Generally, when we control the robot, we should calculate exactly Inverse Kinematics. However, Inverse Kinematics calculation is complex and it takes much time for the manipulator to control in real-time. Therefore, the calculation of Inverse Kinematics can result in significant control delay in real time. In this paper, we will present that Inverse Kinematics can be calculated through Fuzzy Logic Mapping, Based on an exact solution through fuzzy reasoning instead of Inverse Kinematics calculation Also, the result provides sufficient precision and transient tracking error can be controlled based on a fuzzy adaptive scheme proposed in this paper. Based on the Denavit-Hartenberg parameters specification, after the Jacobian matrix of arbitrary manipulator is calculated, we will construct Fuzzy Inverse Kinematics Mapping(FIKM) using fuzzy logic and represent a good control efficiency through simulation of 2-DOF manipulator.
The inverse kinematics of five-axis milling machines produce large errors near stationary points of the required surface. When the tool travels cross or around the point the rotation angles may jump considerably leading to unexpected deviations from the prescribed trajectories. We propose three new algorithms to repair the trajectories by adjusting the rotation angles in such a way that the kinematics error is minimized. Given the tool orientations and the inverse kinematics of the machine, we first eliminate the jumping angles exceeding ${\pi}$ by using the angle adjustment algorithm, leaving the jumps less than ${\pi}$ to be further optimized. Next, we propose to apply an angle switching algorithm to compute the rotations and identify an optimized sequence of rotations by the shortest path scheme. Further error reduction is accomplished by the angle insertion algorithm based an o special interpolation to obtain the required rotations near the singularity. We have verified the algorithms by five-axis milling machines, namely, MAHO600E at the CIM Lab of Asian Institute of Technology and HERMLE UWF902H at the CIM Lab of Kasetsart University.
본 연구는 오이수확기의 매니퓰레이터 개발을 위한 기구학적 분석을 하는 것이다. 매니퓰레이터의 정방향 기구학 및 역방향 기구학 분석을 한 후 실제 장치의 반복오차 측정실험을 통해 이론 값을 검증하였다. 매니퓰레이터는 총 세 개의 링크로서 한 개의 수직링크와 두 개의 호전링크로 구성되어져 있으며, 세 개의 스테핑 모터가 각 관절에 장착되어 링크에 동력을 전달한다. 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. D-H Parameter를 이용하여 정방향 기구학에 의한 매리퓰레이터의 변환 연산자를 얻었다. 역방향 기구학의 해는 두가지로 나타났으며 삼각함수를 이용하여 해를 구하였다. 매리퓰레이터의 반복오차를 측정한 검증 실험에서는 X, Y, Z축에 대하여 반복 오차가 최대 2.60mm, 2.05mm, 1.55mm로 나타났으며, 정방향 및 역방향 기구학에서 오차의 최대지점 및 최소지점의 실제 좌표는 일치하였다. 반복오차 측정 결과는 매리퓰레이터의 목표지점인 오이의 직경에 비해 비교적 작게 나타났다. 측정오차는 실험중 발생한 실험오차로 판단된다. 매니퓰레이터의 오차를 줄이고 작업능률의 향상을 위해서는 링크의 수를 줄이고 오이의 품종 및 재배환경을 고려하여야 하며, 경량이면서도 견고한 재료를 사용하여 하중을 줄여야 한다.
If an error occurs in the automatic mode when the advanced teleoperator system performs a task in hostile environment, then the mode changes into the manual mode. The operation by program and the operation by hyman recover the error in the manual mode. The system resumew the automatic mode and continues the given task. In order to utilize the inverse kinematics as means of the operation by program in the manual mode, Lee and Nagamachi determined the end point of the robot trajectory planning which varied with the height of the task object recognized by a T.V monitor, solved the end point by the fuzzy set theory, and controlled the position of the robot hand by the inverse kinematics and the posture of the robot hand by the operation by human. But the operation by human did take a lot of task time because the position and the posture of the robot hand were separately controlled. To reduce the task time by human, this paper developes an error recovery expert system (ERES). The position of the robot hand is controlled by the inverse kinematics of the cartesian coordinate system to the end point which is deter- mined by the fuzzy set theory. The posture of the robot hand is controlled by the modulality of the robot hand's motion which is made by the posture of the task object. The knowledge base and the inference engine of the ERES is developed using the muLISP-86 language. The experimental results show that the average task time by human the ERES which was performed by the integration of the position and the posture control of the robot hand is shorter than that of the research, done by the preliminary experiment, which was performed by the separation of the position and the posture control of the robot hand. A further study is likely to research into an even more intelligent robot system control usint a superimposed display and digitizer which can present two-dimensional coordinate of the work space for the convenience of human interaction.
