In the development of a high speed and light weight manipulator, it is necessary to consider the structural elasticity of a robotic arm. The analysis of the infinite mode dynamic of robotic arm must be performed to obtain the finite mode modelling to achieve the feasible controller design of the robotic arm. The modelling procedure of the robotic arm is also illustrated. The controlled mode of the modelled dynamic can be derived by truncating the higher vibrational mode to result in the low order system for the sampling in the control signal is confined to the higher mode. And it is controlled by the pole assignment which can compensate the unmodelled dynamic effects. The unmodelled dynamic can result in the instability of the controlled system, which is known as spillover. The controller design of the low order system is simulated by the pole assignment and optimal control theory.
In this paper, we propose a new collision detection algorithm for human-robot collaboration. We use an IMU sensor located at the tip of the manipulator and the kinematic behavior of the manipulator to detect the unexpected collision between the robotic manipulator and environment. Unlike other method, the developed algorithm uses only the kinematic relationship between the manipulator joint and the end effector. Therefore, the collision estimation signal is not affected by the error of the dynamics model. The proposed collision detection algorithm detects the collision by comparing the estimated acceleration of the end effector derived from the position, velocity and acceleration trajectories of the robot joints with the actual acceleration measured by the sensor. In simulation, we compare the performance of our method with the conventional Residual Observer (ROB). Our method is less sensitive to the load variation because of the independency on the dynamic modeling of the manipulator.
This paper presents the optimal redundant actuation of parallel manipulators for complicated robotic applications such as cutting grinding drilling and digging that require a high degree of operational stiffness as well as the balance between force applicability and dexterity. First by taking into account the distribution(number and location) of active joints the statics and the operational stiffness of a redundant parallel manipulator are formulated and the effects of actuation redundancy are analyzed, Second for given task requirements including joint torque limit task force maximum allowable disturbance and maximum allowable deflection the task execution conditions of a redundant parallel manipulator are derived and the efficient testing formulas are provided. Third to achieve high operational stiffness while maintaining moderate dexterity the redundant actuation of a parallel manipulator is optimized which determines the optimal distribution of active joints and the optimal internal joint torque, Finally the simulation results for the optimal redundant actuation of a planar parallel manipulator are given.
A multi d.o.f robotic manipulator is considered for multi-axis vibration control of a slender structure, using the concept of the flow source based vibration control. In order not to cause the motion saturation of the manipulator system, a hybrid dynamics associated with the flexible and desired manipulator error dynamics is also modeled as the control object. It is numerically shown that the flexible vibrations and the base motions of a test structure can be effectively controlled with the proposed hybrid dynamics.
The traditional robot manipulators are actuated by continuous range of motion actuators such as motors or hydraulic cylinders. However, there are many applications of mechanisms and robotic manipulators where only a finite number of locations need to be reached, and the robot’s trajectory is not important as long as it is bounded. Binary manipulator uses actuators which have only two stable states. As a result, binary manipulators have a finite number of states. The number of states of a binary manipulator grows exponentially with the number of actuators. This kind of robot manipulator has some advantage compared to a traditional one. Feedback control is not required, task repeatability can be very high, and finite state actuators are generally inexpensive. And this kind of robot manipulator has a fault tolerant mechanism because of kinematic redundancy. In this paper, we solve the inverse kinematic problem of a binary parallel robot manipulator using neural network and test the validity of this structure using some arbitrary points m the workspace of the robot manipulator. As a result, we can show that the neural network can find the nearest feasible points and corresponding binary states of the joints of the robot manipulator
An athlete motion during weightlifting is analyzed based on robotic manipulability, which shows dexterities by changing the position and orientation of the end-effector of robot manipulators arbitrary or along a specified direction. The athlete body is modeled as a highly redundant robot manipulator. The motion of weightlifting is analyzed based on the selected model with a power manipulability. Power manipulability and its geometric characteristics are derived by combining kinematic manipulability and dynamic manipulability. Also, manipulability-based optimal trajectory of weightlifter for given body structure of weightlifter derived through genetic algorithm.
We propose a new technique to the design and real-time implementation of an adaptive controller for robotic manipulator based on digital signal processors in this paper. The Texas Instruments DSPs(TMS320C80) chips are used in implementing real-time adaptive control algorithms to provide enhanced motion control performance for dual-arm robotic manipulators. In the proposed scheme, adaptation laws are derived from model reference adaptive control principle based on the improved direct Lyapunov method. The proposed adaptive controller consists of an adaptive feed-forward and feedback controller and time-varying auxiliary controller elements. The proposed control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for real-time control. Moreover, this scheme does not require any accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the proposed adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for a dual arm robot consisting of two 4-d.o.f. robots at the joint space and cartesian space.
This paper presents a new approach to the design of adaptive control system using DSPs(TMS320C50) fur robotic manipulators to achieve trajectory tracking angles. Digital signal processors are used in implementing real time adaptive control algorithms to provide motion for robotic manipulators. In the proposed scheme, adaptation laws are derived from the improved second stability analysis based on the indirect adaptive control theory. The proposed control scheme is simple in structure, fast in computation, an suitable fur implementation of real-time control. Moreover, this scheme does not require an accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the adaptive controller is illustrated by experimental results for a SCARA robot.
In order to eliminate position errors existing at the steady state in the motion control of robotic manipulators, a new fuzzy control algorithm is propeosed using three variables, position error, velocity error and integral of position errors as input variables of the fuzzy controller. Although the number of input variables of the fuzzy controller is increased from two to three, the number of fuzzy control rules is just increased by two. Three dimensional look-up table is used to reduce the computational time in real-time control, and a technique reducing the amount of necessary memory is introduced. Simulation and experimental studies show that the position errors at the steady state are decreased more than 90% compared to those of existing fuzzy controller when the proposed fuzzy controller is applied to the 2 axis direct drive SCARA robot manipulator.
This paper presents a new approach to the design of adaptive control system using DSPs(TMS320C50) for robotic manipulators to achieve trajectory tracking angles. Digital signal processors are used in implementing real time adaptive control algorithms to provide motion for robotic manipulators. In the proposed scheme, adaptation laws are derived from the improved second stability analysis based on the indirect adaptive control theory. The proposed control scheme is simple in structure, fast in computation, an suitable for implementation of real-time control. Moreover, this scheme does not require an accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the adaptive controller is illustrated by experimental results for a SCARA robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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