In this paper, control software architecture is designed to enable a heterogeneous multiple humanoid robot demonstration executing tasks cooperating with each other. In the heterogeneous humanoid robot team, one large humanoid robot and two small humanoid robots are included. For the efficient and reliable information sharing between many software components for humanoid control, sensing and planning, CORBA based software framework is applied. The humanoid tasks are given in terms of finite state diagram based human-robot interface, which is interpreted into the XML based languages defining the details of the humanoid mission. A state transition is triggered based on the event which is described in terms of conditions on the sensor measurements such as robot locations and the external vision system. In the demonstration of the heterogeneous humanoid team, the task of multiple humanoid cleaning the table is given to the humanoid robots and successfully executed based on the given state diagram.
Humanoid robots have fascinated many researchers since they appeared decades ago. For the requirement of both accurate tracking control and the safety of physical human-robot interaction, torque control is basically desirable for humanoid robots. Humanoid robots are highly nonlinear, coupled, complex systems, accordingly the calculation of robot model is difficult and even impossible if precise model of the humanoid robots are unknown. Therefore, it is difficult to control using traditional model-based techniques. To realize model-free torque control, time-delay control (TDC) for humanoid robot was proposed with time-delay estimation technique. Using optimal walking trajectory obtained by particle swarm optimization, TDC with proposed scheme is implemented on whole body of a humanoid, not on biped legs even though it is performed by a virtual humanoid robot. The simulation results show the validity of the proposed TDC for humanoid robots.
Interactions of a humanoid with a human are important, when the humanoid is requested to provide people with human-friendly services in unknown or uncertain environment. Such interactions may require more complicated and human-like behaviors from the humanoid. In this work the arm motions of a human are discussed as the early stage of human motion imitation by a humanoid. A motion capture system is used to obtain human-friendly arm motions as references. However the captured motions may not be applied directly to the humanoid, since the differences in geometric or dynamics aspects as length, mass, degrees of freedom, and kinematics and dynamics capabilities exist between the humanoid and the human. To overcome this difficulty a method to adapt captured motions to a humanoid is developed. The geometric difference in the arm length is resolved by scaling the arm length of the humanoid with a constant. Using the scaled geometry of the humanoid the imitation of actor's arm motions is achieved by solving an inverse kinematics problem formulated using optimization. The errors between the captured trajectories of actor arms and the approximated trajectories of humanoid arms are minimized. Such dynamics capabilities of the joint motors as limits of joint position, velocity and acceleration are also imposed on the optimization problem. Two motions of one hand waiving and performing a statement in sign language are imitated by a humanoid through dynamics simulation.
For the requirement of accurate tracking control and the safety of physical human-robot interaction, torque control is basically desirable for humanoid robots. Because of the complexity of humanoid robot dynamics, the TDC (time-delay control) is practical because it does not require a dynamic model. However, there occurs a considerable error due to discontinuous non-linearities. To solve this problem, the TDC-FLC (fuzzy logic compensator) is applied to humanoid robots. The applied controller contains three factors: a TDE (time-delay estimation) factor, a desired error dynamic factor, and FLC to suppress the TDE error. The TDC-FLC is easy to execute because it does not require complicated humanoid dynamic calculations and the heuristic fuzzy control rules are intuitive. TDC-FLC is implemented on the whole body of a humanoid, not on biped legs even though it is performed by a virtual humanoid robot. The simulation results show the validity of the TDC-FLC for humanoid robots.
