This paper described a novel locomotion interface that can generate infinite floor for various surface, named as virtual walking machine. This interface allows users to participate in a life-like walking experience in virtual environments, which include various terrains such as plains, slopes and stair ground surfaces. The interface is composed of two three-DOF (X, Y, Yaw) planar devices and two four-DOF (Pitch, Roll, Z, and relative rotation) footpads. The planar devices are driven by AC servomotors for generating fast motions, while the footpad devices are driven by pneumatic actuators for continuous support of human weight. To simulate natural human walking, the locomotion interface design specification are acquired based on gait analysis and each mechanism is optimally designed and manufactured to satisfy the given requirements. The designed locomotion interface allows natural walking(step: 0.8m, height: 20cm, load capability: 100kg, slope:30deg) for various terrains.
A new approach to the task of aligning a robot using camera is presented in this paper. We apply an elitist GA to find the joints angles of manipulator to reach target position instead of using nonlinear least error method. Since it employs parallel search and have good performance in solving optimization problems. In order to improve convergence speed, the floating coding method and geometry constraint conditions are used. Experiments are carried out to exhibit the effectiveness of vision-based control using elitist genetic algorithm.
In this paper, we propose a three dimensional distance measurement method for a stereo system by using web cams. Using a parallel stereo system, a robot gets two images from each webcam and equalize brightness of both images. And we suggest an image processing method such as labeling, isolating an object from background and finding center of an object. We also propose a method of calculating the focal distance by using least square algorithm based on triangulation and we can reduce calculation error by this method. From experimental results, we show that the proposed method can be effective for 3D distance measurement.
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.
In this paper, we propose a new algorithm emulating the DNA characteristics for noise-tolerant pattern matching problem on digital system. The digital pattern matching becomes core technology in various fields, such as, robot vision, remote sensing, character recognition, and medical diagnosis in particular. As the properties of natural DNA strands allow hybridization with a certain portion of incompatible base pairs, DNA-inspired data structure and computation technique can be adopted to bio-signal pattern classification problems which often contain imprecise data patterns. The key feature of noise-tolerance of DNA computing comes from control of reaction temperature. Our hardware system mimics such property to diagnose cardiovascular disease and results superior classification performance over existing supervised learning pattern matching algorithms. The hardware design employing parallel architecture is also very efficient in time and area.
The control scheme using fuzzy modeling and Parallel Distributed Compensation (PDC) concept is proposed to provide asymptotic tracking of a reference signal for the flexible joint manipulators with uncertain parameters. From Lyapunov stability analysis and simulation results, the developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop multi-input/multi-output system. In addition, the plant state tracks the state of the reference model asymptotically with time for any bounded reference input signal.
For the accuracy correction of the micro-positioning industrial robot, micro-manipulator has been devised. The compliant mechanisms using piezoelectric actuators is necessary geometrically and structurally to be developed by the optimization approaches. The overall geometric advantage as the mechanical efficiencies of the mechanism are considered as objective functions, which respectively art the ratio of output displacement to input force, and their constraints are the vertical notion of supporting leg and the structural strength of manipulation. In optimizing the compliant mechanical amplifier, the sequential linear programming and an optimality criteria method are used for the geometrical dimensions of compliant bridges and flexure hinges. This paper presents the integrated design process which not only can maximize the mechanism feasibilities but also can ensure the positioning accuracy and sufficient workspace. Experiment and simulation are presented for validating the design process through the comparisons of the kinematical and structural performances.
Configuration-dependent nonlinear coefficient matrices in the dynamic equation of robot manipulator impose computa- tional burden in real-time implementation of tracking control based on the inverse dynamics controller. However, parallel manipulators such as Stewart platform have relatively small workspace compared to serial manipulators. Based on the characteristics of small motion range. nonlinear coefficient matrices can be approxiamted to constant ones. The modeling errors caused by such approximation are compensated for by H-infinity controller that treats the modeling errors disturbance. The proposed inverse dynamics controller with approximate dynamics combined with H-infinity control shows good tracking performance even for fast tracking control in which computation of full inverse dynamics is not easy to implement.
This paper investigates the direct adaptive control of nonlinear systems using RBFN(radial basis function networks). The structure of the controller consists of a fixed PD controller and a RBFN controller in parallel. An adaptation law for the parameters of RBFN is developed based on the Lyapunov stability theory to guarantee the stability of the overall control system. The filtered tracking error between the system output and the desired output is shown to be UUB(uniformly ultimately bounded). To evaluate the performance of the controller, the proposed method is applied to the trajectory contro of the two-link manipulator.
Genetic algorithms were described as a method of solving large-scaled optimization problems with complex constraints. It has overcome their slowness, a major drawback of genetic algorithms using hardware implementation of genetic algorithm processor (GAP). In this study, we proposed GAP effectively connecting the goodness of survival-based GA, steady-state GA, tournament selection. Using Pipeline Parallel processing, handshaking protocol effectively, the proposed GAP exhibits 50% speed-up over survival-based GA which runs one million crossovers per second(1MHz). It will be used for high speed processing such of central processor of EHW, robot control and many optimization problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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