This paper aims to derive a mathematical model of the dynamics of handling task in field robot which stable grasping and manipulates a rigid object with some dexterity. Firstly, a set of differential equation describing dynamics of the manipulators and object together with geometric constraints of tight area-contacts on motion of the overall system is analyzed and a method of computer simulation for overall system of differential-algebraic equations is presented. Thirdly, simulation results are shown and the effects of geometric constraints of contact-area are discussed. Finally, it is shown that even in the simplest case of dual single D.O.F. manipulators there exists a sensory feedback from sensing data of he rotational angle of the object to command inputs to joint actuators and this feedback connection from sensing to action eventually realizes secure grasping of the object, provided that he object is of rectangular shape and motion is confined to a horizontal
Rehabilitation of finger patients requires that the patients exercise their hands and fingers for proper functioning to return. A thumb rehabilitation robot, equipped with a two-axis force sensor, can prevent injury to the thumb by monitoring the applied pulling force. In this paper, we describe a link-type thumb rehabilitation robot designed for patients' thumb rehabilitation exercise. Tests of the manufactured link-type thumb rehabilitation robot were performed on normal male patients. Our results show that the robot can be used for flexibility and muscle-strength rehabilitation exercises for a patient's thumb.
This article presents a combined structure of serial and parallel mechanisms for a humanoid robot. The 3 DOF parallel structure is designed and added to the waist of the humanoid robot arm to give flexible bending and rotating motions. Forward and inverse kinematics of a serial and parallel robot have been analyzed to generate motions. Simulation studies of verifying kinematics solutions of the parallel robot have been done. Experimental studies of mimicking shake-hands motion have been conducted to show the feasibility and usability of the combined structure.
본 논문은 키넥트 센서 (Kinect sensor)를 탑재한 Human Robot Interface (HRI) 시스템에서 손 위치 데이터를 측정하여 제스처 인식 및 처리성능을 높이기 위하여 Moving Mean-Shift 기반 사용자 손 위치 보정 알고리즘($CAPUH_{MMS}$)을 제안하였다. 또한, $CAPUH_{MMS}$의 성능을 자체 개발한 실시간 성능 시뮬레이터로 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율을 다른 보정 기법인 $CA_{KF}$ (Kalman-Filter 기반 보정 알고리즘) 및 $CA_{LSM}$ (Least-Squares Method 기반 보정 알고리즘)의 성능과 비교하였다. 실험결과, $CAPUH_{MMS}$의 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율은 양손 상하 운동에서 평균 19.35%으로, 이는 $CA_{KF}$ 및 $CA_{LSM}$ 보다 각각 13.88%, 16.68% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을, 그리고 양손 좌우 운동에서 평균 28.54%으로 $CA_{KF}$ 및 $CA_{LSM}$ 보다 각각 9.51%, 17.31% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을 나타낸 것이다.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.477-482
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1994
As the need for switchover to FA and for rationalization increases in the industrial world, educational courses in schools are more and more taking up the subjects of electronic machines, mechatronics and systems, etc., subjects which are a fusion of the previous subjects of electricity, electronics and machines. At our junior college, a control engineering course was inaugurated in 1974 prior to any other schools that offered such courses. As automation progressed, the use of industrial robots spread rapidly. The year of 1980 is regarded as the first year that the use of industrial robots become widespread. Responding to the current requests, a one-year research course was added to the control engineering course in 1983. Moreover, a robot engineering course was newly established in 1984, in which mechatronics and industrial robotics were instructed intensively in high efficiency. As a teaching aid, an air robot system which was based particularly on the FMS model and possessed pattern recognition capabilities was completed in 1982. This system has been used since then as the nucleus for hands-on training with robots and systems. As more and more intelligent machines and artificial intelligence become widespread in industry, these subjects are taking on greater importance and greater sophistication in the education offered by this department. Educational institutions are seeking to provide facilities and curricula which will meet the technological needs of this age. Our college is not an institution at the graduate school level, but rather a school which is at the more practical junior college level. An outline of the facilities introduced at our school is presented and the results of utilizing it in industrial robot engineering education is reported.
