Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.2
no.1
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pp.17-32
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1992
The multi-layer neural network that has broadly been utilized in designing the controller of robot manipulator possesses the desirable characteristics of learning capacity, by which the uncertain variation of the dynamic parameters of robot can be handled adaptively, and parallel distributed processing that makes it possible to control on real-time. However the error back propagation algorithm that has been utilized popularly in the learning of the multi-layer neural network has the problem of its slow convergence speed. In this paper, an approach to improve the convergence speed is proposed using the fuzzy logic that can effectively handle the uncertain and fuzzy informations by linguistic level. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated by computer simulation of PUMA 560 robot manupulator.
This paper describes the kinematics, dynamics and control of a 6-DOF shaking table with a bell crank structure, which converts the direction of reciprocating movements. In this shaking table, the bell crank mechanism is used to reduce the amount of space needed to install the shaking table and create horizontal displacement of the platform. In kinematics, joint design is performed using $Gr{\ddot{u}}bler's$ formula. The inverse kinematics of the shaking table is discussed. The derivation of the Jacobian matrix is presented to evaluate singularity conditions. Considering the maximum stroke of the hydraulic actuator, collision between links and singularity, workspace is computed. In dynamics, computations are based on the Newton-Euler formulation. To derive parallel algorithms, each of the contact forces is decomposed into one acting in the direction of the leg and the other acting in the plane orthogonal to the direction of the leg. Applying the Newton-Euler approach, the solution of inverse dynamics is almost completely parallel. Only one of the steps-the application of the Newton-Euler equations to the platform-must be performed on one single processor. Finally, the efficient control scheme is proposed for the tracking control of the motion platform.
In this paper, we deal with the kinematic and dynamic modeling of hybrid robotic systems that are constructed by combination of parallel and serial modules or series of parallel modules. Previously, open-tree structure has been employed for dynamic modeling of hybrid robotic systems. Though this method is generally used, however, it requires expensive computation as the size of the system increases. Therefore, we propose an efficient dynamic modeling methodology for hybrid robotic systems. Initially, the dynamic model for the proximal module is obtained with respect to the independent joint coordinates. Then, in order to represent the operational dynamics of the proximal module, we model virtual joints attached at the top platform of the proximal module. The dynamic motion of the next module exerts dynamic forces to the virtual joints, which in fact is equivalent to the reaction forces exerted on the platform of the lower module by the dynamics of the upper module. Then, the dynamic forces at the virtual joints are distributed to the independent joints of the proximal module. For multiple modules, this scheme can be constructed as a recursive dynamic formulation, which results in reduction of the complexness of the open-tree structure method for modeling of hybrid robotic systems. Simulation for inverse dynamics is performed to validate the proposed modeling algorithm.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.2
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pp.156-163
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2002
This paper presents a new formulation to simplify the three resulting constraint equations of the direct kinematics of the 3-6 (Stewart-Gough) Platform. The conventional direct kinematics of the 3-6 Platform has been formulated through complicated steps with trigonometric functions in three angle variables and thus results in the computational burden. In order to reduce the formulation complexity, we replace an angle variable into a length one and express three connecting joints on the moving platform in the same frame. The proposed formulation yields considerable abbreviation of the number of the calculation terms involved in the direct kinematics. It is verified through a series of simulation results.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.12
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pp.1845-1855
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2004
This paper presents the forward kinematics of the Casing Oscillator that is a construction machine. The Structure of the Casing Oscillator is similar to those of 4 degree-of-freedom mechanisms with a redundancy. With analytical (geometrical) methods, the solutions of the forward position kinematics problem are significantly found by both solving an 8$^{th}$ -order polynomial equation in one unknown variable and using one over-constraint geometrical equation which can be derived under the condition of a redundancy. The proposed forward kinematics has closed-form solutions and allows Auto-Balancing control of the moving platform in real time. Numerical examples are presented and the results are verified by an inverse kinematics analysis.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.3
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pp.217-223
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2002
The paper presents a single constraint equation of the direct kinematic solution of 6-dof (Stewart-Gough) platforms. Many research works have presented a single polynomial of the direct kinematics for several 6-dof platforms. However, the formulation of the polynomial has potential problems such as complicated formulation procedures and discrimination of the actual solution from all roots. This results in heavy computational burden and time-consuming task. Thus, to overcome these problems, we use a new formulation approach, called the Tetrahedron Approach, to easily derive a single constraint equation, not a polynomial one, of the direct kinematics and use two well-known numerical iterative methods to find the solution of the single constraint equation. Their performance and characteristics are investigated through a series of simulation.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.39
no.12
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pp.1306-1316
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1990
A controller using a multilayer neural network is proposed to the dynamic control of a PUMA 560 robot arm. This controller is developed based on an error back-propagation (BP) neural network. Since the neural network can model an arbitrary nonlinear mapping, it is used as a commanded feedforward torque generator. A Proportional Derivative (PD) feedback controller is used in parallel with the feedforward neural network to train the system. The neural network was trained by the current state of the manipulator as well as the PD feedback error torque. No a priori knowledge on system dynamics is needed and this information is rather implicitly stored in the interconnection weights of the neural network. In another experiment, the neural network was trained with the current, past and future positions only without any use of velocity sensors. Form this thim window of position values, BP network implicitly filters out the velocity and acceleration components for each joint. Computer simulation demonstrates such powerful characteristics of the neurocontroller as adaptation to changing environments, robustness to sensor noise, and continuous performance improvement with self-learning.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.442-445
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2002
The casing oscillator used for the foundation work in the construction place. Construction machinery which makes the casing rotate and roll can insert the casing in the ground. It is very important to make the casing perpendicular to sea level regardless of slope of ground. So in this paper, we present the new type casing oscillator that need not to level the ground for the work of casing insertion. The inverse kinematics analysis for the real-time control of casing oscillator is presented.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.17
no.6
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pp.1-7
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2008
This paper research the trend of technology of the high efficient and reliability machining center and high flexibility parallel manipulator machining center including linear motor machining center, submicron machining center and direct drive 5 axis machining center using patent information of Korea, U.S.A, Japan and Europe. By using this, the technique level of Korea, the International trend of technology and condition of cooperation research was estimated and the necessity of research and development performance about the machining center for the IT part processing were inquired.
The fuzzy-neural hybrid control system utilizing the fuzzy-neural network(FNN) will be presented in this paper. The basic structure of the controller is the parallel combination of a conventional P-controller and a FNN. Such a combination can guarantee the stability of a plant at initial stage before the rules are completely created. And a method how to automatically tunning the parameters of the FNN will be proposed with error back-propagation(BP) algorithm. Finally the effectiveness of the proposed strategy will be verified by computer simulations using a two DOF robot manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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