Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.1
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pp.216-223
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2000
A robot arm with free joints has some advantages over conventional ones. A light weight and low power consumed arm can be made by a reduction of the number of joint actuators. And this arm can easily overcomes actuator failure due to unexpected accident. In general such underactuated arm does not have controllability because of the lack of joint actuators. The two-link arm with a free joint introduced in this paper is also uncontrollable in the sense of linear system theory. However, the linearized system sometimes can not represent the inherent dynamic behavior of the nonlinear system. In this paper the dynamic characteristics of the two-link arm with a free joint in view of global motion including damping and friction effect of the joints is investigated. In the case of considering only the damping effect, the controllable goal positions are confined to a specific trajectories. But in the case of considering the friction effect, the system can be controlled to arbitrary positions using the friction of the free joint as a holding brake. Also numerical example of position control is presented.
Ultrasonic sensors are widely used in mobile robot applications to recognize external environments, because they are cheap, easy to use, and robust under varying lighting conditions. However, the recognition of objects using a ultrasonic sensor is not so easy due to its characteristics such as narrow beam width and no reflected signal from a inclined object. As one of the alternatives to resolve these problems, use of multiple sensors has been studied. A sequential driving system needs a long measurement time and does not take advantage of multiple sensors. Simultaneous and pulse coding driving system of ultrasonic sensor array cannot measure short distance as the length of the code becomes long. This problem can be resolved by multi-frequency driving of ultrasonic sensors, which allows multi-sensors to be fired simultaneously and adjacent objects to be distinguished. Accordingly, this paper presents a simultaneous and multi-frequency driving system for an ultrasonic sensor array for object recognition. The proposed system is designed and implemented using a DSP and FPGA. A micro-controller board is made using a DSP, Polaroid 6500 ranging modules are modified for firing the multi-frequency signals, and a 5-channel frequency modulated signal generating board is made using a FPGA. To verify the proposed method, experiments were conducted in an environment with overlapping signals, and the flight distances for each sensor were obtained from filtering of the received overlapping signals and calculation of the time-of-flights.
As an adaptive control function generator, the CMAC (Cerebellar Model Arithmetic or Articulated Controller) based learning control has drawn a great attention to realize a rather robust real-time manipulator control under the various uncertainties. There remain, however, inherent problems to be solved in the CMAC application to robot motion control or perception of sensory information. To apply the CMAC to the various unmodeled or modeled systems more efficiently, It is necessary to analyze the effects of the CMAC control parameters an the trained net. Although the CMAC control parameters such as size of the quantizing block, learning gain, input offset, and ranges of input variables play a key role in the learning performance and system memory requirement, these have not been fully investigated yet. These parameters should be determined, of course, considering the shape of the desired function to be trained and learning algorithms applied. In this paper, the interrelation of these parameters with learning performance is investigated under the basic learning schemes presented by authors. Since an analytic approach only seems to be very difficult and even impossible for this purpose, various simulations have been performed with prespecified functions and their results were analyzed. A general step following design guide was set up according to the various simulation results.
As an adaptive control function generator, the CMAC (Cerebellar Model Arithmetic or Articulated Controller) based learning control has drawn a great attention to realize a rather robust real-time manipulator control under the various uncertainties. There remain, however, inherent problems to be solved in the CMAC application to robot motion control or perception of sensory information. To apply the CMAC to the various unmodeled or modeled systems more efficiently, it is necessary to analyze the effects of the CMAC control parameters on the trained net. Although the CMAC control parameters such as size of the quantizing block, learning gain, input offset, and ranges of input variables play a key role in the learning performance and system memory requirement, these have not been fully investigated yet. These parameters should be determined, of course, considering the shape of the desired function to be trained and learning algorithms applied. In this paper, the interrelation of these parameters with learning performance is investigated under the basic learning schemes presented by authors. Since an analytic approach only seems to be very difficult and even impossible for this purpose, various simulations have been performed with pre specified functions and their results were analyzed. A general step following design guide was set up according to the various simulation results.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.16
no.3
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pp.65-69
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2008
This study is aimed to develope a remote control ship for acquisition of various underwater information. Remote control ship equipped with GPS, echosounder, sidescan sonar, subbottom profiler. Remote control ship is an automatic system for acquisition of inland water and coast information. For the development of remote control ship, underwater information acquisition of reservoir, dam, polluted area is expected. Also, multibeam echosounder, image sensor, water analysis sensor, etc. could be equipped in one ship. So robot-ship will be applied for the most part of industry managing water resources and preventing the flood by making bed topographic map and estimating water volumes.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.8
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pp.875-881
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2014
The redundancy resolution of the seven DOF (Degree of Freedom) upper limb exoskeleton is key to the synchronous motion between a robot and a human user. According to the seven DOF human arm model, positioning and orientating the wrist can be completed by multiple arm configurations that results in the non-unique solution to the inverse kinematics. This paper presents analysis on the kinematic and dynamic aspect of the human arm movement and its effect on the redundancy resolution of the seven DOF human arm model. The redundancy of the arm is expressed mathematically by defining the swivel angle. The final form of swivel angle can be represented as a linear combination of two different swivel angles achieved by optimizing two cost functions based on kinematic and dynamic criteria. The kinematic criterion is to maximize the projection of the longest principal axis of the manipulability ellipsoid of the human arm on the vector connecting the wrist and the virtual target on the head region. The dynamic criterion is to minimize the mechanical work done in the joint space for each of two consecutive points along the task space trajectory. The contribution of each criterion on the redundancy was verified by the post processing of experimental data collected with a motion capture system. Results indicate that the bimodal redundancy resolution approach improved the accuracy of the predicted swivel angle. Statistical testing of the dynamic constraint contribution shows that under moderate speeds and no load, the dynamic component of the human arm is not dominant, and it is enough to resolve the redundancy without dynamic constraint for the realtime application.
