Recently, the size of glass panel is increased to $1250 mm{\times}1100 mm{\times}0.7 mm$, whose mass is 2.65 kg, which requires much stiffer robot structure. In addition to the high stiffness, the robot hands and wrists for glass panel handling should have miller surface finishing of its outer surface to prevent particles and dusts from adhering on the surface. The maximum height of the robot structure should not be larger than 1500 mm because other automated guided vehicles (AGV) and transfer equipments have been designed within this size limit. The difference of maximum deflections of the four ends of the hands before and after loading the glass panel should be less than 2.0 mm. In this work, the robot hands and wrists for handling large glass panel displays were designed based on the axiomatic design using the finite element method along with optimization routine.
In this paper, a novel neural network compensation technique for PD like fuzzy controlled robot manipulators is presented. A standard PD-like fuzzy controller is designed and used as a main controller for controlling robot manipulators. A neural network controller is added to the reference trajectories to modify input error space so that the system is robust to any change in system parameter variations. It forms a neural-fuzzy control structure and used to compensate for nonlinear effects. The ultimate goal is same as that of the neuro-fuzzy control structure, but this proposed technique modifies the input error not the fuzzy rules. The proposed scheme is tested to control the position of the 3 degrees-of-freedom rotary robot manipulator. Performances are compared with that of other neural network control structure known as the feedback error learning structure that compensates at the control input level.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권2호
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pp.318-324
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2010
본 논문에서는 새로운 구조의 6축 다관절 로봇 매니퓰레이터의 경량화와 토크성능을 높이기 위하여 어깨관절부위에 중력보상기를 설계하고 적용하였다. 또한, 매니퓰레이터의 기구학 및 역기구학 해석을 하였다. 자체 중량 30Kg의 경량이면서도 25Kg 고가반하중 인 우수한 성능을 구비할 수 있도록 매니퓰레이터의 링크 구조에 대한 FEM 해석을 수행하였다. FEM 해석을 통하여 로봇 매니퓰레이터의 굽힘이나 파단에 대한 안정성을 확인하였다.
In this paper, we consider the problem of designing a simple learning variable structure system for repeatable tracking control of robot manipulators. We combine a variable structure control law as the robust part for stabilization and a feedforward learning law as the intelligent part for nonlinearity compensation. We show that the tracking error asymptotically converges to zero. Finally, we give computer simulation results in order to show the effectiveness of our method.
Existing moving robots has several kinds of moving method; using wheel, jointed leg structure and so on. Wheel type can be operated by DC motor so it is simple and efficient. However, it is not appropriate to pass irregular terrain and obstacle. Leg structure type has an advantage in those cases. Generally, Leg structure is operated by several servo motors attached to each joint. It makes a robot heavier and more complicate due to increase of the degree of freedom. However, by using Theo Jansen Mechanism, one (or more) leg have only single-degree of freedom and can be operated by only one DC motor. So leg structure using Theo Jansen Mechanism will be good choice if robots have to be mass-produced. This paper describes the following a walking robot designed and produced based on Theo Jansen Mechanism, simulating process of Theo Jansen leg structure using Edison m.Sketch and how to solve several of discovered problem of the robot.
일반적으로 감속기, 모터 등과 같은 동력 전달시스템에 의해 발생하는 진동, 소음 등은 취출로봇의 효율성, 내구성, 정밀도와 신뢰성 등을 결정짓게 된다. 본 연구는 유한요소해석을 통하여 취출로봇 구조물의 안전성을 평가하고자 한다. 취출로봇은 사출물을 한 곳에서 다른 곳으로 이송시키는 자동화 로봇이다. 취출로봇 구조는 가로 1300mm, 세로 670.5mm, 높이 670mm 이고, 구조물의 무게는 380kg이다. 자중해석을 통하여 자중과 하중에 의한 변위와 등가응력을 확인하고, 모드해석을 통하여 취출로봇의 고유진동수를 찾는다. 응답해석을 통하여 취출로봇의 고유진동수에 대한 변위와 가속도 응력을 확인하고자 한다. 또한, 취출로봇 구조를 변경해가면서 해석을 반복하여 결과를 확인하고 구조물의 안전성 여부를 판단한다. 이들 해석결과들은 취출로봇의 진동을 저감시키는데 유용하다.
