In this paper, a learning control problem is formulated for cooperating multiple-robot manipulators with uncertain system parameters. The commonly held object is also assumed to be unknown and the multiple-robots themselfs experience uncertain operating conditions such as link parameters, viscous friction parameters, suctions, actuator bias, and etc. Under these conditions, the learning controllers designed for learning of uncertain parameters and robot control inputs for multiple-robot systems are shown to drive the multiple-robot manipulators to follow the desired Cartesian trajectory with the desired internal forces to the unknown object.
The following paper deals with a control problem of a mobile robot in home network environment. The home network causes the mobile robot to communicate with sensors to get the sensor measurements and to be adapted to the environment changes. To get the improved performance of control of a mobile robot in spite of the change in home network environment, we use the fuzzy inference system with multiple reward reinforcement learning. The multiple reward reinforcement learning enables the mobile robot to consider the multiple control objectives and adapt itself to the change in home network environment. Multiple reward fuzzy Q-learning method is proposed for the multiple reward reinforcement learning. Multiple Q-values are considered and max-min optimization is applied to get the improved fuzzy rule. To show the effectiveness of the proposed method, some simulation results are given, which are performed in home network environment, i.e., LAN, wireless LAN, etc.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.18
no.2
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pp.75-81
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2015
This study proposes an articulated robot control system using an on/off-line robot graphic simulator with multiple networks. The proposed robot control system consists of a robot simulator using OpenGL, a robot controller based on a DSP(TMS320) motion board, and the server/client communication by multiple networks. Each client can control the real robot through a server and can compare the real robot motion with the virtual robot motion in the simulation. Also, all clients can check and analyze the robot motion simultaneously through the motion image and data of the real robot. In order to show the validity of the presented system, we present an experimental result for a 6-axis vertical articulated robot. The proposed robot control system is useful, especially, in the industrial fields using remote robot control as well as industrial production automation with many clients.
It is essential to estimating positions of multiple robots in order to perform cooperative task in common workspace. Accordingly, we propose a new approach of cooperative localization for multiple robots utilizing correlation among GPS errors in common workspace. Assuming that GPS data of individual robot are correlated strongly as the distance among robots are close, it is confirmed that the proposed method provides improved localization accuracy. In addition, we define two operational parameters to apply proposed method in multiple robot system. With mentioned two parameters, we present a practical solution to accumulated position error in traveling long distance.
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.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.10
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pp.930-939
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2004
In this paper, both dynamic constraints and kinematic constraints are considered for the analysis of manipulability of robotic systems comprised of multiple cooperating arms. Given bounds on the torques of each Joint actuator for every robot, the purpose of this study is to drive the bounds of task-space acceleration of object carried by the system. Bounds on each joint torque, described as a polytope, is transformed to the task-space acceleration through matrices related with robot dynamics, robot kinematics, object dynamics, grasp conditions, and contact conditions. A series of mathematical manipulations including the procedure calculating minimum infinite-norm solution of linear equation is applied to get the reachable acceleration bounds from given actuator dynamic constrains. Several examples including two robot systems as well as three robot system are shown with the assumptions of complete-constraint contact model(or' very soft contact') and insufficient or proper degree of freedom robot.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.19
no.4
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pp.1023-1032
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1995
The multiple cooperating robot system plays an important role in the research of modern manufacturing system as the emphasis of production automation is more on the side of flexibility than before. While the kinematic and dynamic analysis of a single robot is performed as an open-loop chain, the dynamic formulation of robot in a multiple cooperating robot system differs from that of a single robot when the multiple cooperating robots form a closed kinematic chain holding an object simultaneously. The object may be any type from a rigid body to a multi-joint linkage. The mobility of the system depends on the kinematic configuration of the closed kinematic chain formed by robots and object, which also decides the number of independent input parameters. Since the mobility is not the same as the number of robot joints, proper constraint condition is sought. The constraints may be such that : the number of active robot joints is kept the same as mobility, all robot joints are active and have interrelations between each joint forces/torques, two robots have master-slave relation, or so on. The dynamic formulation of system is obtained. The formulation is based on recursive dual-number screw-calculus Newton-Eulerian approach which has been used for single robot analysis. This new scheme is recursive and compact symbolically and may facilitate the consideration of the object in real time.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.5
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pp.497-504
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2006
This paper presents a new technique that derives the dynamic acceleration bounds of multiple cooperating robot systems from given individual torque limits of robots. A set of linear algebraic homogeneous equation is derived from the dynamic equations of multiple robots with friction contacts. The mobility of the robot system is analyzed by the decomposition of the null space of the linear algebraic equation. The acceleration bounds of multiple robot systems are obtained from the joint torque constraints of robots by the medium of the decomposed null space. As the joint constraints of the robots are given in the infinite norm sense, the resultant acceleration bounds of the systems are described as polytopes. Several case studies are presented to validate the proposed method in this paper.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.3
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pp.293-299
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2010
The multiple block localization method in a wide area for multiple robots using iGS is proposed in this paper. The iGS is developed for the indoor global localization using ultrasonic and RF sensors. To measure the distance between a mobile robot and a beacon, the tag on the mobile robot wakes up one beacon to send out the ultrasonic signal and measures the traveling time from the beacon to the mobile robot. As the number of robots is increased, the sampling time of localization also becomes longer. Note that only one robot can localize its own position calling beacons one by one during each of the sampling interval. This is a severe constraint for the localization of multiple robots in a wide area. This paper proposes an efficient localization algorithm for the multiple robots in a wide area which can be divided into multiple blocks. For a given block, a master beacon is designated to synchronize robots. By the access of the synchronization signal, each beacon in the selected group sends out an ultrasonic signal. When the robots in the block receive the ultrasonic signal, they can calculate their own locations based on the distances to the beacons, which are obtained by the multiplication of flight time and velocity of the ultrasonic signal. The efficiency of the algorithm is verified through the real experiments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.11
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pp.4103-4117
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2014
Image processing and computer vision algorithms are gaining larger concern in a variety of application areas such as robotics and man-machine interaction. Vision allows the development of flexible, intelligent, and less intrusive approaches than most of the other sensor systems. In this work, we determine the location and orientation of a mobile robot which is crucial for performing its tasks. In order to be able to operate in real time there is a need to speed up different vision routines. Therefore, we present and evaluate a method for introducing parallelism into the multiple non-overlapping camera pose estimation algorithm proposed in [1]. In this algorithm the problem has been solved in real time using multiple non-overlapping cameras and the Extended Kalman Filter (EKF). Four cameras arranged in two back-to-back pairs are put on the platform of a moving robot. An important benefit of using multiple cameras for robot pose estimation is the capability of resolving vision uncertainties such as the bas-relief ambiguity. The proposed method is based on algorithmic skeletons for low, medium and high levels of parallelization. The analysis shows that the use of a multiprocessor system enhances the system performance by about 87%. In addition, the proposed design is scalable, which is necaccery in this application where the number of features changes repeatedly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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