Real-Time object tracking has emerged as an important component in several application areas including machine vision. surveillance. Human-Computer Interaction. image-based control. and so on. And there has been developed various algorithms for a long time. But in many cases. they have showed limited results under uncontrolled situation such as illumination changes or cluttered background. In this paper. we present a novel. computationally efficient algorithm for tracking human face robustly under illumination changes and cluttered backgrounds. Previous algorithms usually defines color model as a 2D membership function in a color space without consideration for illumination changes. Our new algorithm developed here. however. constructs a 3D color model by analysing plenty of images acquired under various illumination conditions. The algorithm described is applied to a mobile head-eye robot and experimented under various uncontrolled environments. It can track an human face more than 100 frames per second excluding image acquisition time.
The localization of vehicle is an important part of an unmanned vehicle control problem. Pseudolite ultrasonic system(PUS) is the method to find an absolute position with a high accuracy by using ultrasonic sensor. And Gyro is the inertial sensor to measure yaw angle of vehicle. PUS can be able to estimate the position of mobile robot precisely, in which errors are not accumulated. And Gyro is a more faster measure method than PUS. In this paper, we suggest a more accuracy method of calculating PUS which is numerical analysis approach named Newtonian method. And also propose the fusion method to increase the accuracy of estimated angle on moving vehicle by using PUS and Gyro integrated system by Kalman filtering. To control the 4WS unmanned vehicle, the trajectory following algorithm is suggested. And the new concept arbitration of goal controller is suggested. This method considers the desirability function of vehicle state. Finally, the performances of Newtonian method and designed controller were verified from the experimental results with the 4WS vehicle scaled 1/10.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.146-157
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2024
Despite numerous air mattresses marketed to prevent Pressure Ulcers (PU), none have fully succeeded due to residual pressure surpassing critical levels. We introduces an innovative medical bed system aiming at complete PU prevention. This system employs a unique 4-bar link mechanism, moving keys up and down to manage body pressure. Each of the 17 keys integrates a sensor controller, reading pressure from 10 sensors. By regulating motor input, we maintain body pressure below critical levels. Keys are equipped with a servo drive and sensor controller, linked to the main controller via two CAN series. Using fuzzy or PI/IP controllers, we adjust keys to minimize total error, dispersing body pressure and ensuring comfort. In case of controller failure, keys alternate swiftly, preventing ulcer development. Through experimental tests under varied conditions, the fuzzy controller with tailored membership functions demonstrated swift performance. PI control showed rapid convergence, while IP control exhibited slower convergence and oscillations near zero error. Our specialized medical robot bed, incorporating 4-bar links and pressure sensors, underwent testing with three controllers-fuzzy, PI, and IP-showcasing their effectiveness in keeping body pressure below critical ulcer levels. Experimental results validate the proposed approach's efficacy, indicating potential for complete PU prevention.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.2
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pp.193-199
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2014
In this paper, we present an overview of the structure of a lab-built powered knee prosthesis and the control of it. We build a powered prosthesis prototype on the basis of previous researches and aim at obtaining the essential technology related with its control. We adopt the slider-crank mechanism with a DC motor as an actuator to manipulate the knee joint. We also build an embedded control system for the prosthesis with a 32-bit DSP controller as a main computation unit. We divide the gait phase into five stages and use a FSM (Finite State Machine) to generate a torque reference needed for each stage. We also propose to use a position-based impedance controller for driving the powered knee prosthesis stably. We perform some walking experiments at fixed speeds on a tread mill in order to show the feature of the built powered prosthesis. The experimental results show that our prosthesis has the ability to provide a functional gait that is representative of normal gait biomechanics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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