The Direct Arm(DDA) is a SCARA typed direct drive manipulator with three degree of freedom(DOF) using the direct motor of the NSK company. In the paper, we propose a convenient interface for the SCARA-type robot which is practical to use. The proposed Visual Robot Teaching Mode using 3D graphics replaces the current teaching box. And besides this graphical teaching software can be implemented on the PC which is company used as a robot controller. This program was developed for the Windows 95 OS.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.8
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pp.726-734
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2007
Generally, a mobile robot is moved by original input programs. However, it is very hard for a non-expert to change the program generating the moving path of a mobile robot, because he doesn't know almost the teaching command and operating method for driving the robot. Therefore, the teaching method with speech command for a handicapped person without hands or a non-expert without an expert knowledge to generate the path is required gradually. In this study, for easily teaching the moving path of the autonomous mobile robot, the autonomous mobile robot with the function of speech recognition is developed. The use of human voice as the teaching method provides more convenient user-interface for mobile robot. To implement the teaching function, the designed robot system is composed of three separated control modules, which are speech preprocessing module, DC servo motor control module, and main control module. In this study, we design and implement a speaker dependent isolated word recognition system for creating moving path of an autonomous mobile robot in the unknown environment. The system uses word-level Hidden Markov Models(HMM) for designated command vocabularies to control a mobile robot, and it has postprocessing by neural network according to the condition based on confidence score. As the spectral analysis method, we use a filter-bank analysis model to extract of features of the voice. The proposed word recognition system is tested using 33 Korean words for control of the mobile robot navigation, and we also evaluate the performance of navigation of a mobile robot using only voice command.
This study shows a control strategy that acquires both precision and manipulation sensitivity of remote center motion with manual traction for a surgical assistant robot. Remote center motion is an essential function of a laparoscopic surgical robot. The robot has to keep the position of the insertion port in a three-dimensional space, and general laparoscopic surgery needs 4-DoF (degree-of-freedom) motions such as pan, tilt, spin, and forward/backward. The proposed robot consists of a 6-axis collaborative robot and a 2-DoF end-effector. A 6-axis collaborative robot performs the cone-shaped trajectory with pan and tilt motion of an end-effector maintaining the position of remote center. An end-effector deals with the remaining 2-DoF movement. The most intuitive way a surgeon manipulates a robot is through direct teaching. Since the accuracy of maintaining the remote center position is important, direct teaching is implemented based on position control in this study. A force/torque sensor which is attached to between robot and end-effector estimates the surgeon's intention and generates the command of motion. The predefined remote center position and the pan and tilt angles generated from direct teaching are input as a command for position control. The command generation algorithm determines the direct teaching sensitivity. Required torque for direct teaching and accuracy of remote center motion are analyzed by experiments of panning and tilting motion.
This paper presents an implementation of speech recognition system for teaching an autonomous mobile robot. The use of human speech as the teaching method provides more convenient user-interface for the mobile robot. In this study, for easily teaching the mobile robot, a study on the autonomous mobile robot with the function of speech recognition is tried. In speech recognition system, a speech recognition algorithm using HMM(Hidden Markov Model) is presented to recognize Korean word. Filter-bank analysis model is used to extract of features as the spectral analysis method. A recognized word is converted to command for the control of robot navigation.
Direct teaching is an essential function for collaborative robots for easy use by non-experts. For most robots, direct teaching is implemented only in joint space because the realization of Cartesian space direct teaching, in which the orientation of the end-effector is fixed while teaching, requires a measurement of the end-effector force. Thus, it is limited to the robots that are equipped with an expensive force/torque sensor. This study presents a Cartesian space direct teaching method for torque-controlled collaborative robots without either a force/torque sensor or joint torque sensors. The force exerted to the end-effector is obtained from the external torque which is estimated by the disturbance observer-based approach with the friction model. The friction model and the estimated end-effector force were experimentally verified using the robot equipped with joint torque sensors in order to compare the proposed sensorless approach with the method using torque sensors.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.33
no.8
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pp.647-654
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2016
Controlling a mobile robot using conventional control devices requires skill and experience, and is not intuitive, especially in complex environments. For human-mobile robot cooperation, the direct-teaching method with impedance control has been used most frequently in complex environments. This thesis proposes a new direct-teaching method for a mobile robot utilizing variable impedance control. This includes analysis of user intention, which is changed by force and moment. A fuzzy inference technique is proposed in this thesis for identification of user intension. The direct teaching of a mobile robot based on variable impedance control through fuzzy inference is experimentally verified by comparing its efficiency to that of the conventional impedance control-based direct teaching of a mobile robot. Experimental data, such as the total time consumed, path error time, and the total energy used by the user, were recorded. The results showed that the efficiency of variable impedance control was increased.
Kim, Peter Ki;Park, Hyeonjun;Bae, Ji-Hun;Park, Jae-Han;Lee, Dong-Hyuk;Park, Jaeheung;Kyung, Jin-Ho;Baeg, Moon-Hong
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.8
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pp.656-664
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2016
While anthropomorphic robots are gaining interest, dual-arm robots are widely used in the industrial environment. Many methods exist in order to implement bimanual tasks by dual-arm robot. However, kinesthetic teaching is used in this paper. This paper suggests three different kinesthetic teaching methods that can implement most of the human task by the robot. The three kinesthetic teaching methods are joint level, task level, and contact level teaching. The task introduced in this paper is box packing, which is a popular and complex task in industrial environment. The task is programmed into the dual-arm robot by utilizing the suggested kinesthetic teaching method, and this paper claims that most tasks can be implemented by using the suggesting kinesthetic teaching methods.
This study examines whether the reinforcement theory would be effectively applied to teaching assistant robots between a robot and a student in the same way as it is applied to teaching methods between a teacher and a student. Participants interact with a teaching assistant robot in a 3 (types of robots: positive reinforcement vs. negative reinforcement vs. both reinforcements) by 2 (types of participants: honor students vs. backward students), within-subject experiment. Three different types of robots, such as 'Ching-chan-ee' which gives 'positive reinforcement', 'Um-bul-ee' which gives 'negative reinforcement', and 'Sang-bul-ee' which gives both 'positive and negative reinforcement' are designed based on the reinforcement theory and the token reinforcement system. Participants' task performance and reaction rate are measured according to the types of robots and the types of participants. In task performance, the negative reinforcement robot is more effective than the other two types, but regarding the number of stimulus, the less the stimulus is, the more effective the task performance is. Also, participants showed the highest reaction rate on the negative reinforcement robot which implies that the negative reinforcement robot is most effective to motivate students. The findings demonstrate that the participants perceive the teaching assistant robot not as a toy but as a teaching assistant and the reinforcement interaction is important and effective for teaching assistant robots to motivate students. The results of this study can be implicated as an effective guideline to interaction design of teaching assistant robots.
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.
This study, as a part of integrated human-robot ergonomics, improves the robot motion control on the robot task in the TOES/WCS whose purpose is improving the teaching task constructed in the previous study. First, the updated combined fuzzy process using a new membership function with Weber's law is constructed for the purpose of coordinate reading of the end points in the macro motion control. Second, an algorithm using the geometric analysis is desinged in order to calculate position values and posture values of the robot joints. Third, the MGSLM method is designed to remove unnecessary the robot motion control caused by the GSLM method in the micro motion control. Consequently, proposed methods in this study lessen burdcn of a human of an improvement of the robot motion control and reduce the teaching time of a human operator and inaccuracy of the teaching task, which contribute to the integrated human-robot ergonomics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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