to the fixed ground, the ZMP condition should be taken into account in the manipulator motion in order to guarantee the system stability. In this paper, a new motion planning algorithm for redundant manipulator not fixed to the ground is introduced. A sequential redundancy resolution algorithm is proposed, which ensures the ZMP (Zero Moment Point) stability, the planned operational motion, and additional sub-criteria such as joint limit index. A geometric constraint equation derived by reshaping the existing ZMP equation enables one to employ the sequential redundancy algorithm. The feasibility of the proposed algorithm is verified by simulating a redundant manipulator model.
Internal Force based control of dual redundant manipulator is proposed. One is resolved acceleration type control in the decoupled joint space which includes null motion space and the other is in the impedance control fashion in which the desired impedances are decoupled in three subspace, internal motion controlled space, orthogonal to that space, and the null motion controlled space. The internal force is formulated with its basis set meaningful. The object dynamics is also briefly evolved beforehand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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