International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.4
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pp.405-413
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2006
A novel approach based on genetic algorithms (GA) is developed to find a global minimum-jerk trajectory of a space robotic manipulator in joint space. The jerk, the third derivative of position of desired joint trajectory, adversely affects the efficiency of the control algorithms and stabilization of whole space robot system and therefore should be minimized. On the other hand, the importance of minimizing the jerk is to reduce the vibrations of manipulator. In this formulation, a global genetic-approach determines the trajectory by minimizing the maximum jerk in joint space. The planning procedure is performed with respect to all constraints, such as joint angle constraints, joint velocity constraints, joint angular acceleration and torque constraints, and so on. We use an genetic algorithm to search the optimal joint inter-knot parameters in order to realize the minimum jerk. These joint inter-knot parameters mainly include joint angle and joint angular velocities. The simulation result shows that GA-based minimum-jerk trajectory planning method has satisfactory performance and real significance in engineering.
In general, the control of robot arms falls into two board categories (position control and force control). The joint interpolated trajectory schemes generally interpolate the desired joint path by a class of polynomial functions and generate a sequence of time based control set points for the control of a manipulator from a initial location to its destination. A digital position controller was designed and adapted to the industrial balancing manipulator. And also, the joint interpolated trajectory using 3rd order polynomial was generated in this study. The IBM PC used as the main controller and the trajectory planner had enough run-time capabilities. The 8097BH microcontroller is an integral pan of the joint controller which directly controls an axis of motion. The PI servo control system to treat each joint of the robot arm as a independent joint servo mechanism had satisfying performance, and a sequence of time-based intermediate configurations of the manipulator hand showed good continuity and smoothness on position and velocity of the manipulator's joint coordinates along the trajectory.
Humanoid robot is the most intimate robot platform suitable for human interaction and services. Biped walking is its basic locomotion method, which is performed with combination of joint actuator's rotations in the lower extremity. The present work employs humanoid robot simulator and numerical optimization method to generate optimal joint trajectories for biped walking. The simulator is developed with Matlab based on the robot structure constructed with the Denavit-Hartenberg (DH) convention. Particle swarm optimization method minimizes the cost function for biped walking associated with performance index such as altitude trajectory of clearance foot and stability index concerning zero moment point (ZMP) trajectory. In this paper, instead of checking whether ZMP's position is inside the stable region or not, reference ZMP trajectory is approximately configured with feature points by which piece-wise linear trajectory can be drawn, and difference of reference ZMP and actual one at each sampling time is added to the cost function. The optimized joint trajectories realize three phases of stable gait including initial, periodic, and final steps. For validation of the proposed approach, a small-sized humanoid robot named DARwIn-OP is commanded to walk with the optimized joint trajectories, and the walking result is successful.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.1
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pp.68-75
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2003
This paper presents an effective trajectory planning algorithm for industrial robot manipulators. Given the end-effector trajectory in Cartesian space, together with the relevant constraints and task specifications, the proposed method is capable of planning the optimum end-effector trajectory. The proposed trajectory planning algorithm considers the joint acceleration limit, end-effector velocity limits, and trajectory allowance. A feedforward compensator is also incorporated in the proposed algorithm to counteract the delay in joint dynamics. The algorithm is carefully designed so that it can be directly adopted with the existing industrial manipulators. The proposed algorithm can be easily programmed for various tasks given the specifications and constraints. A three-dimensional test trajectory was planned with the proposed algorithm and tested with the Performer MK3s industrial manipulator. The results verified effective manipulator performance within the constraints.
Achievement of a straight line motion in the Cartesian space has a matter of great importance. Minimization of task execution time with linear interpolation in the joint space, accomplishing of a approximation of straight line motion in the Cartesian coordinate is considered as the prespecified task. Such determination yields minimum time joint-trajectory subject to input torque constraints. The applications of these results for joint-trajectory planning of a two-link manipulator with revolute joints are demonstrated by computer simulations.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.6
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pp.540-546
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2013
This paper presents a trajectory planning algorithm for TMR (Two-wheeled Mobile Robots). The trajectory is developed in joint space and considers the physical limits of a TMR. First, we present a process for generating a smooth curve through a Bezier curve. The trajectory for the center of the TMR following the Bezier curve is developed through a convolution operator taking into consideration its physical limits. The trajectory along the Bezier curve is regenerated using time-dependent parameters which correspond to the distance driven by the velocity of the center of the TMR in a sampling time. The velocity commands in the Cartesian space are converted to actuator commands for two wheels. In case that the actuator commands exceed the maximum velocity, the trajectory is redeveloped with compensated center velocity. We also suggest a smooth trajectory planning algorithm in joint space for the two segmented paths. Finally, the effectiveness of the algorithm is shown through numerical examples and application to a simulator.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.787-796
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1995
A man model is a useful design tool for the evaluation of man machine systems and products. An arm reach trajectory prediction for such a model will be specifically useful to present human activities and, consequently, could increase the accuracy and reality of the evaluation. In this study, a three-dimensional reach trajectory prediction model was developed using an inverse kinematics technique. The upper body was modeled as a four link open kinematic chain with seven degrees of freedom. The Resolved Motion Method used for the robot kinematics problem was used to predict the joint movements. The cost function of the perceived discomfort developed using the central composite design was also used as a performance function. This model predicts the posture by moving the joints to minimize the discomfort on the constraint of the end effector velocity directed to a target point. The results of the pairwise t-test showed that all the joint coordinates except the shoulder joint's showed statistically no differences at .alpha. = 0.01. The reach trajectory prediction model developed in this study was found to accurately simulate human arm reach trajectory and the model will help understand the human arm reach movement.
In this paper, the problem of minimum-time trajectory planning of a robot manipulator with an arbitrary path is dealt. As for a straight path, the trajectory planning can be done without difficulty since the path is easily parameterized by its length. However, this is not the case for a non-straight path. In this paper, by noting that the others' joint angles and velocities are determined if one joint's angle and velocity are known, we reduce the problem of trajectory planning on a non-straight path to one in the 2-dimensional space of one joint's angle and velocity. Then, by applying the dynamic programming, we achieve the minimum-time trajectory planning. A simulation is done for verifying this.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.3
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pp.485-492
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1994
Trajectory tracking control porblems are described for a two-link robot manipulator with artificial rubber muscle actuators. Under the assumption that the so-called independent joint control is applied to the control system, the dynamic model for each link is identified as a linear second-order system with time-lag by the step response. Two control laws such as the feedforward and the computed torque control methods, are experimentally applied for controlling the circular trajectory of an actual robot mainpulator.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.9
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pp.1551-1556
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2016
A combined CPG (Central Pattern Generator) based foot trajectory and GP (Genetic Programming) based joint compensation method is presented for the adaptive humanoid walking. The CPG based foot trajectory methods have been successfully applied to basic slops and variable slops with slow rates, but have a limitation for the steep slop terrains. In order to increase an adaptability of humanoid walking for the rough terrains, a GP based joint compensation method is proposed and combined to the CPG (Central Pattern Generator) based foot trajectory method. The experiments using humanoid robot Nao are conducted in an ODE based Webots simulation environmemt to verify a stability of walking for the various aslope terrains. The proposed method is compared to the previous CPG foot trajectory technique and shows better performances especially for the steep varied slopes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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