Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.7
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pp.656-662
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2008
A cost-function based on manipulability and compatibility is designed to determine assembly motions of two cooperating manipulators. Assembly motions are planned along the direction maximizing performance indices to improve control performance of the two manipulators. This paper proposes bimanual task compatibility by defining cost functions. The proposed cost functions are applied and compared to the bimanual assembly task. The problem is formulated as a constrained optimization considering assembly constraints, position of the workpieces, and kinematics and redundancy of the bimanual robot. The proposed approach is evaluated with simulation of a peg-in-hole assembly with an L-shaped peg and two 3-dof manipulators.
In the control of the robotic manipulators, the variable structure control method for the get Point Regualation has a advantage of the insensitivity about parameter variations and disturbances. When the robotic manipulators are controlled by a point-to-point scheme, no path constraint is considered. Thus, the variable structure control method will be effectively applied only if the trajectory of the robot hand is estimated precisely. In this paper, the joint trajectories in the joint space and the hand trajectory in the cartesian space are calculated by the variable structure control method, and an algorithm is suggested to elaborate the deviation error of the robot hand from a straight line path. The result of this study will become a base of the effective path planning about robotic manipulators with the variable structure control concept.
In this paper, we propose a modified feedback neural network structure for adaptive control of robot manipulators. The proposed structure is that all of network output feedback into hidden units and output units. Learning algorithm is standard back-propagation algorithm. The simulation showed the effectiveness of using the new neural network structure in the adaptive control of robot manipulators.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.6
no.2
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pp.111-119
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1996
In this paper, we propose time-optimal trajectory planning algorithms for cooperative multi-robot manipulators system considering optimal load distribution. Internal forces essentially effect on time optimal trajectory planning and if they are comitted, the time optimal scheme is not no longer true. Therefore, we try to find the internal force factors of cooperative robot manipulators system in a time-optimal aspect. In this approach, a specific generalized inverse is used and is fuzzified for the purpose. In this optimal method, the fuzzy logic concept is used and selected for diminishing computation time, for finding the load distribution factors.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.11
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pp.970-975
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2002
We suggests an effective method to construct time-varying C-obstacles in the 3-dimensional configuration space (C-space) using free arc. The concept of free arc was defined mathematically and the procedure to find free arc in the case off-dimensional C-space was derived in [1]. We showed that time-varying C-obstacles can be constructed efficiently using this concept, and presented simulation results for two SCARA robot manipulators to verify the efficacy of the proposed approach. In this paper, extensions of this approach to the 3-dimensional C-space is introduced since nearly all industrial manipulators are reasonably treated ill the too or three dimensional C-space f3r collision avoidance problem The free arc concept is summarized briefly and the method to find lice arc in the 3-dimensional f-space is explained. To show that this approach enables us to solve a practical collision avoidance problem simulation results f3r two PUMA robot manipulators are presented.
This paper presents a method for solving the path planning problem for robot manipulators. The technique allows manipulators to move from a specified starting point to a goal without colliding with objects in two dimensional environment. Approximate cell decomposition with a greedy depth-first search algorithm is used to guide the end effector though Cartesian space and genetic algorithms are used to solve the joint variable for the robot manipulators.
This paper presents the learning controller for robot manipulators to track the desired trajectory exactly. The learning controller, based on the Lyapunov theory, consists of a fixed PD action and a repetitive action for the purpose of feedforward compensation which is adjusted utilizing a linear combination of the velocity and position errors. The learning controller Is often used In case of the desired trajectories are periodic tasks, and has advantage that it periodically converges to zero even if we don't know the exact dynamic parameters. In this paper, we show that the position and velocity errors of robot manipulators converge to zero sa time goes infinite for the input is periodic function and show a good trajectory tracking performance In the cartesian space.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.4
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pp.2370-2378
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2015
This paper proposes an algorithm using Lagrange interpolation method to realize trajectory planning for torque minimization of robot manipulators. For the algorithm, position constraints of robot manipulators should be given and the stability of robot manipulators should be satisfied. In order to avoid Runge's phenomenon, we set up time interpolation points using Chebyshev interpolation points. After that, we found suitable angle which corresponds to the points and then we got trajectories of joint's angle, velocity, acceleration using Lagrange interpolation method. We selected performance index for torque consumption optimization of robot manipulator. The method went through repetitive computation process to have minimum value of the performance index by calculated trajectory. Through the process, we could get optimized trajectory to minimize torque and performance index and guarantee safety of the motion for manipulator performance.
Hydraulic manipulators have been widely used in many different fields due to their high force/torque to inertia ratio. The increased speed of hydraulic manipulators requires solutions to problems ranging from mechanical design to the need to determine a robot model suitable for model-based control. As a solution, this paper presents the integration of SolidWorks with Simscape for designing and controlling hydraulic manipulators. The integration provides a platform for the rapid control prototyping of a hydraulic robot without the need to build actual prototypes. The mechanical drawings of a manipulator are first created using Solidworks and are then imported into Simscape, where the manipulator is represented by connected block diagrams based on the principle of physical modeling. Simulation examples for a 3D manipulator made by KNR SYSTEM INC are verified to show the effectiveness of the presented platform.
The dynamic equations of robotic manipulators can be derived from either Newton-Euler equation or Lagrangian equation. Model parameters which appear in the resulting dynamic equation are the nonlinear functions of both the inertial parameters and the geometric parameters of robotic manipulators. The identification of the model parameters is important for advanced robot control. In the previous methods for the identification of the model parameters, the geometric parameters are required to be predetermined, or the robotic manipulators are required to follow some special motions. In this paper, we propose an approach to the identification of the model parameters, in which prior knowledge of the geometric parameters is not necessary. We show that the estimation equation for the model parameters can be formulated in an upper block triangular form. Utilizing the special structures, we obtain a simplified least-square estimation algorithm for the model parameter identification. To illustrate the practical use of our method, a 4DOF SCARA robot is examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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