This paper proposes a structure of a variable impedance control system based on sensor-less external force estimator of industrial manipulators for cyber physical production systems (CPPS). To implement CPPS, a feedback system is constructed by using the robot operating system (ROS) and an external force estimator which is designed to measure the external force applied to the manipulator without a force sensor. Based on the robot dynamics, the robot-human cooperating system for the cyber physics production system is implemented through a controller that changes the impedance characteristics of the manipulator according to the situation using the external force estimator. Simulation and experimental results verify the effectiveness of the proposed control system.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.638-647
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1996
Robot manipulators for harvesting fruits must be controlled to track the desired path of end-effector to avoid obstacles under the consideration of collision free area and safety path. This paper presents a robot path control algorithm to secure a collision free area with the recognition of work environments. The flexible space, which does not damage fruits or branches of tree due to their flexibility and physical properties , extends the workspace. Now the task is to control robot path in the extended workspace with the consideration of collision avoidance and velocity limitation at the time of collision concurrently. The feasibility and effectiveness of the new algorithm for redundant manipulators were tested through simulations of a redundant manipulator for different joint velocities.
In this paper, The trajectory control of robot manipulator is proposed. It divides by trajectory planning and tracking control. A trajectory planning and tracking control of robot manipulator is used to the neural network and evolutionary algorithm. The trajectory planning provides not only the optimal trajectory for a given cost function through evolutionary algorithm but also the configurations of the robot manipulator along the trajectory by considering the robot dynamics. The computed torque method (C.T.M) using the model of the robot manipulators is an effective means for trajectory tracking control. However, the tracking performance of this method is severely affected by the uncertainties of robot manipulators. The Radial Basis Function Networks(RBFN) is used not to learn the inverse dynamic model but to compensate the uncertainties of robot manipulator. The computer simulations show the effectiveness of the proposed method.
When real robot manipulators arc mathematically modeled, uncertainties are not avoidable. The uncertainties are often nonlinear and time varying, The uncertain factors come from imperfect knowledge of system parameters, payload change, friction, external disturbance and etc. We proposed a class of robust hybrid position/force control of manipulators and provided the stability analysis in the previous work. In the work, we propose a class of adaptive robust hybrid position/force control of manipulators with bound estimation and the stability based on Lyapunov function is presented. Especially, this controller does not need the information of uncertainty bound. The simulation results are provided to show the effectiveness of the algorithm.
Park, Jae-Sam;Han, Gueon-San;Ahn, Hyun-Sik;Kim, Do-Hyun
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권1호
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pp.15-20
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2001
In this paper, adaptive algorithms on the sliding model control for robust tracking control of robust manipulators are presented. The presented algorithms use adaption laws for tuning both the sliding mode gain and the thickness of the boundary layer to reject a disconitnuous control input, and to improve the tracking performance. It is shown that the robustness of the developed adaptive algorithms are guaranteed by the sliding mode control law and that the algorithms are globally convergent in the presence of disturbances and modeling uncertainties. Computer simulations are performed for a two-link manipulator, and the results show good properties of the proposed adaptive algorithms under large mainpulator parameter uncertainties and disturbances.
신경회로망은 지능제어알고리즘 중의 하나로 학습능력을 가지고 있다. 이러한 학습능력 때문에 많은 분야에서 널리 사용되고 있으나, 지능제어의 단점인 안정도 문제를 수학적으로 증명하기 어렵다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 신경회로망의 한 종류인 RBFN과 적응제어기법을 이용하여 로봇 매니퓰레이터 궤적 제어기를 구성하고 자 한다. 본 논문에서는 RBFN의 파라메터들을 적응제어기법을 이용하여 수학적으로 구하였고, 시스템의 안정도를 수학적으로 UUB를 만족한다는 것을 증명하였다. 그리고 수평다관절로봇 매니퓰레이터 궤적제어기에 적용하였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권1호
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pp.68-75
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2003
This paper presents an effective trajectory planning algorithm for industrial robot manipulators. Given the end-effector trajectory in Cartesian space, together with the relevant constraints and task specifications, the proposed method is capable of planning the optimum end-effector trajectory. The proposed trajectory planning algorithm considers the joint acceleration limit, end-effector velocity limits, and trajectory allowance. A feedforward compensator is also incorporated in the proposed algorithm to counteract the delay in joint dynamics. The algorithm is carefully designed so that it can be directly adopted with the existing industrial manipulators. The proposed algorithm can be easily programmed for various tasks given the specifications and constraints. A three-dimensional test trajectory was planned with the proposed algorithm and tested with the Performer MK3s industrial manipulator. The results verified effective manipulator performance within the constraints.
In this paper, Time Delay Control(TDC) for robot manipulators is analyzed and its problems are founded. In order to remedy the problems, the enhanced controller is proposed and analyzed. The effect of friction associated with TDC is reported and its cause is presented. Through the analysis, simulation and experiment, it is shown that the friction effect causes serious degradation in control performance and that it is a result of the error of Time Delay Estimation(TDE) in TDC. In order to remedy the problems, TDC combined with Internal Model Control(IMC) concept is proposed. The proposed compensator is effective enough to handle the bad effect of friction, and is so simple and efficient as to match positive attribute of TDC. The simulation and experimental results show the effectiveness of proposed controller against the friction of the robot manipulators.
Performance of force tracking impedance control of robot manipulators is degraded by the uncertainties in the robot and environment dynamic model. The purpose of this paper is to improve the controller robustness by applying neural network. Neural networks are designed to learn the uncertainties in robot and environment model for compensating the uncertainties. The proposed scheme is verified through the simulation of 20DOF robot manipulator.
This paper proposed a method of cooperative control of three mobile robots for carrying an object placed on a floor together. Each robot moves to the object independently from its location to a pre-designated location for grasping the object stably. After grasping the common object, the coordination among the robots has been achieved by a master-slave mode. That is, a trajectory planning has been done for the master robot and the distances form the master robot to the two slave robots have been kept constant during the carrying operation. The localization for mobile robots has been implemented using the encoder data and inverse kinematics since the whole system does not have the slippage as much as a single mobile robot. Before the carrying operation, the lifting operations are implemented using the manipulators attached on the top of the mobile robots cooperatively. The real cooperative lifting and carrying operations are implanted to show the feasibility of the master-slave mode control based on the kinematics using the mobile manipulators developed for this research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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