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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제3권1호
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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.
이동매니퓰레이터의 중요한 특징은 잉여의 자유도가 부과되므로 여러 모드의 이동을 가능하게 하고 다양한 작업을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 이동로봇과 작업로봇이 결합된 형태를 이동매니퓰레이터라 정의하고 두 로봇이 협동하여 연속적인 하나의 작업을 수행할 때 최적의 자세를 유지할 수 있도록 한다. 이를 위하여 이동 로봇과 작업로봇의 기구학을 해석하고 이를 바탕으로 이동로봇의 Mobility를 이용하여 이동로봇의 가중치를 조정하였다. 또한 이동매니퓰레이터의 최적의 위치와 자세를 조인트 변위량의 최소화 충분조건으로 정의할 때 움직임을 최소화시키는 방법으로 Gradient Method를 이용하여 작업의 최적화 기준을 검토하였다. 이동로봇과 결합된 매니퓰레이터는 PURL-II를 이용하여 제시한 알고리즘 실현과 결과가 논의된다.
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.
이동매니퓰레이터란 이동로봇과 작업로봇을 직렬로 결합하여 이동능력과 작업능력을 가지는 로봇이다. 이동매니퓰레이터의 중요한 특징중의 하나는 잉여의 자유도를 가진다는 것이다. 이를 이용하여 이동매니퓰레이터는 여러 가지 모드로 이동이 가능하고 다양한 작업을 수행할 수 있다. 이동매니퓰레이터는 고정베이스 구조의 로봇에 비해 넓은 작업공간과 특이자세 회피 및 장애물 회피에서 더 좋은 성능을 가진다. 두 대의 로봇이 협동하여 작업을 수행할 때 주어진 작업공간에서 여유자유도를 가지고 있는 이점을 이용하여 작업의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 이동매니퓰레이터가 수행되어질 작업을 세분화 시키고 로봇의 작업 성능 지수를 사용하여 로봇이 최적자세로 작업을 수행할 수 있는 연구를 하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기위해 이동매니퓰레이터를 제작하였고, 실험에 사용한 이동매니퓰레이터 PURL-II는 3자유도를 가지는 이동로봇과 5자유도를 가지는 작업로봇으로 구성되어 있다.
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.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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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.
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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