In this study, a motion planning method based on the integer representation of contact status between wheels and the ground is proposed for planning swing motion of a 6×6 wheel-legged robot to cross large obstacles and gaps. Wheel-legged robots can drive on a flat road by wheels and overcome large obstacles by legs. Autonomously crossing large obstacles requires the robot to perform complex motion planning of multi-contacts and wheel-rolling at the same time. The lift-off and touch-down status of wheels and the trajectories of legs should be carefully planned to avoid collision between the robot body and the obstacle. To address this issue, we propose a planning method for swing motion of robot legs. It combines an integer representation of discrete contact status and a trajectory optimization based on the direct collocation method, which results in a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problem. The planned motion is used to control the joint angles of the articulated legs. The proposed method is verified by the MuJoCo simulation and shows that over 95% and 83% success rate when the height of vertical obstacles and the length of gaps are equal to or less than 1.68 times of the wheel radius and 1.44 times of the wheel diameter, respectively.
This paper presents a numerical method of the minimum-time trajectory planning for a robot manipulator amid obstacles. Each joint displacement is represented by the linear combination of the finite-term quintic B-splines which are the known functions of the path parameter. The time is represented by the linear function of the same path parameter. Since the geometric path is not fixed and the time is linear to the path parameter, the coefficients of the splines and the time-scale factor span a finite-dimensional vector space, a point in which uniquely represents the manipulator motion. The displacement, the velocity and the acceleration conditions at the starting and the goal positions are transformed into the linear equality constraints on the coefficients of the splines, which reduce the dimension of the vector space. The optimization is performed in the reduced vector space using nonlinear programming. The total moving time is the main performance index which should be minimized. The constraints on the actuator forces and that of the obstacle-avoidance, together with sufficiently large weighting coefficients, are included in the augmented performance index. In the numerical implementation, the minimum-time motion is obtained for a planar 3-1ink manipulator amid several rectangular obstacles without simplifying any dynamic or geometric models.
Laser welding application for car body manufacturing has many advantages in the stiffness and the lightness of vehicle, the productivity of assembly line, and the degree of freedom in design. This presentation will express the innovation of car body manufacturing including parameter optimization, process modeling, and system integration. In this application the investment for systems was cut down dramatically by real time switching over the laser path between two welding stations. Points of technical discussion are as follows; optimization of parameters such as laser power, robot speed and trajectory, compact and useful design of jig & fixture to assure welding quality for 3 sheet-layer zinc-coated steel, system integration between 4㎾ Nd:YAG laser device and the other systems, on-line real time welding quality monitoring system, perfect safety standards for high power laser, minimization of consumption costs such as arc lamp, protective glass for optic, etc. This application was successfully launched mass production line in 2001. The laser-welded line of side panel consists of 122 stitches totally. And the length is about 2.4m.
본 논문은 동적인 균형을 위한 새로운 동작변환 기법을 제시한다. 이는 불균형한 동작을 원래의 동작 특성을 최대한 보존하면서 균형잡힌 동작으로 고쳐주는 새로운 동작 편집 기법으로서, 정적 균형만을 다루었던 기존의 연구와는 달리, 동적인 동작의 균형잡기 문제를 해결한다. 이 알고리즘은 두발 로봇의 균형제어에 널리 쓰이는 개념인 zero moment point (ZMP)의 자취를 구한 후, 이를 분석하는 방법을 통해서 실현되며 구체적으로는 다음과 같은 네단계로 이루어진다. 먼저, 동작 데이타를 스플라인커브로 피팅한다. 그 다음 이 데이타를 사용하여 ZMP 자취를 계산하여, 동작중에 불균형이 되는 부분을 찾는다. 여기서, 불균형은 ZMP 자취가 지지영역 밖으로 벗어나는 구간으로 정의된다. 다음으로 벗어난 ZMP 자취를 지지영역 안으로 투영시켜 새로운 ZMP 자취를 구한다. 마지막으로 구해진 새로운 ZMP 자취에 부합하도록 원래의 동작을 수정한다. 이 과정은 원래의 동작을 최대한 보존할 수 있도록 constrained optimization problem으로 수식화된다. 우리는 실험을 통해 이 알고리즘이 kinematic한 방법으로 편집된 동작에 역학적 사실성을 보장하는 유용한 방법임을 입증한다.
