This paper presents stabilization and adaptive control of flexible single link robot manipulator system by self-recurrent neural networks that is one of the neural networks and is effective in nonlinear control. The architecture of neural networks is a modified model of self-recurrent structure which has a hidden layer. The self-recurrent neural networks can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy and the weights are updated by feedback-error learning algorithm. When a flexible manipulator is rotated by a motor through the fixed end, transverse vibration may occur. The motor toroque should be controlled in such a way that the motor rotates by a specified angle, while simultaneously stabilizing vibration of the flexible manipuators so that it is arresed as soon as possible at the end of rotation. Accurate vibration control of lightweight manipulator during the large changes in configuration common to robotic tasks requires dynamic models that describe both the rigid body motions, as well as the flexural vibrations. Therefore, a dynamic models for a flexible single link robot manipulator is derived, and then a comparative analysis was made with linear controller through an simulation and experiment. The results are proesented to illustrate thd advantages and imporved performance of the proposed adaptive control ove the conventional linear controller.
In this paper, applications of neural networks to vibration control of flexible single link robot manipulator are ocnsidered. The architecture of neural networks is a hidden layer, which is comprised of self-recurrent one. Tow neural networks are utilized in a control system ; one as an identifier is called neuro identifier and the othe ra s a controller is called neuro controller. The neural networks can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy and the weights are updated by dynamic error-backpropagation algorithm(DEA). To guarantee concegence and to get faster learning, an approach that uses adaptive learning rates is developed by introducing a Lyapunov function. When a flexible manipulator is ratated by a motor through the fixed end, transverse vibration may occur. The motor torque should be controlle dinsuch as way, that the motor is rotated by a specified angle. while simulataneously stabilizing vibration of the flexible manipulators so that it is arrested as soon as possible at the end of rotation. Accurate vibration control of lightweight manipulator during the large body motions, as well as the flexural vibrations. Therefore, dynamic models for a flexible single link manipulator is derived, and LQR controller and nerual networks controller are composed. The effectiveness of the proposed nerual networks control system is confirmed by experiments.
본 논문에서는 새로운 이동로봇의 제어구조로서 범용 개인용 컴퓨터를 주축으 로 설계되는 이동로봇 제어시스템에 대해 기술하고자 한다. 이 제어시스템에서는 자율 이동로봇의 경로제어에 필수적인 경로계획기. 경로추종 제어 알고리즘, 자기 위 치 추정기 그리고 휠 제어기 등을 모듈별로 연결/구성하였으며, 본 연구실에서 연구용 으로 개발한 휠 구동 지능형 이동 로봇 LCAR-90의 시스템 묘사와 함께 제어 시스템의 하드웨어적 설계배경에 대해 기술하고, 제 3장에서는 제어시스템의 필수적인 요소중 하나인 이동로봇의 자기 위치 추정방법과 제어 시스템의 핵심부인 경로추종 제어에 관한 새로운 알고리즘을 적용한 결과에 대해 논의한다. 최종적으로 제 4장에서는 본 연구를 통해 얻은 결론을 기술하였다.
In this study, a rehabilitation 3D printed wearable device was developed by combining an assembly-type robot hand and an integral-type robot hand through fused deposition 3D printing manufacturing with various hardness TPU (Thermoplastic Polyurethane) filaments. The hardware configuration of the robot hand includes a controller designed with four motors, one small servo motor, and a circuit board. In the case of the assembly-type robot hand model, a 3D printed robot hand was assembled using samples printed with TPU of hardness 87A and 95A. It was observed that TPU with a hardness of 95A was suitable for use due to shape stability. For the integrated-type robot hand model, the external sample using TPU of hardness 95A could be modified through a cutting method, and the hardware configuration is the same as the assembly-type. The system structure of the 3D printed robot hand was improved from an individual control method to a simultaneous transmission method.Furthermore, the system architecture of an integrated 3D printed robotic hand rehabilitation device and the application of the rehabilitation device were developed.
In this paper, we present the mechanical, electrical system design and system integration of controllers including sensory devices of the humanoid, KHR-2 (KAIST Humanoid Robot - 2). We have developed KHR-2 since 2003. Total number of DOF of KHR-2 is 41. Each arm including a hand has 11 DOF and each leg has 6 DOF. Head and trunk also has 6 DOF and 1 DOF respectively. In head, two CCD cameras are used for eye. To control all axes efficiently, distributed control architecture is used to reduce computation burden of main controller and to expand devices easily. So we developed the sub-controller as a servo motor controller and a sensor interfacing devices using microprocessor. The main controller attached its back communicates with sub-controllers in real-time by CAN (Controller Area Network) protocol. We used Windows XP as its OS (Operation System) for fast development of main control program and easy extension of peripheral devices. And RTX HAL extension commercial software is used to realize the real-time control in Windows XP environment.