본 논문에서는 손짓을 이용하여 로봇에게 명령을 내릴 때, 사용자의 여러 가지 손짓 중 의미 있는 동작을 추출하기 위한 방법을 제시한다. 로봇에게 명령을 내릴 때, 사람들의 손짓은 준비동작, 본 동작, 마무리 동작으로 구분할 수 있다. 여기에서 본 동작이 로봇에게 명령을 전달하는 의미 있는 동작이고 다른 동작은 그 동작을 위한 의미 없는 보조 동작이다. 따라서 연속적인 손짓에서 본 동작만을 추출해야 한다. 또한 사람들은 무위식적으로 손을 움직일 수 있는데 이러한 동작들 역시 의미가 없는 동작으로 로봇이 판단하여야 한다. 본 연구에서는 키넥트 센서를 이용하여 획득한 거리영상에서 사람의 골격자료를 획득하여 손을 추출하고, 칼만필터를 이용하여 손의 위치를 추적하면서 의미 있는 손동작과 의미 없는 손동작을 구분하고 은닉 마코프 모델을 이용하여 손짓을 인식한다.
In this paper, we discuss the smooth hand-over of an object from a man to a robot and vice versa. In order for a robot to grasp an object or release a grasped object stably without using object model, as a man does, one of the basic approaches is the physiological method motivated by the study of human hands. So, we analyze human's grasping behavior by measuring grasp and friction forces simultaneously as a man grasps a experimental device which is designed for grasping or hand-over. Also, we investigate two methods that can predict when and bow fingers will slip upon a grasped object. And then, we propose a method of the hand-over of an object between a man and a robot by applying human's capability to a robot hand control.
To verify performance or conduct experiments using actual robots, a lot of costs are needed such as robot hardware, experimental space, and time. Therefore, a simulation environment is an essential tool in robotics research. In this paper, we develop the HUMIC simulator using ROS and Gazebo. HUMIC is a humanoid robot, which is developed by HCIR Lab., for human-robot interaction and an upper body of HUMIC is similar to humans with a head, body, waist, arms, and hands. The Gazebo is an open-source three-dimensional robot simulator that provides the ability to simulate robots accurately and efficiently along with simulated indoor and outdoor environments. We develop a GUI for users to easily simulate and manipulate the HUMIC simulator. Moreover, we open the developed HUMIC simulator and GUI for other robotics researchers to use. We test the developed HUMIC simulator for object detection and reinforcement learning-based navigation tasks successfully. As a further study, we plan to develop robot behavior intelligence based on reinforcement learning algorithms using the developed simulator, and then apply it to the real robot.
In this paper, we newly propose a novel control strategy of a three joints-robot finger for the purpose of artificial hands. The robot finger is specifically modeled by using a 3D CAD program (CATIA), considering human fingers, and then the proposed control method is verified through the dynamic simulation tool (Simulink and Recurdyn R2). Each slider is individually controlled to be located at the optimal positions where the maximal joint torque can be generated. To prove the effectiveness of the proposed control method, we devise two cases for the reference position of sliders. By comparing the control performance of two cases, the validity of the proposed control method will be verified.
Most serious stroke patients have the paralysis of their wrists, and can't use of their hands freely. But their wrists can be recovered by rehabilitation exercise. Recently, professional rehabilitation therapeutists exercise the wrists of stroke patients in hospital. But the wrists of stroke patients have not rehabilitated, because the therapeutists are much less than stroke patients in number. Therefore, the wrist bending-exercise rehabilitation robot that can measure the bending force of the patients' wrists is developed. In this paper, the three-axis force sensor was designed for the wrist bending-exercise rehabilitation robot. As a test results, the interference error of the three-axis force sensor was less than 0.85%. It is thought that the sensor can be used to measure the wrist bending force of the patient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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