Robust tuning rules of the motion profile are proposed to minimize the residual vibration. For asymmetric S-curve profile, tuning rules are analytically formulated using Laplace-domain approach. When the system modeling is known exactly, by placing a single zero of the motion profile on the pole of the system, the residual vibration can be perfectly eliminated under undamped system. However, if there are some amounts of the modeling errors, the residual vibration significantly increases. To track this issue, the robust tuning rules against modeling error are discussed. One of the proposed robust tuning rules is placing the multiple zeros of the motion profile on the pole of the system, and the other is placing the zeros of the motion profile around the pole of the system. Thanks to the proposed robust tuning rules, motion profile becomes more robust to modeling errors while minimizing the residual vibration. By simulation, the effectiveness of the proposed robust tuning rules is verified.
Stabilizer fins are installed on each side of a ship to control its roll motion. The most common stabilizer fin is a rolling control system that uses the lift force on the fin surface. If the angle of attack of a stabilizer fin is zero or the speed is zero, it cannot control the roll motion. The Coanda effect is well known to generate lift force in marine field. The performance of stabilizer fin that applies the Coanda effect has been verified by model tests and numerical simulations. It was found that a stabilizer fin that applied the Coanda effect at Cj = 0.085 and a zero angle of attack exactly coincided with that of the original fin at α = 26°. In addition, the power needed to generate the Coanda effect was not high compared to the motor power of the original stabilizer fin.
An empirical predictive relationship correlating bracketed duration to earthquake magnitude, site-to-source distance, and local site conditions (i.e. rock vs. stiff soil) for stable continental regions of North America is presented herein. The correlation was developed from data from 620 horizontal motions for central and eastern North America (CENA), consisting of 28 recorded motions and 592 scaled motions. The bracketed duration data was comprised of nonzero and zero durations. The non-linear mixed-effects regression technique was used to fit a predictive model to the nonzero duration data. To account for the zero duration data, logistic regression was conducted to model the probability of zero duration occurrences. Then, the probability models were applied as weighting functions to the NLME regression results. Comparing the bracketed durations for CENA motions with those from active shallow crustal regions (e.g. western North America: WNA), the motions in CENA have longer bracketed durations than those in the WNA. Especially for larger magnitudes at far distances, the bracketed durations in CENA tend to be significantly longer than those in WNA.
This paper presents a proposed position controller for a vector controlled induction motor. The position controller design depends on the rotational motion equations and a classical speed controller (CSC) performance. The CSC is designed to have the ability to track variable reference inputs and to provide a predefined system performance. Standard position controller in industry is presented to analyze its performance and its drawbacks. Then the proposed position controller is designed, based on the well defined rotational motion equations. The proposed position controller and the CSC are applied to control the position and speed of the vector controlled induction motor with different ratings. Simulation results at different operating conditions are presented to evaluate the proposed controllers' performance. The results show that the CSC can drive the motor with a predefined speed performance and can track a variable reference speed with an approximately zero steady state error. The results also show that the proposed position controller has the ability to effect high-precision positioning in a limited time and to track a variable reference position with a zero steady state error.
Biped locomotion is a popular research area in robotics due to the high adaptability of a walking robot in an unstructured environment. When attempting to automate the motion planning process for a biped walking robot, one of the main issues is assurance of dynamic stability of motion. This can be categorized into three general groups: body stability, body path stability, and gait stability. A zero moment point (ZMP), a point where the total forces and moments acting on the robot are zero, is usually employed as a basic component for dynamically stable motion. In this rarer, learning based neuro-fuzzy systems have been developed and applied to model ZMP trajectory of a biped walking robot. As a result, we can provide more improved insight into physical walking mechanisms.
The dynamic walking planning and the inverse dynamics of the biped robot is investigated in this paper. The biped robot is modeled with 14 degrees of freedom rigid bodies considering the walking pattern and kinematic construction of humanoid. The method of the computer aided multibody dynamics is applied to the dynamic analysis. The equations of motion of biped are initially represented as terms of the Cartesian corrdinates then they are converted to the minimum number of equations of motion in terms of the joint coordinates using the velocity transformation matrix. For the consideration of the relationships between the ground and foot the holonomic constraints are added or deleted on the equations of motion. the number of these constraints can be changed by types of walking patterns with three modes. In order for the dynamic walking to be stabilizable optimized trunk positions are iteratively determined by satisfying the system ZMP(Zero Moment Point) and ground conditions.
