The development of a robot system being able to work instead of human in the hazardous environment have been conducted for many year. In this study, the new design of controllers for the Master-Slave system is discussed. The Master-Slave system, force, velocity and torque signals are communicated between a master and a slave system. the conventional requires the enhancement of characteristics of tactility for minute force, precision signals and mechanical abrasion of loader. It is possible b controlling the viscosity of ERF(Electro-rheological fluid) since it varies with the electric field. Design of controller as well comparison between numerical simulation and experiments as will be presented. Futhermore, current methodology is also applicable to design of tele-surgery
This paper deals with the robust controller design of robot manipulator to track a desired trajectory in spite of the presence of unmodelled dynamics in cause of nonlinearity and parameter uncertainty. The approach follwed in this paper is based on model reference adaptive control technique and convergence on hyperstability theory but it does away with the assumption that process is characterized by a linear model remaining time invariant during adaptation process. The performance of controller is demonstrated by computed simulation about position and speed control of six link manipulator in case of disturbance and payload variation.
This paper deals with the robust controller design of robot manipulator to track a desired trajectory in spite of the presence of unmodelled dynamics in cause of nonlinearity and parameter uncertainty. The approach follwed in this paper is based on model reference adaptive control technique and convergence on hyperstability theory but it does away with the assumption that process is characterized by a linear model remaining time invariant during adaptation process. The performance of controller is demonstrated by computed simulation about position and speed control of six link manipulator in case of disturbance and payload variation.
The attention in construction Automation is getting higher since it could be the answer to the lack of skilled labor by decrease in construction population and aging which adversely affects productivity and quality in the construction site. We are on the way to develop a construction automation system adequate for domestic circumstances in Korea; it is called RCA(Robotic-crane based Construction Automation)system. Climbing hydraulic robots system is a part of RCA system and makes Construction factory(CF) climb through the guide rail on the core wall. The safety of climbing hydraulic robots system is at issue due to the overloaded weight of CF. Preventing this issue, present study did the design verification through the structural analysis and the simulation. Mock-up test also was done to analyze the drive performance of climbing hydraulic robots system.
Recently, dynamic recurrent neural networks(DRNN) for identification of nonlinear dynamic systems have been researched extensively. In general, dynamic backpropagation was used to adjust the weights of neural networks. But, this method requires many complex calculations and has the possibility of falling into a local minimum. So, we propose a new approach to identify nonlinear dynamic systems using DRNN. In order to adjust the weights of neurons, we use evolution strategies, which is a method used to solve an optimal problem having many local minimums. DRNN trained by evolution strategies with mutation as the main operator can act as a plant emulator. And the fitness function of evolution strategies is based on the difference of the plant's outputs and DRNN's outputs. Thus, this new approach at identifying nonlinear dynamic system, when applied to the simulation of a two-link robot manipulator, demonstrates the performance and efficiency of this proposed approach.
Classical methods to find a minimal set of rules based on the rough set theory are known to be ineffective in dealing with new instances added to the universe. This paper introduces an inductive learning algorithm for incrementally retrieving a minimal set of rules from a given decision table. Then, the algorithm is validated via simulations with two sets of data, in comparison with a classical non-incremental algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm is effective in dealing with new instances, especially in practical use.
본 논문에서는 초등 ICT 정보교육과정의 "프로그래밍의 이해와 기초 및 문제해결전략과 표현" 영역의 효율적인 지도를 위해 프로그래밍 교육과정을 제안하였다. 이를 위해 로봇프로그래밍 교육목표, 교육내용, 교육방법, 교육평가 부분을 제시하였다. 그리고 제안한 교육 방법을 적용한 PBL 기반 라인트레이서 프로그래밍 세부교수학습과정을 제안하고 이를 적용한 수업 결과를 서로 다른 개수의 광센서가 부착된 각 라인트레이서 문제에 대한 난이도 할당의 적절성 및 학생들의 문제해결력 측면에서 분석하였다.
This paper describes the methods of spline low-order polynomial trajectory planning using only a few limited look-ahead knots on the desired trajectory for the real-time computing. Specifically presented are the mixed joint trajectory planning methods which apply linear or LSPB method to initial and finial segments, overlapped cubic spline method to the other segments, where the displacements for initial and finial segments are chosen to be relatively smaller than the displacements for the other, equidistant segments. Experimental and simulation results of these methods show smooth motions and improved path tracking performances compared with any other interpolated joint trajectory planning methods.
A new control method for a redundant manipulator is developed using a local optimal torque and null space joint velocity. By solving the dynamic control equations of the system, the local optimal torque is obtained. If only the local optimal torque is used for controlling the robot there is a possibility that the system is unstable. To eliminate the characteristics of instability during the movements, the control law with a null space concept is used. The new method is applied to the 3-DOF planar manipulator. The simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.
In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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