In this paper, human motor behaving model based sensory motor coordination(SMC) algorithm is implemented on robotic grasping task. Compare to conventional SMC models which connect sensor to motor directly, the proposed method used biologically inspired human behaving system in conjunction with SMC algorithm for fast grasping force control of robot arm. To characterize various grasping objects, pressure sensors on hand gripper were used. Measured sensory data are simultaneously transferred to perceptual mechanism(PM) and long term memory(LTM), and then the sensory information is forwarded to the fastest channel among several information-processing flows in human motor system. In this model, two motor learning routes are proposed. One of the route uses PM and the other uses short term memory(STM) and LTM structure. Through motor learning procedure, successful information is transferred from STM to LTM. Also, LTM data are used for next moor plan as reference information. STM is designed to single layered perception neural network to generate fast motor plan and receive required data which comes from LTM. Experimental results showed that proposed method can control of the grasping force adaptable to various shapes and types of greasing objects, and also it showed quicker grasping-behavior lumining time compare to simple feedback system.
산업용으로 다양한 형태의 로봇팔이 사용되고 있으며, 특히, 다품종 소량생산으로 생산방식의 변화가 이루어지면서 산업현장에서 다양하게 사용이 가능한 그리퍼에 대한 중요성이 높아지고 있다. 이러한 중요성에 기반을 두어 본 연구진은 기존에 연성재질의 비선형성을 이용하여 강성을 변화시킬 수 있는 가변강성 메커니즘 그리퍼를 연구하였다. 시제품을 제작하고 실험을 통해 강성의 변화와 그 유용성을 확인하였다. 그러나 세 개의 가변강성 메커니즘을 배치하여 그리퍼를 설계 및 제작함으로써 물체를 파지하는 상황에 따라 파지를 제대로 하지 못하는 현상이 발생하였다. 또한, 그리퍼 간의 균형이 맞지 않아 물체 파지 시에 파지할 물체가 회전하면서 미끄러지는 경우가 드물게 발생하는 문제가 있었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 새로운 형태의 그리퍼가 필요하게 되었다. 새로운 형태의 그리퍼를 설계하기 위하여 생체모사기술을 적용하였다. 사람의 손바닥과 파리지옥의 움직임을 통해 영감을 얻어 새롭게 가변강성 소프트 로봇 핸드를 설계하였다. 손바닥이 접히는 메커니즘을 가변강성 그리퍼에 장착된 텐던을 당기는 것과 연동하여 파지 성능을 높일 수 있었다. 가변강성 메커니즘에 파리지옥과 손바닥 형태의 메커니즘을 결합하여 파지 안전성을 높인 소프트 로봇 핸드는 기존의 가변강성 메커니즘 그리퍼보다 다양한 형태와 무게를 가진 물체를 안정적으로 파지하였다.
본 논문은 3D프린터와 모터를 활용해 무게와 부피를 줄인 재활용 웨어러블 로봇 손의 설계 및 구현에 관한 연구이다. 재활용 웨어러블 로봇은 재활의 효과도 중요하지만, 사용의 간편성 또한 중요하다. 하지만 현재 연구 및 개발된 재활용 외골격 로봇은 부피와 무게가 무겁거나 제자리에서 사용해야 하는 것이 대부분이다. 따라서 착용에 용이하고 사용자에게 중량이 부담되지 않는 웨어러블 로봇이 필요하므로 경량화된 전동식 재활용 웨어러블 로봇 손을 제안하였다. 3D프린터를 사용하여 무게와 부피를 줄이고 착용에 용이하도록 설계를 진행하였다. 또한, 휴대성을 높이기 위해 공압 방식이 아닌 모터기반의 전동방식을 채택해 구조를 간단하게 구성하였다. 최종적으로 경량화된 전동식 재활용 웨어러블 로봇 손의 실험을 통해 제안한 방식의 효용성을 검토하였다.
Recently, the in-line vision inspection has become the subject of growing research area in the visual control systems and robotic intelligent fields that are required exact three-dimensional pose. The objective of this article is to study the pc based in line visual inspection with the hand-eye structure. This paper suggests three dimensional structured light measuring principle and design method of laser sensor header. The hand-eye laser sensor have been studied for a long time. However, it is very difficult to perform kinematical analysis between laser sensor and robot because the complicated mathematical process are needed for the real environments. In this problem, this paper will propose auto-calibration concept. The detail process of this methodology will be described. A new thinning algorithm and constrained hough transform method is also explained in this paper. Consequently, the developed in-line inspection module demonstrate the successful operation with hole, gap, width or V edge.