본 논문은 사용자 위치를 인식하여 공을 자동으로 서브하는 테니스 훈련용의 로봇 개발을 목적으로 한다. 로봇 기술을 스포츠 분야에 활용하는 경우, 야외 환경 및 스포츠 경기 방식의 특수성에 기인하여 시각, 음성과 같은 모달리티 인식에 다양한 문제점이 존재한다. 영상 정보를 이용하여 경기장 내의 사용자 가로 및 깊이 방향의 위치를 인식하는 과정에서, 네트 주위에서의 사용자 자세 변화에 따른 위치 오차 감소를 위해 가우시안 혼합 모델 및 칼만 필터를 적용하고, 이에 따라 해당 위치로 공을 서브하는 기능을 구현하고자 한다. 이를 위해 팬 틸트 기반의 움직임이 가능한 로봇 구동부 및 공압 제어 기반의 공을 발사하는 기능을 구현하고, 이를 다계층의 소프트웨어 구조로 구성하였다. 최종적으로 실험을 통한 추적 기능 및 훈련용 장치의 실효성 및 보완점을 논하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.421-441
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2021
Fruit detection in orchards is one of the most crucial tasks for designing the visual system of an automated harvesting robot. It is the first and foremost tool employed for tasks such as sorting, grading, harvesting, disease control, and yield estimation, etc. Efficient visual systems are crucial for designing an automated robot. However, conventional fruit detection methods always a trade-off with accuracy, real-time response, and extensibility. Therefore, an improved method is proposed based on coarse-to-fine multitask cascaded convolutional networks (MTCNN) with three aspects to enable the practical application. First, the architecture of Fruit-MTCNN was improved to increase its power to discriminate between objects and their backgrounds. Then, with a few manual labels and operations, synthetic images and labels were generated to increase the diversity and the number of image samples. Further, through the online hard example mining (OHEM) strategy during training, the detector retrained hard examples. Finally, the improved detector was tested for its performance that proved superior in predicted accuracy and retaining good performances on portability with the low time cost. Based on performance, it was concluded that the detector could be applied practically in the actual orchard environment.
We have tried to create a vision system like human eye for a long time. We have obtained some distinguished results through many studies. Stereo vision is the most similar to human eye among those. This is the process of recreating 3-D spatial information from a pair of 2-D images. In this paper, we have designed a stereo matching algorithm based on systolic array architecture using edges and pixel data. This is more advanced vision system that improves some problems of previous stereo vision systems. This decreases noise and improves matching rate using edges and pixel data and also improves processing speed using high integration one chip FPGA and compact modules. We can apply this to robot vision and automatic control vehicles and artificial satellites.
차세대 IT유망 교육 분야로 지능로봇 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 지능로봇은 실세계의 인간 세계와 가장 근접한 환경을 많이 고려하고 있기 때문에 인간의 행위 혹은 판단 능력을 기능으로 제공할 수 있어야 한다. 이와 같은 이유로 최근 로봇 교육은 다양한 하드웨어 형태의 로봇뿐만 아니라, 많은 기능을 포함한 서비스 컴포넌트 아키텍처 형태의 소프트웨어 로봇 개발 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 RDS를 이용한 창의적 문제해결 학습방법에 관하여 제안한다. RDS는 소프트웨어 모듈로서 지능로봇을 제어하거나 프로그램하기 위한 소프트웨어 도구이다. 지능로봇 통합 개발 표준화를 고려한 컴포넌트 프레임워크를 활용하여 다양한 지능로봇의 형태와 여러 환경을 3차원 공간의 시각적 시뮬레이션 환경으로 제공하고 교육시간과 적은 비용으로 지능로봇 실험 환경을 제공할 수 있다.
The objective of this paper is to develop the flexible manufacturing system (FMS), which is cooperated with the automatic warehouse and inventory control under holonic manufacturing system (HMS). The HMS is a next wave of manufacturing revolution to deal with dynamic changing. The architecture of HMS is developed for cooperation system between the automatic warehouse agents and the manufacturing agents. This research applies the concept of HMS to develop a distributed control system for automatic warehouse and FMS by industrial network. The parts of prototype manufacturing agents consist of the conveyer system and 3-axises robot that provide the variety patterns in order to work as punch process. Each order of productions depends on the reorder points(RP) of inventory levels. The computation results indicate an improvement by comparing with traditional centralized control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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