Kim, Sang-Hyun;Kim, Du-Beum;Kim, Hui-Jin;Im, O-Duck;Han, Sung-Hyun
한국산업융합학회 논문집
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제22권4호
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pp.415-425
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2019
This study proposes a new approach to control Moving Stuff Action Through Iterative Learning robot with dual arm for smart factory. When robot moves object with dual arm, not only position of each hand but also contact force at surface of an object should be considered. However, it is not easy to determine every parameters for planning trajectory of the an object and grasping object concerning about variety compliant environment. On the other hand, human knows how to move an object gracefully by using eyes and feel of hands which means that robot could learn position and force from human demonstration so that robot can use learned task at variety case. This paper suggest a way how to learn dynamic equation which concern about both of position and path.
Objective: The purpose of this study was to investigate the effect of robot arm reach training on upper extremity functional movement in chronic stroke survivors. Design: One group pretest-posttest design. Methods: Thirteen chronic stroke survivors participated in this study. Robot arm reach training was performed with a Whole Arm Manipulator (WAM) and a 120-inch projective display to provide visual and auditory feedback. During the robotic arm reach training, WAM provided gravity compensation and assist-as-needed (AAN) force according to the robot control mode. When a participant could not move the arm toward the target for more than 2 seconds, WAM provided AAN force to reach the desired targets. All patients participated in the training for 40 minutes per day, 3 times a week, for 4 weeks. Main outcome measures were the Fugl-Meyer Assessment (FMA), Action Research Arm Test (ARAT) and Box and Block Test (BBT) to assess upper extremity functional movement. Results: After 4 weeks, significant improvement was observed in upper extremity functional movement (FMA: 42.15 to 46.23, BBT: 12.23 to 14.00, p<0.05). In the subscore analysis of the FMA upper extremity motor function domains, significant improvement was observed in upper extremity and coordination/speed units (p<0.05). However, there were no significant differences in the ARAT. Conclusions: This study showed the positive effects of robot arm reach training on upper extremity functional movement in chronic stroke survivors. In particular, we confirmed that robot arm reach training could have a positive influence by leading to improvement of motor recovery of the proximal upper extremity.
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.
Violinists learn to make better sounds by hearing and evaluating their own playing though numerous practice. This study proposes a new method of auditory feedback, which mimics this violinists' step and verifies its efficiency using experiments. Making the desired sound quality of a violin is difficult without auditory feedback even though an expert violinist plays. An algorithm for controlling a robot arm of violin playing robot is determined based on correlations with bowing speed, bowing force, and sound point that determine the sound quality of a violin. The bowing speed is estimated by the control command of the robot arm, where the bowing force and the sound point are recognized by using a two-axis load cell and a photo interrupter, respectively. To improve the sound quality of a violin playing robot, the sounds information is obtained by auditory feedback system applied Short Time Fourier Transform (STFT) to the sounds from a violin. This study suggests Gaussian-Harmonic-Quality (GHQ) uses sounds' clarity, accuracy, and harmonic structure in order to decide sound quality, objectively. Through the experiments, the auditory feedback system improved the performance quality by the robot accordingly, changing the bowing speed, bowing force, and sound point and determining the quality of robot sounds by GHQ sound quality evaluation system.
This paper presents a motion coordination of two robot manipulators coordinating an object. To coordinate the object, a force/position control scheme in a mode of leaer/follower is devised. The dynamics of the object are incorporated into the dynamics of the leader arm, which yields a reduced order model of two arm system. In order to regulate interaction forces between two arm, the dynamics of the follower arm are expressed as force dynamic equations such that a novel direct forces between two arms and two different type of bounded input disturbances, boundedness and asymptotic stability results based on a proposed Lyapunov function are shown. Also, a sufficient condition for a stability robustness is derived based on the Lyapunov approach.
This paper presents a new approach to control the position of robot arm in workspace a robot manipulator under unknown system parameters and bounded disturbance inputs. To control the motion of the manipulator, an inverse dynamics control scheme was applied. Since parameters of the robot arm such as mass and inertia are not perfectly known, the difference between the actual and estimated parameters was considered as a external disturbance force. To identify the known parameters, an improved robust control algorithm is directly derived from the Lyapunov's Second Method. A robust control algorithm is devised to counteract the bounded disturbance inputs such as contact forces and disturbing forces coming from the difference between the actual and the estimated system parameters. Numerical examples are shown using SCARA arm with four joints.
BCI (Brain Computer Interface)는 인간의 뇌에서 측정된 EEG (Electroencephalogram)를 활용하여 의수와 같은 기기를 조종할 수 있는 좋은 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 EEG와 힘과의 관계를 알아보고자 최대수축악력 (MVC)의 25%, 50%, 75%로 3개의 등급으로 나누어 EEG 변화를 측정하였다. 얻어진 EEG data를 FFT와 power spectrum analysis로 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$파로 나누어 각 파형의 파워 값을 구한 뒤, 구해진 EEG 파워 값을 PCA와 LDA를 사용하여 특징 추출 및 분류를 하였다. 실험 결과 25%의 악력을 가할 때 보다 75%의 악력 때 더 높은 EEG 파워의 증가를 확인하였고, 왼손과 오른손은 각각 52.03%와 77.7%의 분류율을 나타내었다.
This paper proposes command signal generating method for a wearable robot using the force as the input signal. The basic concept of this system pursues the combination of the natural and sophisticated intelligence of human with the powerful motion capability of the robot. We define a task for the command signal generation to operate with the human body simultaneously, paying attention to comfort and ease of wear. In this study, we suggest a basic exoskeleton experimental system to evaluate a HRI(Human Robot Interface), selecting interfaces of arm braces on both wrists and a weight harness on the torso to connect the robot and human. We develop the HRI to provide a command for the robot motion. It connects between the human and the robot with the multi-axis load-cell, and it measures the relative force between the human and the robot. The control system calculates the trajectory of end-effector using this force signal. In this paper, we verify the performance of proposed system through the motion of elbow E/F(Extension/Flexion), the shoulder E/F and the shoulder Ab/Ad (Abduction/Adduction).
Two control strategies are proposed for two arm robots; i.e. position-position control and position-force control. For the proof of these control strategies, the stability analysis is conducted with robot dynamics included. First, the closed form dynamic equation of the robot is derived, then it is transformed into the operational space for further analysis. Finally, Liapunov method is applied to the dynamic equation in operational space.
In this paper, we propose a fault-tolerant control system for the position control and vibration suppression of a flexible arm robot. The proposed control system has a strain gauge sensor signal observer based on a reaction force observer and detects a fault by monitoring an estimated error. In order to improve the estimation accuracy, the plant parameters included in the sensor signal observer are updated by using the strain gauge sensor signal in normal time through the adaptive law. After fault detection, the proposed control system exchanges the faulty sensor signal for the estimated one and switches to a fault mode controller so as to maintain the stability and the control performance. We confirmed the effectiveness of the proposed control system through several experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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