The dynamic walking and the inverse dynamics of the biped walking robot is investigated in this paper. The biped robot is modeled with 14 degrees of freedom rigid bodies considering the walking pattern and kinematic construction of humanoid. The method of the computer aided multibody dynamics is applied to the dynamic analysis. The equations of motion of biped are initially represented as terms of the Cartesian coordinates, then they are converted to the minimum number of equations of motion in terms of the joint coordinates using the velocity transformation matrix. For the consideration of the relationships between the ground and foot, the holonomic constraints are added or deleted on the equations of motion. The number of these constraints can be changed by types of walking pattern with three modes. In order for the dynamic walking to be stabilizable, optimized trunk positions are iteratively determined by satisfying the system ZMP(Zero Moment Point) and ground conditions.
본 논문은 동적인 균형을 위한 새로운 동작변환 기법을 제시한다. 이는 불균형한 동작을 원래의 동작 특성을 최대한 보존하면서 균형잡힌 동작으로 고쳐주는 새로운 동작 편집 기법으로서, 정적 균형만을 다루었던 기존의 연구와는 달리, 동적인 동작의 균형잡기 문제를 해결한다. 이 알고리즘은 두발 로봇의 균형제어에 널리 쓰이는 개념인 zero moment point (ZMP)의 자취를 구한 후, 이를 분석하는 방법을 통해서 실현되며 구체적으로는 다음과 같은 네단계로 이루어진다. 먼저, 동작 데이타를 스플라인커브로 피팅한다. 그 다음 이 데이타를 사용하여 ZMP 자취를 계산하여, 동작중에 불균형이 되는 부분을 찾는다. 여기서, 불균형은 ZMP 자취가 지지영역 밖으로 벗어나는 구간으로 정의된다. 다음으로 벗어난 ZMP 자취를 지지영역 안으로 투영시켜 새로운 ZMP 자취를 구한다. 마지막으로 구해진 새로운 ZMP 자취에 부합하도록 원래의 동작을 수정한다. 이 과정은 원래의 동작을 최대한 보존할 수 있도록 constrained optimization problem으로 수식화된다. 우리는 실험을 통해 이 알고리즘이 kinematic한 방법으로 편집된 동작에 역학적 사실성을 보장하는 유용한 방법임을 입증한다.
Objective: It is to find factors related to stability through analysis of plantar pressure factors according to the level of instability when performing Snatch. Method: Foot pressure analysis was performed while 10 weightlifters performed 80% of the highest level of Snatch, and motion was classified and analyzed in 3 grades according to the level of instability. Results: First, in Bad Motion, the movement distance of the pressure center in the direction of ML and AP was larger significantly in Phase 2. Second, in Phase 2, the number of zero-crossing in the AP direction was larger statistically significantly in Good Motion. Third, in the bad motion in Phase 3, the number of zero-crossing in the ML direction showed a significantly larger value. Fourth, in Phase 4, it was found that the more stable the lock out motion, the greater the activity of foot controlling in the left and right directions. Fifth, Phase 3, the greater the Maximum/Mean foot pressure value, the more stable the pulling action. Sixth, in Phase 2, the foot pressure was concentrated with a wide distribution in the midfoot and rearfoot. Seventh, the triggering number of the forefoot region was small in the last pull phase. Eighth, the number of triggers in the toe area was significantly higher during Good Motion in Phase 4. Conclusion: Summarizing the factors of instability in Snatch, there was no significant difference in Phase 1 for each condition. In order to enhance the stability in Phase 2, the sensory control ability in the AP direction is required, and focusing the foot pressing motion with a wide distribution in the middle and rear parts increases the instability. In Phase 3, it was found that the more unstable, the more sensory control activity was performed in the ML direction, the stronger the forefoot pressing action should be performed for a stable Snatch. In Phase 4, It is important that the feet sensory control activity in ML directions and the control ability of the toes in order to have stable Lock out motion.
In this paper, we propose a fast adaptive diamond search algorithm(FADS) for block matching motion estimation. Fast motion estimation algorithms reduce the computational complexity by using the UESA (Unimodal Error Search Assumption) that the matching error monotonically increases as the search moves away from the global minimum error. Recently many fast BMAs(Block Matching Algorithms) make use of the fact that the global minimum points in real world video sequences are centered at the position of zero motion. But these BMAs, especially in large motion, are easily trapped into the local minima and result in poor matching accuracy. So, we propose a new motion estimation algorithm using the spatial correlation among the adjacent blocks. We change the origin of search window according to the spatially adjacent motion vectors and their MAE(Mean Absolute Error). The computer simulation shows that the proposed algorithm has almost the same computational complexity with UCBDS(Unrestricted Center-Biased Diamond Search)〔1〕, but enhance PSNR. Moreover, the proposed algorithm gives almost the same PSNR as that of FS(Full Search), even for the large motion case, with half the computational load.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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