본 논문에서는 로봇을 하나의 에이전트로 보고 로봇에 필요한 기능-환경인지, 지능, 행동-등을 부-에이전트로 하는 로봇 구조를 제안하였다. 각각의 부 에이전트들은 로봇 기능의 기초단위를 구성하는 마이크로 에이전트로 구성된다. 로봇의 제어 구조는 행위기반 반사행동 제어 형태와 행동 선택 에이전트로 구성되며, 행동 선택 에이전트에서의 행동 선택은 행동 우선순위, 수행성능, 강화학습에 의한 학습기능을 부가하였다. 제시된 로봇 구조는 다중 부-에이전트 구조로 각각의 기능에 대하여 지능을 부여하기 쉬우며 다중 로봇 제어를 위한 새로운 접근 방법이다. 제시된 로봇을 장애물을 회피와 chaotic한 탐색을 목표로 하여 모의실험을 수행하였으며 8bit 마이크로 콘트롤러를 이용하여 제작 실험하였다.
Since the world has changed to a society of 21st century high-tech industries, the modern people have become reluctant to work in a difficult and dirty environment. Therefore, unmanned technologies through robots are being demanded. Now days, effects such as voice, control, obstacle avoidance are being suggested, and especially, voice recognition technique that enables convenient interaction between human and machines is very important. In this study, in order to conduct study on the stable motion control of the robot system that has mobile-manipulator structure and is voice command-based, kinetic interpretation and dynamic modeling of two-armed manipulator and three-wheel mobile robot were conducted. In addition, autonomous driving of three-wheel mobile robot and motion control system of two-armed manipulator were designed, and combined robot control through voice command was conducted. For the performance experiment method, driving control and simulation mock experiment of manipulator that has two-armed structure was conducted, and for experiment of combined robot motion control which is voice command-based, through driving control, motion control of two-armed manipulator, and combined control based on voice command, experiment on stable motion control of voice command-based robot system that has mobile-manipulator structure was verified.
Baeksuk Chu;Kyungmo Jung;Hunhee Cho;Myo-Taeg Lim;Daehie Hong
국제학술발표논문집
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The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.31-37
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2011
Construction automation is yet to be improved since construction site still faces a lot of high risks and difficulties. This research focuses on applying robotic beam assembly system in place of construction workers. This system consists of CF (Construction Factory) structure to provide adequate working environment to robot automation. The CF structure not only gives automation environment for a robot but also houses the equipments to protect from outside effects. The robotic beam assembly system also consists of robotic bolting system and robot transport mechanism. It utilizes various tools to insert and join the bolts and nuts. Visual servoing helps precise robot motion by sensing bolt hole and tail of the bolt. ITA system helps non skilled workers to easily perform the assembly work with the robot system. The robot transport mechanism includes sliding rail and cross-wired lift. It carries the robot to a desired position for assembly work.
We developed a robot that has four limbs, each of which has the same kinematic structure and has 6 degrees of freedom. The robot is 600mm high and weighs 4.3kg. The robot can perform walking and manipulating task by using the four limbs selectively. The robot has three walking patterns. The first one is biped walking, which uses two rear limbs as legs and two front limbs as arms. The second one is biped walking with supporting arms, which is basically biped walking but uses two arms as supporting legs for increasing stability of the robot. The last one is quadruped walking, which uses all the four limbs as legs. When a task for the robot is given, the robot approaches the task point by selecting an appropriate walking pattern among three walking patterns and performs the task. The robot has many degrees of freedom and is a redundant system for a three dimensional task. We propose a redundancy resolution method, in which the robot’s translational move to the task point is modeled as a prismatic joint and optimal solutions are obtained by optimizing some performance criteria. Several simulations are performed for the validity of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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