한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.850-858
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1993
Germinatin and early growth of tobacco seedlings in trays containing many cells is increasing in popularity . Since 100 % germination is not likely , a major problem is to locate and replace the content of those cells which contain either no seedling or a stunted seedling with a plug containing a viable seedling. Empty cells and seedlings of poor quality take up valuable space in a greenhouse. They may also cause difficulty when transplanting seedlings into the field. Robotic technology, including the implementation of computer vision, appears to be an attractive alternative to the use of manual labor for accomplishing this task. Operating AGBOT, short for Agricultural ROBOT, involved four steps : (1) capturing the image, (2) processing the image, (3) moving the manipulator, (4) working the gripper. This research seedlings within a cell-grown environment. the configuration of the cell-grown seedling environment dictated the design of a Cartesian robot suitable for working ov r a flat plane. Experiments of AGBOT performance in transferring large seedlings produced trays which were more than 98% survived one week after transfer. In general , the system generated much better than expected.
This paper presents a new scheme of neural network controller to improve the robustuous of robot manipulator using digital signal processors. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are particularly developed for fast numerical computations involving sums and products of variables. Digital version of most advanced control algorithms can be defined as sums and products of measured variables, thus it can be programmed and executed through DSPs. In addition, DSPs are as fast in computation as most 32-bit micro-processors and yet at a fraction of their prices. These features make DSPs a viable computational tool in digital implementation of sophisticated controllers. During past decade it was proposed the well-established theorys for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Perforating of the proposed controller is illustrated. This paper describes a new approach to the design of adaptive controller and implementation of real-time control for assembling robotic manipulator using digital signal processor. Digital signal processors used in implementing real time adaptive control algorithm are TMS320C50 series made in TI'Co..
This paper presents a new scheme of neural network controller to improve the robustuous of robot manipulator using digital signal processors. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are particularly developed for fast numerical computations involving sums and products of variables. Digital version of most advanced control algorithms can be defined as sums and products of measured variables, thus it can be programmed and executed through DSPs. In addition, DSPs are as fast in computation as most 32-bit micro-processors and yet at a fraction of their prices. These features make DSPs a viable computational tool in digital implementation of sophisticated controllers. During past decade it was proposed the well-established theorys for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Perforating of the proposed controller is illustrated. This paper describes a new approach to the design of adaptive controller and implementation of real-time control for assembling robotic manipulator using digital signal processor. Digital signal processors used in implementing real time adaptive control algorithm are TMS320C50 series made in TI'Co..
This paper presents a new scheme of neural network controller to improve to improve the robustuous of robot manipulator using digital signal processors. Digital processors, DSPs, are micro-processors that are particularly developed for fast numerical computations involving sums and products of variables. Digital version of most advanced control algorithms can be defined as sums and producrs of measured variables, thus it can be programmed and executed through DSPs. In addition, DSPs are as fist in computation as most 32-bit micro-processors and yet at a fraction of their prices. These features make DSPs a viable computational tool in digital implementation of sophisticated controllers. During past decade it was proposed the well-established theorys for the adaptive control of linear systems, but there exits relativly little gensral theoral for the adaptive control of nonlinear systems. Perforating of the proposed controller is illustrated. This paper describes a new approach to the design of adaptive controller and implementation of real-time control for assembling robotic manipulator using digital signal processor. Digital signal processors used in implementing real time adaptive control algorithm are TMS320C50 series made in TI'Co..
Continuum manipulators as a kind of mechanical arms are useful tools in special robotic applications. In medical applications, like colonoscopy, a maneuverable thin and flexible manipulator is required. This research is focused on developing a basic module for such an application using shape memory alloys (SMA). In the structure of the module three wires of SMA are uniformly distributed and attached to the circumference of a flexible tube. By activating wires, individually or together, different rotation regimes are provided. SMA model is used based on Brinson work. The SMA model is combined to model of flexible tube to provide a composite model of the module. Simulating the model in Matlab provided a platform to be used to develop controller. Complex and nonlinear behavior of SMA make the control problem hard especially when a few SMA actuators are active simultaneously. In this paper, position control of the two degree of freedom module is under focus. An experimental control strategy is developed to regulate a desired position in the module. The simulation results present a reasonable performance of the controller. Moreover, the results are verified through experiments and show that the continuum module of this paper would be used in real modular manipulators.
