Kim, Byoung-Ho;Chong, Nak-Young;Oh, Sang-Rok;Suh, Il-Hong
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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pp.20-25
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1998
This paper proposes a new compliant contact control strategy for the robot manipulators accidentally interacting with an unknown environment. The main features of the proposed method are summarized as follows: First, each entry in the diagonal stiffness matrix corresponding to the task coordinate in Cartesian space is adaptively adjusted during con-tact along the corresponding axis based on the contact force with its environment. Second, it can be used for both unconstrained and constrained motions without any switching mechanism which often causes undesirable instability and/or vibrational motion of the end effector. Third, the adjusted stiffness gains are automatically recovered to initially specified stiffness gains when the task is changed from constrained motion to unconstrained motion. The simulation results show the effectiveness of the proposed method by employing a two-link direct drive manipulator interacting with an unknown environment.
In this paper, a robust adaptive controller is proposed for trajectory tracking of robot manipulators with the unknown friction coefficient and bounded disturbance. A new adaptive control law is developed based on sliding mode and derived from the Lyapunov stability analysis. The introduction of a boundary layer solves the problem of chattering. The proposed adaptive controller is globally asymptotically stable and guarantees zero steady state error for joint positions. The estimated friction coefficients can also approach the actual coefficients asymptotically. A simulation example is provided to demonstrate the performance of the proposed algorithm.
This paper presents a visual servoing combined by evolutionary algorithms and neural network for a robotic manipulators to control position and orientation of the end-effector. Using the multi layer feedforward neural network that permits the connection of other layers, evolutionary programming(EP) that search the structure and weight of the neural network, and evolution strategies(ES) which training the weight of neuron, we optimized the net structure of control scheme. Using the four feature image information from CCD camera attached to end-effector of RV-M2 robot manipulator having 5 dof, we generate the control input to agree the target image, to realize the visual servoing. The validity and effectiveness of the proposed control scheme will be verified by computer simulations.
비선형 시스템에 대한 $Η_{\infty}$ 제어 이론은 에너지 소진(energy dissipation) 개념을 기초로 개발되어 왔다. 에너지 소진을 이용한 비선형 $Η_{\infty}$ 제어기는 외란과 성능 벡터 사이의 $L_2$게인의 비를 일정이하로 만드는 방법으로 설계되고, 그 적용을 위해서는 헤밀턴 자코비 부등식의 해를 구하는 것이 필수적이지만, 일반적으로 헤밀턴 자코비 부등식의 해를 구하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 운동방정식을 변형하여 헤밀턴 자코비 부등식의 해를 구하기 쉬운 형태, 즉 비선형 행렬 부등식으로 표현하고, 운동 방적식을 구성하는 행렬의 각 항들이 한계가 존재한다는 것을 이용하여 그 부등식의 근사해를 구하였다.
This paper presents the dynamic modeling and control methodology to arrest structural deflections of industrial robotic manipulators featuring elastic members retrofitted with surface bonded pizoelectric actuators and sensors. The cynamic modeling is accomplished by employing a variational theorem, prior to developing a finite element formulation. This finite element formulation accounts for both original robot member elements and also bonded piezoelectric material elements. The governing equation of motion is then modified by condensing the electric potential vectors and subsequently two different negative velocity feedback controllers are established; a constant-gain feedback controller and a constant- amplitude feedback controller. By adopting a Model P50 articulating industrial robot manufactured by Gerneral Electric Company, conputer simulations are underlaken in order to demonstrate superior performance characteristics to be accrued from this proposed methodology such as smaller deflections at the end-effector.
In this paper, we present an associative memory network (AMN) controller for dynamic robot control. The purpose of using AMN is to reduce the size of required memory in storing and recalling large of daa representing input relationship of nonlinear functions. With the capability AMN can be used to dynamic robot control, which has nonlinear properties inherently. The proposed AMN control scheme has advantages for the inverse dynamics learning no limitatiion of inpur range, and insensitive of payload change. Computer simulations show the effectiveness and feasibility of proposed scheme.
The conventional impedance control has been known to have the following problems: it has lack of specifying force directly and unknown environment stiffness has to be known priori in order to specify the reference trajectory. In this paper, new impedance force control that can control a desired force directly under unknown stiffness is proposed. A new nonlinear impedance function is developed based on estimation of unknown stiffness from force and position measurements. The nonlinear characteristics of the proposed impedance function are analyzed based on unknown environment position. Simulation studies with robot manipulator are carried out to test analytical results.
Direct digital design of computed torque controllers for a robot manipulator is discussed in this paper. A simple discrete-time model of the robot manipulator obtained by Euler's method is used for the design. Taking account of computation delay in the digital processor, we propose predictor-based designs of the PD and PID type controllers. The PID type controller is designed based on a modified version of the discrete-time integral controller proposed by Mita. For both controllers, the same formulas can be used to determine the feedback gains. A simulation example is presented to compare the robustness of the proposed controllers against physical parameter variations.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.396-399
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1994
In a large class of industrial robot manipulators, its end effector for supporting the moving object have designed with mechanical suspension method(gripper). In this paper, We describe a high performance magnetically levitated end effector of robot, where is no mechanical contact and friction.
An adaptive output feedback controller is designed for tracking control of an n-link robot manipulator with unknown load. High-gain observers with same structure as error dynamic systems are used to estimate joint velocities. The parameter adaptation is achieved by the smoothed projection algorithm. The control inputs are saturated outside a domain of interest. Simulation results on a 2-link manipulator illustrate that when the speed of the high-gain observer is sufficiently high, the proposed controller recovers the performance under state feedback control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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