This paper describes a fuzzy steering controller for an autonomous mobile robot with MR sensor. Using the magnetic field($B_{x}$, $B_{y}$, $B_{z}$) obtained from the MR sensor, we designed fuzzy controller for driving on the road center. Fuzzy rule base was built to magnetic field($B_{x}$, $B_{y}$, $B_{z}$). To develop an autonomous mobile robot simulation program, we have done modeling MR sensor, dynamic model of mobile robot and coordinate transformation. A computer simulation of the robot (including mobile robot dynamics and steering) was used to verify the steering performance of the mobile robot controller using the fuzzy logic. Good results were obtained by computer simulation. So, we confirmed the robustness of the proposed fuzzy controller by computer simulation. Also, we know that proposed control algorithm was applied to real autonomous mobile robot.
In this paper, we propose a fuzzy-supervised nonlinear H$_{\infty}$ controller which guarantees the robustness and has exact tracking performance for robot manipulator with system parameter uncertainty and exogenous disturbance, The proposed controller which is based on robotic H$_{\infty}$ controller has fuzzy supervisor which decides the optimal control input weighting value through fuzzy making-decision process. Owing to the fuzzy supervisor, The proposed controller can take the optimal control input. Then, we will apply the proposed controller to rigid robot manipulator to verify the performance of our controller.r.
This paper are the manufacture of controller of direct drive arm robot using 32 bit CPU(MC 69020). The work would draw on KIT of Robotics Laboratory whose extensive experience in 16 bit CPU Controller(MC 68008) in addition to the WHILE languages. We found that this controller is good for the direct drive arm robot controller for the use of self-tuning algorithms and real time control.
This paper proposes a PC-based open architecture controller for a multi-axis robotic manipulator. The designed controller can be applied for various multi-axes robotic manipulators since the motion controller is implemented on a PC with its peripheral devices. The accuracy of the controller based on the computed torque method has been measured with the dynamic model of manipulator. Since the controller is implemented in the PC-based architecture, it is free from the user circumstances and the operating environment. Dynamics of the manipulator have been compensated by the feed forward path in the inner loop and the resulting linear outer loop has been controlled by PD algorithm. Using the specialized language, it can be more efficient in programming and in driving of the multi-axis robot. Unlike the conventional controller that is used to control only a specific robot, this controller can be easily changed for various types of robots. This paper proposes a PC-based controller that has a simple architecture with its simple interface circuits than general commercial controllers. The maintenance and the performance of the controller can be easily improved for a specific robot. In fact, using a Samsung multi-axis robot, AT1, the controller performance and convenience of the PC-based controller have been verified by comparing to the commercial one.
An integrated Robot control system for SCARA robot is developed. The system consists of an off-line programming(OLP), software and a robot controller using four digital signal processor(TMS32OC50). The OLP has functions of teaching task, dynamic simulator, three dimensional animation, and trajectory planning. To develop robust dynamic control algorithm, a new sliding mode control algorithm for the robot is proposed. The trajectory tracking performance of these algorithm is evaluated by implementing to SCARA robot(SM5 type) using DSP controller which has conventional PI-FF control algorithm. To make SCARA robot operate according to off-line teaching, an interface between OLP and robot controller in the integrated system is designed. To demonstrate performance of the integrated system, the proposed control algorithm is applied to the system.
본 논문은 유전알고리즘을 기초로 한 휴머노이드 로봇의 관절 제어에 관한 논문이다. 휴머노이드 로봇은 지면에 고정된 시스템이 아니기 때문에 기본적으로 불안정성을 내포하고 있다. 게다가 각 관절의 비선형성은 로봇의 안정성에 악영향을 미친다. 이에 만약 둘 중 하나라도 안정하지 못하면 로봇은 보행 중에 넘어지게 될 것이므로, 휴머노이드 로봇의 안정성을 확보하기 위해서는 이 두 가지가 모두 고려되어야 할 것이다. 이에 본 논문에서는 보행 안정성을 확보하기 위해 이 두 가지 문제 중에 로봇의 비선형성을 제거하면서 로봇이 주어진 궤적을 잘 추종하여 제어할 수 있는 제어기를 제안하였다. 이 제어기는 퍼지-슬라이딩 모드 제어기를 기본으로 하고 있으면서 모션 제어기가 첨가되어 있다. 그리고 이때 이러한 제어 이득값을 유전알고리즘을 통해 추종함으로써 보다 정밀한 제어가 가능하도록 하여 휴머노이드 로봇이 보다 안정적으로 보행할 수 있도록 하였다. 이 모든 과정은 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하였다.
In this paper, a novel neural network compensation technique for PD like fuzzy controlled robot manipulators is presented. A standard PD-like fuzzy controller is designed and used as a main controller for controlling robot manipulators. A neural network controller is added to the reference trajectories to modify input error space so that the system is robust to any change in system parameter variations. It forms a neural-fuzzy control structure and used to compensate for nonlinear effects. The ultimate goal is same as that of the neuro-fuzzy control structure, but this proposed technique modifies the input error not the fuzzy rules. The proposed scheme is tested to control the position of the 3 degrees-of-freedom rotary robot manipulator. Performances are compared with that of other neural network control structure known as the feedback error learning structure that compensates at the control input level.
The position control accuracy of a robot arm is significantly deteriorated when a long arm robot is operated at a high speed. In this case, the robot arm must be modeled as a flexible structure, not a rigid one, and its control system should be designed with its elastic modes taken into account. In this paper, the tip position control scheme of a one-link flexible manipulator using 2-DOF controller with sliding mode is presented. The robot consists of a flexible arm manufactured with a thin aluminium plate, an AC servo motor with a harmonic drive for speed reduction, an optical encoder and a CCD camera as a vision sensor for on-line measuring the tip deflection of the flexible m. Simulation and experimental results of the flexible manipulator with a proposed controller are provided to show the effectiveness of the controller.
A learning controller is presented for repetitive walking motion of biped robot. The learning control scheme learns the approximate inverse dynamics input of biped walking robot and uses the learned input pattern to generate an input profile of different walking motion from that learnt. In the learning controller, the PID feedback controller takes part in stabilizing the transient response of robot dynamics while the feedforward learning controller plays a role in computing the desired actuator torques for feedforward nonlinear dynamics compensation in steady state. It is shown that all the error signals in the learning control system are bounded and the robot motion trajectory converges to the desired one asymptotically. The proposed learning control scheme is ...
Generally, the wheel-driven mobile robot systems, by their structural property, have nonholonomic constraints. These constraints are not integrable and cannot be written as time derivatives of some functions with respect to the generalized coordinates. Hence, nonlinear approaches are required to solve the problems. In this paper, the trajectory controller of wheeled mobile robot systems is suggested to guarantee its convergence to reference trajectory. Design procedure of the suggested trajectory controller is back-stepping scheme which was introduced recently in nonlinear control theory. The performance of the proposed trajectory controller is verified via computer simulation. In the simulation, the trajectory controller is applied to differentially driven robot system and car-like mobile robot system on the assumption that the trajectory planner be given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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