Hand posture and force, which define aspects of the way an object is grasped, are features of robotic manipulation. A means for specifying these grasping "flavors" has been developed that uses an instrumented glove equipped with joint and force sensors. The new grasp specification system is being used at the Pennsylvania State University (Penn State) in a Virtual Reality based Point-and-Direct (VR-PAD) robotics implementation. In the Computer Integrated Manufacturing (CIM) Laboratory at Penn State, hand posture and force data were collected for manipulating bricks and other items that require varying amounts of force at multiple pressure points. The feasibility of measuring desired grasp characteristics was demonstrated for a modified Cyberglove impregnated with FSR (Force Sensitive Resistor) pressure sensors in the fingertips. A joint/force model relating the parameters of finger articulation and pressure to various lifting tasks was validated for the instrumented "wired" glove. Operators using such a modified glove may ultimately be able to configure robot grasping tasks in environments involving hazardous waste remediation, flexible manufactruing, space operations and other flexible robotics applications. In each case, the VR-PAD approach improved the computational and delay problems of real-time multiple- degree-of-freedom force feedback telemanipulation.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.566-571
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1994
This paper presents in image-based visual servo control scheme for tracking a workpiece with a hand-eye coordinated robotic system using the fuzzy-neural-network. The goal is to control the relative position and orientation between the end-effector and a moving workpiece using a single camera mounted on the end-effector of robot manipulator. We developed a fuzzy-neural-network that consists of a network-model fuzzy system and supervised learning rules. Fuzzy-neural-network is applied to approximate the nonlinear mapping which transforms the features and theire change into the desired camera motion. In addition a control strategy for real-time relative motion control based on this approximation is presented. Computer simulation results are illustrated to show the effectiveness of the fuzzy-neural-network method for visual servoing of robot manipulator.
Pneumatic actuators have greater power to weight ratio than electric ones, but they have been rarely used as robotic actuators because of poor accuracy resulted from nonliearity of air. On the other hand, electric servo motors have glld controllability, but they have poor power to weight ratio. For the heavy load handling robot a combined actuating method was developed for vertical and horizontal axes of RISTBOT-ll which handles up to 250kgf load. In this paper, the control method is implemented and analyzed for the manufactured heavy load handling robot.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.592-600
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2006
The pattern recognition of the complicated grasping operation based on electroencephalography (simply named as EEG) is very helpful on realtime control of the robotic hand. In the paper, a new spectral feature analysis method based on Band Pass Filter (simply named as BPF) and Power Spectral Analysis (simply named as PSA) is presented for discriminating the complicated grasping operations. By analyzing the spectral features of grasping operations with the use of the two-channel EEG measurement system and the pattern recognition of the BP neural network, the degree of recognition by the traditional spectral feature method based on FFT and the new spectral features method based on BPF and PSA could be compared. The results show that the proposed method provides highly improved performance than the traditional one because the new method has two obvious advantages such as high recognition capability and the fast learning speed.
A better tracking performance can be achieved, if visual sensors such as CCD cameras are used in controling a robot manipulator, than when only relative sensors such as encoders are used. However, for precise visual servoing of a robot manipulator, an expensive vision system which has fast sampling rate must be used. Moreover, even if a fast vision system is implemented for visual servoing, one cannot get a reliable performance without use of robust and stable inner joint servo-loop. In this paper, we propose a dynamic control scheme for robot manipulators with eye-in-hand camera configuration, where a dynamic learning controller is designed to improve the tracking performance of robotic system. The proposed control scheme is implemented for tasks of tracking moving objects and shown to be robust to parameter uncertainty, disturbances, low sampling rate, etc.
본 논문은 가상 환경에서 사용자 및 로봇이 손을 이용하여 직관적으로 가상 물체와 상호작용하도록 하는 파지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사람 손과 로봇 손의 구조적인 차이를 고려하여 사람과 로봇에게 범용적으로 적용할 수 있도록 물리적 상호작용이 가능한 입자를 가상 손에 붙이고, 이를 이용하여 가상 물체를 파지하는 방법이다. 제안한 파지 방법을 사람과 로봇에 적용하여 실험한 결과, 임의의 다양한 물체를 직관적으로 파지할 수 있었고 높은 성공률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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