The model predictive controller performance of the mobile robot is set to an arbitrary value because it is difficult to select an accurate value with respect to the controller parameter. The general model predictive control uses a quadratic cost function to minimize the difference between the reference tracking error and the predicted trajectory error of the actual robot. In this study, we construct a predictive controller by transforming it into a quadratic programming problem considering velocity and acceleration constraints. The control parameters of the predictive controller, which determines the control performance of the mobile robot, are used a simple weighting matrix Q, R without the reference model matrix $A_r$ by applying a quadratic cost function from which the reference tracking error vector is removed. Therefore, we designed the predictive controller 1 and 2 of the mobile robot considering the constraints, and optimized the controller parameters of the predictive controller using a genetic algorithm with excellent optimization capability.
An athlete motion during weightlifting is analyzed based on robotic manipulability, which shows dexterities by changing the position and orientation of the end-effector of robot manipulators arbitrary or along a specified direction. The athlete body is modeled as a highly redundant robot manipulator. The motion of weightlifting is analyzed based on the selected model with a power manipulability. Power manipulability and its geometric characteristics are derived by combining kinematic manipulability and dynamic manipulability. Also, manipulability-based optimal trajectory of weightlifter for given body structure of weightlifter derived through genetic algorithm.
Two evolutionary gait generation methods for Cartesian and Joint coordinates space are compared to develop a fast locomotion for quadruped robots. GA(Genetic Algorithm) based approaches seek to optimize a pre-selected set of parameters for the locus of paw and initial position in cartesian coordinates space. GP(Genetic Programming) based technique generate few joint trajectories using symbolic regression in joint coordinates space as a form of polynomials. Optimization for two proposed methods are executed using Webots simulation for the quadruped robot which is built by Bioloid. Furthermore, simulation results for two proposed methods are analysed in terms of different coordinate spaces.
Various walking robot platforms have been developed to carry out missions such as explorations, pass of obstacle or inspections of dangerous environments. In this work, a four legs mechanism based on Jansen mechanism is developed, which can follow a certain track and overcome obstacles. To find the ideal locus, computer programs are used such as M. sketch and Working model. Using these program tools, moderate linkage sizes are selected in Science Box. Furthermore, in order to optimize design of legs, a level average analysis is used as well as Edison S/W. Through the design optimization, improved stride of locus is found.
In this paper, we propose an optimal design for starfish capturing manipulator module with four-bar linkage mechanism. A tool link with compliance is attached on the four-bar linkage, and the tool repeats detaching starfish from the ground and putting it into the storage box. Since the tool is not rigid and the manipulator is operating underwater, the trajectory of the tool tip is determined by its dynamics as well as kinematics. We analyzed the trajectory of the manipulator tool tip by quasi-static analysis considering both kinematics and dynamics. In optimization, the lengths of each link and the tool stiffness are considered as control variables. To maximize the capturing ability, capturing stroke of the four-bar manipulator trajectory is maximized. Reaction force and reaction moment, and other kinematic constraints were considered as inequality constraints.
Palletizing is necessary to promote the efficiency of storage and shipping tasks. These are, however some of the most monotonous, heavy and laborious tasks in the factory. Therefore many types of robot palletizing systems have been developed, but many robot motion commands still depend on the teaching pendent. That is, an operator inputs the motion command lines one by one. It is very troublesome, and most of all, the user must know how to type the code. That is why we propose a new GUI (Graphic User Interface) Palletizing System. To cope with this issue, we proposed a 'PLP' (Pallet Loading Problem) algorithm, Fast Algorithm and realize 3D auto-patterning visualization interface. Finally, we propose the robot palletizing simulator. Internally, the schematic of this simulator is as follows. First, an user inputs the physical information of object. Second, simulator calculates the optimal pattern for the object and visualizes the result. Finally, the calculated position data of object is passed to the robot simulator. To develop the robot simulator, we use an articulated robot, and analyze the kinematics and dynamics. Especially, All problem including thousands of boxes were completely calculated in less than 1 second and resulted in optimal solutions by the Fast Algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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