In this paper, it is proposed the adaptive-sliding mode control technique which is new approach to implement the robust control of industrial robot manipulator with external disturbances and parameter uncertainties. Over the past decade, the design of advanced control systems for industrial robotic manipulators has been a very active area of research and two major design categories have emerged. Sliding mode control is a well-known technique for robust control of uncertain nonlinear systems. The robustness of sliding model controllers can be shown in continuous time, but digital implementation may not preserve robustness properties because the sampling process limits the existence of a true sliding mode. Adaptive control algorithm is designed by using the principle of the model reference adaptive control method based upon the hyperstability theory. The proposed control scheme has a simple structure is computationally fast and does not require knowledge of the complex dynamic model or the parameter values of the manipulator or the payload. Simulation results how that the proposed method not only improves the performance of the system but also reduces the chattering problem of sliding mode control. Consequently, it is expected that the new adaptive sliding mode control algorithm will be suited for various practical applications of industrial robot control system.
본 논문은 미지이거나 변화하는 산업용 로봇 매니퓰레이터의 추종문제를 다룬다. 제시된 방법은 간접적응 제어기 구조를 근거로 퍼지추론에 의한 스위칭 구조를 통해 다중모델 적응제어기를 설계하고자 한다. 매니퓰레이터 한 개의 식별기를 이용한 다중 식별기들은 미지 관성 파라미터와 부하무게의 초기 추정치를 제외하고는 동일하다. 관절 액츄에이터에 가해진 토크입력은 매순간 로봇 동적시스템의 가장 근접한 식별기 모델에 의해 결정된다. 제시된 방법을 이용하여 용접라인 및 부품조립 자동화 설비 등의 적용 예로서 산업용 로봇 매니퓰레이터의 추종성능이 개선됨을 컴퓨터 모의 실험을 통해 보인다.
General industrial robots are difficult to use for precision assembly because they are operated based on position control. Their position accuracy is also usually higher than the assembly clearance (several tens of ${\mu}m$). In previous researches, force control was suggested as a robotic assembly solution. However, this method is difficult to apply in reality because of speed and cost problems. The RCC provides high speed, but applications are limited because the compliance is fixed, and it cannot detect an assembly condition during a task. A variable passive compliance device (VPCD) was developed herein. The VPCD can detect the assembly condition during tasks. This device can provide proper compliance for successful assembly tasks. The pneumatic system and the Stewart platform with an LVDT sensor were applied for measuring the displacement and variable compliance, respectively. The concept design and analysis were conducted to prove the effectiveness of the developed VPCD.
A robotic sapatial augmented reality (RSAR) system, which combines robotic components with projector-based AR technique, is unique in its ability to expand the user interaction area by dynamically changing the position and orientation of a projector-camera unit (PCU). For a moving PCU mounted on a conventional robotic device, we can compute its extrinsic parameters using a robot kinematics method assuming a link and joint geometry is available. In a RSAR system based on user-created robot (UCR), however, it is difficult to calibrate or measure the geometric configuration, which limits to apply a conventional kinematics method. In this paper, we propose a data-driven kinematics control method for a UCR-based RSAR system. The proposed method utilized a pre-sampled data set of camera calibration acquired at sufficient instances of kinematics configurations in fixed joint domains. Then, the sampled set is compactly represented as a set of B-spline surfaces. The proposed method have merits in two folds. First, it does not require any kinematics model such as a link length or joint orientation. Secondly, the computation is simple since it just evaluates a several polynomials rather than relying on Jacobian computation. We describe the proposed method and demonstrates the results for an experimental RSAR system with a PCU on a simple pan-tilt arm.
Robotic Drilling Systems(RDSs) set the standard for the factory automation systems in aerospace manufacturing. With the benefits of cost effective drilling and predictive maintenance, RDSs can provide greater flexibility in the manufacturing process. The system can be easily adopted to manage very complex and time-consuming processes, such as automated fastening hole drilling processes of large aircraft sections, where it would be difficult accomplished by workers following teaching or conventional guided methods. However, in order to build an RDS based on a CAD model, the precise calibration of the Tool Center Point(TCP) must be performed in order to define the relationships between the fastening-hole target and the End Effector(EEF). Based on the kinematics principle, the robot manipulator requires a new method to correct the 3D errors between the CAD model of the reference coordinate system and the actual measurements. The system can be called as a successful system if following conditions can be met; a. seamless integration of the industrial robot controller and the IO Level communication, b. performing pre-defined drilling procedures automatically. This study focuses on implementing a new technology called iGPS into the fastening-hole-drilling process, which is a critical process in aircraft manufacturing. The proposed system exhibits better than 100-micron 3D accuracy under the predefined working space. Based on the proposed EEF fastening-hole machining process, the corresponding processes and programs are developed, and its feasibility is studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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