For the efficient and accurate development of a biped humanoid robot, systematic humanoid development platform is a necessary component in building the development environment. The simulator is a significant tool to develop a biped humanoid robot. In this paper, we first present a method for constructing a humanoid simulator that can be easily applied to an actual humanoid. Easy transplantation into an actual humanoid increases the efficiency of simulator and the development speed. Systematic structure, closely modeling and prediction of an actual humanoid is a significant part of the simulator to set a goal. Using the simulator, we can predict the motion of an actual humanoid. The functions and the effectiveness of the developed simulator were evaluated through simulated motions and walks.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.7
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pp.15-21
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2004
A number of Humanoids are introduced including ASIMO, HRP-2 Promet, Johnniee, Babybot, and KHR-2. Most researches are focused on the development of stable biped walking of Humanoids and it is not easy to endow an Humanoid with intelligence and service technology until now in the sense that the operation time of a Humanoid is limited less than 30 minutes even in the case that the battery is used only for the control of actuators in a Humanoid. In this paper, a brief survey on Humanoids is proposed and the concept of 'Network-based Humanoid', a Humanoid being able to provide intelligence for human-friendly services using ubiquitous networks, is introduced briefly.
Kim, Chang-Hwan;Kim, Seung-Su;Ra, Syung-Kwon;You, Bum-Jae
The Journal of Korea Robotics Society
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v.3
no.4
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pp.287-299
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2008
People have expected a humanoid robot to move as naturally as a human being does. The natural movements of humanoid robot may provide people with safer physical services and communicate with persons through motions more correctly. This work presented a methodology to generate the natural motions for a humanoid robot, which are converted from human motion capture data. The methodology produces not only kinematically mapped motions but dynamically mapped ones. The kinematical mapping reflects the human-likeness in the converted motions, while the dynamical mapping could ensure the movement stability of whole body motions of a humanoid robot. The methodology consists of three processes: (a) Human modeling, (b) Kinematic mapping and (c) Dynamic mapping. The human modeling based on optimization gives the ZMP (Zero Moment Point) and COM (Center of Mass) time trajectories of an actor. Those trajectories are modified for a humanoid robot through the kinematic mapping. In addition to modifying the ZMP and COM trajectories, the lower body (pelvis and legs) motion of the actor is then scaled kinematically and converted to the motion available to the humanoid robot considering dynamical aspects. The KIST humanoid robot, Mahru, imitated a dancing motion to evaluate the methodology, showing the good agreement in the motion.
In this paper, we have designed the humanoid robot's leg parts with 12 D.O.F. This robot uses ankle's joints to confirm stability of walking performance. It is less movable to use ankle's joints than to do upper body's balancing joints like IWR-III, which needs three parts of via points, support leg, swing leg and balancing joints. Instead, the proposed humanoid robot needs support leg and swing leg via points. ZMP(Zero Moment Point) is utilized to guarantee the stability of robot's walking. The humanoid robot uses the ankle's joints to compensate for IWR-III's balancing joints movement. Actually we concern about a motor performance when making a real humanoid robot. So a simulator is employed to know each joint torque of humanoid robot. This simulator needs D-H(Denavit-Hartenberg) parameters, robot's mass property and two parts of via points. The simulation results are robot's walking trajectories and each motor torque. Using the walking trajectories, we can see the robot's walking scene with 3D simulator. Before we develop the humanoid robot, simulation of the humanoid robot's walking performance is very helpful. And the torque data will be used to make humanoid's joint module.
This paper describes a network framework that support network based humanoid. The framework utilizes middleware such as CORBA (ACE/TAO) that provides PnP capability for network based humanoid. The network framework transfers data gathered from a network based humanoid to a processing group that is distributed on a network. The data types are video stream, audio stream and control data. Also, the network framework transfers service data produced by the processing group to the network based humanoid. By using this network framework, the network based humanoid can provide high quality of intelligent services to user.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.11
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pp.1112-1117
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2014
Unmanned aerial vehicles (UAVs) are a popular research topic because of a great ripple effect in the future. However, current UAV technologies cannot be applied to manual aerial vehicles without any modification. As an alternative to current UAV technology, humanoid robots are adopted as pilots. If a humanoid robot controls an aerial vehicle autonomously, not only could manual aerial vehicles be utilized as UAVs, but the humanoid robot would also be put into an environment created for humans and conduct some missions suitable for humans. Humanoid robots are also able to handle tools and equipment designed for humans. In order to prove that a humanoid robot can pilot an airplane, an experiment is performed and the results of this experiment are shown in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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