Robot inverse kinematics solution is a complex nonlinear equation and very time-consuming task. This paper propose to use TSK fuzzy reasoning for solving robot inverse kinematics. A fuzzy model of inverse kinematics is identified by using input-output data and the model is used to solve the inverse kinematics. To show that, when used in robot inverse kinematics, fuzzy model is simple and generates a fairly accurate solution, a fuzzy model of inverse kinematics for PUMA robot is constructed.
Suesut, T.;Srisuwan, K.;Kummool, S.;Tipsuwanporn, V.;Kulphanich, S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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pp.478-478
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2000
In this paper, presents the design of mobile field robot controlled by microcomputer. The computer works as the supervisory system for decision making and sending command to control the field robot. An information from encoder, infrared sensors using for control task of the robot that can be interconnected with the computer through the serial communication RS422 standard. In this case, the user can design the program algorithm base on microcomputer in order to control and define the routing of the mobile robot. Moreover, the robot can be installed other equipment fer collect data such as picture, sound, temperature etc., in order to working in the dangerous area.
In this paper, we delelop 4-axis motion controller using TMS320c30 DSP chip and build a 5-axis vertical articulated robot control system. The 4-aixs controller uses a DSP, a high-speed AID and a D/A converter to implement advanced robot control algorithms. The robot control system uses VME-bus and VxWorks realtime multi-tasking operating system. We use RCCL type to implement robot languages.
The objective of this study is to investigate the optimal arrangement of cameras used for the robot's vision control scheme. The used robot's vision control scheme involves two estimation models, which are the parameter estimation and robot's joint angle estimation models. In order to perform this study, robot's working region is divided into three work spaces such as left, central and right spaces. Also, cameras are positioned on circular arcs with radius of 1.5m, 2.0m and 2.5m. Seven cameras are placed on each circular arc. For the experiment, nine cases of camera arrangement are selected in each robot's work space, and each case uses three cameras. Six parameters are estimated for each camera using the developed parameter estimation model in order to show the suitability of the vision system model in nine cases of each robot's work space. Finally, the robot's joint angles are estimated using the joint angle estimation model according to the arrangement of cameras for robot's point-position control. Thus, the effect of camera arrangement used for the robot's vision control scheme is shown for robot's point-position control experimentally.
This paper proposes a mobile robot platform for education that can experiment with various autonomous driving algorithms such as obstacle avoidance and path planning. The platform consists of a robot module and a remote controller module, both of which are based on the Arduino Nano 33 IoT embedded board. The robot module is designed as a differential drive type using two encoder motors, and the speed of the motor is controlled using PID control. In the case of the remote controller module, a command to control the robot platform is received with a 2-axis joystick input, and an elliptical grid mapping technique is used to convert the joystick input into a linear and angular velocity command of the robot. WiFi and Zigbee are used for communication between the robot module and the remote controller module. The proposed robot platform was tested by measuring and comparing the linear velocity and angular velocity of the actual robot according to the linear velocity and angular velocity commands of the robot generated by the input of the joystick.
During operating given working a robot manipulator makes some problems such as the accumulation of the error or the deviation from the command trajectory. These problems are mainly due to the disturbance noise or unmodeled system parameters. To solve these problems most of robot manipulators equip the controller. But if exact controller gains are not seleced we can't decrease the working efficiency(such as compensation about error or deviation) of the robot manipulator. So in this paper we present the controller gain tuning law by which we can find the controller gain which satisfies the per-formance specification of the robot manipulator during working of the robot. The proposed algorithm is derived from the Laypunov direct method. And by the simulation on the 4-axis SCARA type robot(SAMSUNG SM5 Robot) we guarantee the performance of this algorithm.
This paper proposes a multi-modal complex motion authoring tool for creating robot contents. The proposed tool is user-friendly and allows general users without much knowledge about robots, including children, women and the elderly, to easily edit and modify robot contents. Furthermore, the tool uses multi-modal data including graphic motion, voice and music to simulate user-created robot contents in the 3D virtual environment. This allows the user to not only view the authoring process in real time but also transmit the final authored contents to control the robot. The validity of the proposed tool was examined based on simulations using the authored multi-modal complex motion robot contents as well as experiments of actual robot motions.
Robot usually requires spline motion to move through multiple knots. In this paper, catmull-rom spline method is applied to the trajectory planning of industrial robot in task space. Centripetal catmull-rom is selected to avoid self-intersection and slow motion which can be occurred in uniform and chordal spline. The method to set two control points are proposed to satisfy velocity conditions of initial and final knots. To optimize robot motion, time scaling method is presented to minimize margin between real robot value and maximum value in velocity and acceleration. The simulation results show that the proposed methods are applied to trajectory planning and robot can follow the planned trajectory while robot motion does not exceed maximum value of velocity and acceleration.
This paper is to present map building of mobile robot using RFID (Radio Frequency Identification) technology and ultrasonic sensor. For mobile robot to perform map building, the mobile robot needs its localization and accurate driving in space. In this reason, firstly, kinematic modeling of mobile robot under non-holonomic constrains is introduced. Secondly, based on this modeling, a tracking controller is designed for tracking a given path based on backstepping method using Lyapunov function. The Lyapunov function is also introduced for proving the stability of the designed tracking controller. Thirdly, 2D map building is performed by RFID system, mobile robot system and ultrasonic sensors. The RFID mobile robot system is composed of DC motor, encoder, ultra sonic sensor, digital compass, RFID receiver and RFID antenna. Finally, the path tracking simulation results and map building experimental results are presented to show the effectiveness of the designed controller.
로봇 어플리케이션의 활용도는 사회 전반에서 점차 확대되고 있지만 로봇들의 컴퓨팅 자원 차이로 인해 한 로봇에서 다양한 어플리케이션을 실행하기는 힘든 실정이다. 본 논문에서는 로봇이 주변장치와의 자원 공유를 통해 자원의 제약을 극복하는 프레임워크를 제안한다. 프레임워크는 협업에 요구되는 공통 구성 요소들을 정의한다. 또한 네트워크로 연결된 로봇과 다양한 장치의 예시를 통해 프레임워크의 동작 흐름을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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