Modeling, control and implementation of a real redundant robot with five Degrees Freedom (DOF) of the SCARA (Selective Compliant Assembly Robot Arm) manipulator type is presented. Through geometric methods and structural and functional considerations, the inverse kinematics for redundant robot can be obtained. By means of a modification of the classical sliding mode control law through a hyperbolic function, we get a new algorithm which enables reducing the chattering effect of the real actuators, which together with the learning and adaptive controllers, is applied to the model and to the real robot. A simulation environment including the actuator dynamics is elaborated. A 5 DOF robot, a communication interface and a signal conditioning circuit are designed and implemented for feedback. Three control laws are executed in: a simulation structure (together with the dynamic model of the SCARA type redundant manipulator and the actuator dynamics) and a real redundant manipulator of the SCARA type carried out using MatLab/Simulink programming tools. The results, obtained through simulation and implementation, were represented by comparative curves and RMS indices of the joint errors, and they showed that the redundant manipulator, both in the simulation and the implementation, followed the test trajectory with less pronounced maximum errors using the adaptive controller than the other controllers, with more homogeneous motions of the manipulator.
A mobile manipulator-a serial connection of a mobile robot and a task robot is redundant by itself. Using its redundant freedom, a mobile manipulator can move in various modes, and perform dexterous tasks. An interesting question,
Journal of information and communication convergence engineering
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v.3
no.1
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pp.33-37
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2005
One of the most important feature of the Mobile Manipulator is redundant freedom. Using the redundant freedom, Mobile Manipulator can move various mode, perform dexterous motion. In this paper, to improve robot job ability, as two robots perform a job in co-operation control, we studied optimal position and posture of Mobile Manipulator with minimum movement of each robot joint. Kinematics of mobile robot and task robot is solved. Using mobility of Mobile robot, weight vector of robots is determined. Using Gradient methode, global motion trajectory is minimized. so the job which Mobile Manipulator perform is optimized. The proposed algorithm is verified with PURL-II which is Mobile Manipulator combined Mobile robot and task robot. and discussed the result.
A mobile manipulator-a serial connection of a mobile platform and a task robot-is redundant by itself. Using its redundant freedom, a mobile manipulator can move in various modes, i. e., can perform dexterous tasks. In this paper, to improve task execution efficiency utilizing redundancy, optimal configurations of the mobile manipulator are maintained while it is moving to a new task point. Assuming that a task robot can perform the new task by itself, a desired configuration for the task robot can be pre-determined. Therefore, a cost function for optimality can be defined as a combination of the square errors of the desired and actual configurations of the mobile platform and of the task robot. In the combination of the two square errors, a newly defined mobility of a mobile platform is utilized as a weighting index. With the aid of the gradient method, the cost function is minimized, so the tasle that the mobile manipulator performs is optimized. The proposed algorithm is experimentally verified and discussed with a mobile manipulator, PURL-II.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.3
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pp.153-160
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2008
One of the most important features of the Mobile Manipulator is redundant freedom. Using it's redundant freedom, a Mobile Manipulator can move in various modes, and perform dexterous motions. In this paper, to improve robot job performance, two robots -mobile robot, task robot- are joined together to perform a job, we studied the optimal position and posture of a Mobile Manipulator to achieve a minimum of movement of each robot joint. Kinematics of mobile robot and task robot is solved. Using the mobility of a Mobile robot, the weight vector of robots is determined. Using the Gradient method, global motion trajectory is minimized, so the job which the Mobile Manipulator performs is optimized. The proposed algorithm is verified with PURL-II which is Mobile Manipulator combined Mobile robot and task robot, and the results are discussed.
In this paper we propose the force controller using a neural network for a redundant manipulator. Jacobian transpose matrix of a redundant manipulator constructed by a neural network is trained by using a feedback torque as an error signal. If the neural network is sufficiently trained well, the kinematic inaccuracy of a manipulator is automatically compensated. The effectiveness of the proposed controller is demonstrated by computer simulation using a three-link planar robot.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.6
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pp.1395-1401
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2005
Mobile manipulator is a robot that has mobility and manipulability with the combination of the task robot and mobile robot. One of the most important feature of the Mobile Manipulator is redundant freedom. Using the redundant freedom, Mobile Manipulator can move various mode, perform dexterous motion. It can have the wider workspace and better performance in avoidance of singularity and obstacle than the fixed base structured robot. Cooperation control using the Mobile Manipulator improves the performance of the robot with redundant freedom in workspace. In this paper, configuration control of the Mobile Manipulator has been studied using Task Segment and TOMM(Task-Oriented Manipulability Measure). For verifying the proposed algorithm, we implemented a mobile manipulator, PURL-II, which is composed of a mobile robot with 3DOF and a task robot with SDOF.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.10
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pp.869-877
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2004
This paper deals with motion planning algorithm for kinematically redundant manipulators that are not fixed to the ground. Differently from usual redundant manipulators fixed to the ground, the stability issue should be taken into account to prevent the robot from falling down. The typical ZMP equation, which is employed in human walking, will be employed to evaluate the stability. This work proposes a feed forward ZMP planning algorithm. The algorithm embeds the 'ZMP equations' indirectly into the kinematics of the kinematic model of a manipulator via a ZMP stability index The kinematic self motion of the redundant manipulator drives the system in such a way to keep or plan the ZHP at the desired position of the footprint. A sequential redundancy resolution algorithm exploiting the remaining kinematic redundancy is also proposed to enhance the performances of joint limit index and manipulability. In addition, the case exerted by external forces is taken into account. Through simulation for a 5 DOF redundant robot model, feasibility of the proposed algorithms is verified. Lastly, usual applications of the proposed kinematic model are discussed.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1996.06c
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pp.638-647
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1996
Robot manipulators for harvesting fruits must be controlled to track the desired path of end-effector to avoid obstacles under the consideration of collision free area and safety path. This paper presents a robot path control algorithm to secure a collision free area with the recognition of work environments. The flexible space, which does not damage fruits or branches of tree due to their flexibility and physical properties , extends the workspace. Now the task is to control robot path in the extended workspace with the consideration of collision avoidance and velocity limitation at the time of collision concurrently. The feasibility and effectiveness of the new algorithm for redundant manipulators were tested through simulations of a redundant manipulator for different joint velocities.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.9
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pp.755-762
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2004
In this research, EOG(Electrooculogram) signal was analyzed to predict the subject's intention using a fuzzy classifier. The fuzzy classifier is built automatically using the EOG data and evolutionary algorithms. An assistant robot manipulator in redundant configuration has been developed, which operates according to the EOG signal classification results. For automatic fuzzy model construction without any experts' knowledge, an evolutionary algorithm with the new representation scheme, design of adequate fitness function and evolutionary operators, is proposed. The proposed evolutionary algorithm can optimize the number of fuzzy rules, the number of fuzzy membership functions, parameter values for the each membership functions, and parameter values for the consequent parts. It is shown that the fuzzy classifier built by the proposed algorithm can classify the EOG data efficiently. Intelligent motion planner that consists of several neural networks are used for control of robot manipulator based upon EOG classification results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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