Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.5
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pp.474-480
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2007
This paper presents an application of intelligent modeling method to manual control system with human operator. Human operator as a part of controller is difficult to be modeled because of changes in individual characteristics and operation environment. So in these situation, a fuzzy model developed relying on the expert's experiences or trial and error may not be acceptable. To supplement the fuzzy model block, a neural network based modeling error compensator is incorporated. The feasibility of the present fuzzy-neural modeling scheme has been investigated for the real human based target tracking system.
This paper presents an analysis of the man-machine control system. A man-machine system depends on the performance of a human operator for proper operation. The analysis method is based upon the assumption that human operator will act in a near optimal controller. Optimal control theory and its associated state space representation is used as the basis for the analytic procedure. The computer simulation for a given plant shows that plant parameters have limited range by the human operator.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.11
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pp.1096-1101
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2009
In this paper, an embedded system has been designed for force control application to interact between a robot arm and a human operator. Force induced by the human operator is converted to the desired position information for the robot to follow. For smooth operations, the impedance force control algorithm is utilized to represent interaction between the robot and the human operator by filtering the force. To improve the performance of position control of the robot arm, a velocity term has been obtained and tested by several filters. A PD controller for position control has been implemented on an FPGA as well. Experimental studies are conducted with the ROBOKER to test the functionality of the designed hardware.
A mechanical system controlled by human operator, such as master-slave system, includes human dynamics in the whole system and such a system is called a human-machine system. In the system, operator's skill is required considerably in order to realize a meaningful operation. In this paper, a new concept and design strategy of compensator that improves the operativity of human-machine system are proposed. The compensator is called "collaborater "that is named after "collaborator" who works together with people. We mean not to design the automatic controller but the compensator that works together with a machine so that human feels the fulfillment in the operation. Our aim is to realize cooperation of people and a machine on a higher level.
As digital and computer technologies have grown, human-machine interfaces (HMIs) have evolved. In safety-critical systems, especially in nuclear power plants (NPPs), HMIs are important for reducing operational costs, the number of necessary operators, and the probability of accident occurrence. Efforts have been made to improve main control room (MCR) interface design and to develop automated or decision support systems to ensure convenient operation and maintenance. In this paper, an integrated decision support system to aid operator cognitive processes is proposed for advanced MCRs of future NPPs. This work suggests the design concept of a decision support system which accounts for an operator's cognitive processes. The proposed system supports not only a particular task, but also the entire operation process based on a human cognitive process model. In this paper, the operator's operation processes are analyzed according to a human cognitive process model and appropriate support systems that support each cognitive process activity are suggested.
Human Adaptive Mechatronics(HAM) is a new concept which was proposed in our university's research project sponsored by Japanese Ministry of Education, Sports, Culture, Science and Technology(MEXT), and is defined as "intelligent mechanical systems that adapt themselves to the user's skill under various environments, assist to improve the user's skill, and assist the human-machine system to achieve best performance". In this paper, the concept and key-items of HAM are mentioned. And the control strategy to realize a HAM human-machine system is explained in the case of physical-interface system, i.e. haptic system. The proposed assist-control of a force-feedback type haptic system includes online estimation of a operator's control characteristics, and a `force assist' function implemented as a change in the support ratio according to the identified skill level. We developed a HAM-haptic device test system, executed evaluation experiments with this apparatus, and analyzed the measured data. It was confirmed that the operator's skill could be estimated and that operator's performance was enhanced by the assist-control.
It is very important to predict the future position for the heavy vehicle with evasive maneuvering. In this paper, we considered for the manual image tracking system. The vehicle images are received from gyro stabilized mirror system, pass through the optical lens, processed, and displayed on the TV monitor. The operator try to lay the reticle to the center of vehicle image. When the vehicle is moving, the mirror platform (actually the line of sight) should follow the vehicle and the angular rate information is picked up from the mirror stabilized system. This rate signal should be used to predict the future vehicle position. The problem is that the visual system of the human operator is in the closed loop system. The rate signals are disturbed by the operator. In addition, there are some non linearities concerned with the control handle bar and the servo control system. The proposed Kalman filter, combined with some modifications for operator disturbance rejection, improved the predication of the future vehicle position when compared with the conventional passive filter used.
The automization of manufacturing lines may be accomplished by replacing the human operator with computer system. This paper describes an idea to fully automize the razor qrinding process. Now, in this system, to control the process, human operator must estimate the qrinded states and control the grinding machine continuously. We propose two methods to automize this process by using CMAC memory. One is about learning expert-rules without direct communication with operator. And the other is complete self-learning method based on CMAC's learning algorithm. These ideas may be applied for another manufacturing processes.
Military robots are expected to play an important role in the future battlefield, and will be actively engaged in dangerous, repetitive and difficult tasks. During the robots perform the tasks a human operator controls the robots in a supervisory way. The operator recognizes battlefield situations from remote robots through an interface of the operator control center, and controls them. In the meantime, operator workload, controller interface, robot automation level, and task complexity affect robot operability. In order to assess the robot operability, we have developed ROSim (Robot Operational Simulator) incorporating these operational factors. In this paper, we introduce the results of applying ROSim experimentally to the assessment of reconnaissance robot operability in a battle field. This experimental assessment shows three resulting measurements: operational control workload, operational control capability, mission success rate, and discuss its applicability to the defense robot research and development. It is expected that ROSim can contribute to the design of an operator control center and the design analysis of a human-robot team in the defense robot research and development.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.3
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pp.51-57
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2007
Without human dynamics effects, the manually operated target tracking system has poor performance or instability in real environments. The tracking system is invalid when a human is added to the control loop as a real time delay, because input signals are generated by human operator to reduce the errors between target and gun. In this paper, we consider the human operator as a part of controller and modeling the human operator as a first-order model to generate the intentional force. But it is known that human modeling is not easy because of disturbance or noise of the vehicle while moving for the target. We performed a variety of experiments with real plant to identify the model's parameters and verify the proposed operator model's efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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