This paper proposes an analytical method of evaluating the maximum error by modeling the exact tool path for the tool traverse singular region in five-axis machining. It is known that the NC data from the inverse kinematics transformation of 5-axis machining can generate singular positions where incoherent movements of the rotary axes can appear. These lead to unexpected errors and abrupt operations, resulting in scoring on the machined surface. To resolve this problem, previous methods have calculated several tool positions during a singular operation, using inverse kinematics equations to predict tool trajectory and approximate the maximum error. This type of numerical approach, configuring the tool trajectory, requires much computation time to obtain a sufficient number of tool positions in a region. We have derived an analytical equation for the tool trajectory in a singular area by modeling the tool operation into a linear and a nonlinear part that is a general form of the tool trajectory in the singular area and that is suitable for all types of five-axis machine tools. In addition, we have evaluated the maximum tool-path error exactly, using our analytical model. Our algorithm can be used to modify NC data, making the operation smoother and bringing any errors to within tolerance.
If an error occurs in the automatic mode when the advanced teleoperator system performs a task in hostile environment then the automatic mode changes into the manual mode. The operation by the control program and the operation by a human recover the error in the manual mode. The system resumes the automatic mode and continues the given task. It is necessary to improve the manual mode in order to make the best use of a man-robot system, as a part of the human interface technique. Therefore, the error recovery task is performed by combining the operation by the control program representing autonomy of a robot and the operation by a human representing versatility of a human operator effectively in the view point of human factors engineering. The geometric inverse kinematics is used for the calculation of the robot joint values in the operation by the control program. The singularity operation error and the parameter operation error often occur in this procedure. These two operation errors increase the movement time of the robot and the coordinate reading time, during the error recovery task. A singularity algorithm, parameter algorithm and fuzzy control are studied so as to remove the disadvantages of geometric inverse kinematics. And the geometric straight line motion is studied so as to improve the disadvantages of the operation by a human.
A 5-axis CNC machine tool is more useful compared with a 3-axis machine tool, because the position and the orientation of a tool tip can be controlled simultaneously. Unlike the 3-axis machine tool, the 5-axis machine tool has the volumetric position error and volumetric orientation error due to the quasi-static error of each machine tool joint which is a major source of machined part error. So, the generalized error synthesis model of the 5-axis CNC machine tool was developed to predict and to compensate for the volumetric position error and the volumetric orientation error. It was proposed that a compensation algorithm to correct simultaneously the volumetric position error and the volumetric orientation error of the 5-axis CNC machine by error inverse kinematic.
In this study, we developed control system for stable teleoperation of supermicrosurgical robot platform. The supermicrosurgical robot platform is designed to perform precise anastomosis with micro vessels ranging from 0.3 mm to 0.7 mm. The robotic assistance could help more precise manipulation then manual surgery with the help of motion scaling and tremor filtering. However, since the robotic system could cause several vulnerabilities, control system for stable teleoperation should be preceded. Therefore, we first designed control system including inverse kinematics solver, clutch error interpolator and finite state machine. The inverse kinematics solver was designed to minimized inertial motion of the manipulator and tested by applying orientational motion. To make robot slowly converges to the leader's orientation when orientational error was occurred during clutch, the SLERP was used to interpolate the error. Since synchronized behavior of two manipulators and independent behavior of manipulator both exist, two layered finite state machines were designed. Finally, the control system was evaluated by experiment and showed intended behavior, while maintaining low pose error.
This paper deals with a strategy of gain optimization for the kinematic control algorithm of a wire-driven surgical robot. The proposed controller consists of the closed-loop inverse kinematics with the back-calculation method. The closed-loop inverse kinematics has 18 PID control gains, and the back-calculation method has 6 gains. An efficient strategy is designed to optimize 18 values first and then the remaining 6 values. The optimal gain sets are searched under the step input with performance indices. In this gain optimization, the objective function is defined as the minimum value of signal-to-noise ratio of the performance indices for 6 DoF (Degree-of-Freedom) motion that is based on the Taguchi method, and the constraints are applied to obtain stable responses for each motion evenly. The gain sets obtained are verified by simulations using the test trajectories. In comparative results, the optimal gain value based on the performance index combined with ISE (integral of square error) and settling time showed the best control performance.
Using an inverse of the geometric Jacobian matrix is one of the most popular ways to control robot manipulators, because the Jacobian matrix contains the relationship between joint space velocities and operational space velocities. However, the control algorithm based on Jacobian matrix has algorithmic singularities: The robot manipulator becomes unstable when the Jacobian matrix loses rank. To solve this problem, various methods such as damped and filtered inverse have been proposed, but comparative studies to evaluate the performance of these algorithms are insufficient. Thus, this paper deals with a comparative analysis of six representative singularity avoidance algorithms: Damped Pseudo Inverse, Error Damped Pseudo Inverse, Scaled Jacobian Transpose, Selectively Damped Inverse, Filtered Inverse, and Task Transition Method. Especially, these algorithms are verified through computer simulations with a virtual model of a humanoid robot, THORMANG, in order to evaluate tracking error, computational time, and multiple task performance. With the experimental results, this paper contains a deep discussion about the effectiveness and limitations of each algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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