An effective swing trajectory of legged robots is different from the swing trajectories of humans or animals because of different dynamic characteristics. Therefore, it is important to find optimal parameters through experiments. This paper proposes a real-time nonlinear programming (RTNLP) method for optimization of the swing trajectory of the legged robot. For parameterization of the trajectory, the swing trajectory is approximated to parabolic and cubic spline curves. The robotic leg is position-controlled by a high-gain controller, and a cost function is selected such that the sum of the motor inputs and tracking errors at each joint is minimized. A simplified dynamic model is used to simulate the dynamics of a robotic leg. The purpose of the simulation is to find the feasibility of the optimization problem before an actual experiment occurs. Finally, an experiment is carried out on a real robotic leg with two degrees of freedom. For both the simulation and the experiment, the design variables converge to a feasible point, reducing the cost value.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.263-266
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1996
A method to determine an optimal temperature trajectory that guarantees polymer products having controlled molecular weight distribution and desired values of molecular weight is presented. The coordinate transformation method and the optimal control theory are applied to a batch PMMA polymerization system to calculate the optimal temperature trajectory. Coordinate transformation method converts the original fixed-end-point, free-end-time problem to a free-end-point, fixed-end-time problem. The idea is that by making the reactor temperature track the optimal temperature trajectory one may be able to produce polymer products having the prespecified physical property in a minimum time. The on-line control experiments with the PID control algorithm have been conducted to establish the validity of the scheme proposed in this study. The experimental results show that prespecified polymer product could be obtained with tracking the calculated optimal temperature trajectory.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.405-408
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1996
Several papers have already been reported on the flexible manipulator with constant arm length. Some of industrial manipulators, however, have sliding joints. It means that the length of their arm or link varies with time. This paper discusses the trajectory contro lof such a manipulator model, and shows some of the experimental results.
Auto Guided Vehicle (AGV) equipped with mecanum wheels can move in all directions, unlike ordinary wheeled AGVs. In this paper, we propose a robust trejectory tracking control method for the mecanum wheeled AGVs in the presence of disturbances. It is constructed by combining impedance control with Integral Sliding Mode Control (ISMC), which shows robust performance against disturbances, and adding a disturbance observer (DOB) that estimates and removes disturbances. Simulation result using MATLAB/SIMULINK shows that the proposed control method has robust performance in tracking the reference trajectory under the circumstance with disturbance. The control performance is further improved when the disturbance observer is additionally used. In addition, the performance of the proposed control method was verified through experiment. It shows the result of tracking the set trajectory well.
Reducing odometer errors caused by kinematic imperfections in wheeled mobile robots is imestigated. Wheel diameters and wheelbase are corrected by using encoders without landmarks. A new velocity trajectory is proposed that compensates for an orientation error due to acceleration- resolution constraints on motor controllers. Based on this velocity trajectory, the wheel velocity of one out of two driven wheels may be changed by the traveled distance of the mobile robot. It is shown that a wheeled mobile robot can't move along a straight line exactly, even if kinematic correction are achieved perfectly, and this phenomenon is attributable to acceleration-resolution constraints on motor controllers. We experiment on a wheeled mobile robot with 2 d.o.f. are used in the experiment to verify the proposed scheme.
Unlike normal wheels, the Mecanum wheel enables omni-directional movement regardless of the orientation of a mobile robot. In this paper, a robust trajectory tracking control method is developed based on the dynamic model of the Mecanum wheel mobile robot in order that the mobile robot can move along the given path in the environment with disturbance. The method is designed using the impedance control to make the mobile robot to track the path, and the integral sliding mode control for robustness to disturbance. The good performance of the proposed method is verified using the MATLAB /Simulink simulation and also through the experiment on an actual Mecanum wheel mobile robot. In both the simulation and the experimentation, we make the mobile robot move along a reference trajectory while maintaining the robot's orientation at a constant angle to see the characteristics of the Mecanum wheel.
In recent years there has been much interest in using light-weight, higher performance arms for both commercial and space-based applications, leading to the research of flexible robot manipulator. This paper is concerned with the trajectory control of a flexible arm using inverse dynamics. Inverse problems are important to robot control and programming, since they allow one to find the appropriate inputs necessary for producing the desired outputs. The input is obtained by the numerical inversion of Laplace transformation in the time domain. And we attempt the trajectory control experiment of a flexible arm using this calculated input. In this article we compare the numerical results with experimental results and can find good agreement. The results make clear that this technique has the good potential for the control of tip trajectory of flexible robot arms.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권3호
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pp.207-213
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2000
This paper introduces a high-performance speed control system based on artificial neural networks(ANN) to estimate unknown parameters of a DC servo motor. The goal of this research is to keep the rotor speed of the DC servo motor to follow an arbitrary selected trajectory. In detail, the aim is to obtain accurate trajectory control of the speed, specially when the motor and load parameters are unknown. By using an artificial neural network, we can acquire unknown nonlinear dynamics of the motor and the load. A trained neural network identifier combined with a reference model can be used to achieve the trajectory control. The performance of the identification and the control algorithm are evaluated through the simulation and experiment of nonlinear dynamics of the motor and the load using a typical DC servo motor model.
An AUV (Autonomous Underwater Vehicle) is an unmanned underwater vessel to investigate sea environments and deep sea resource. To be completely autonomous, AUV must have the ability to home and dock to the launcher. In this paper, we consider a class of homing trajectory planning problem for an AUV with kinematic and tactical constraints in horizontal plane. Since the AUV under consideration has underactuated characteristics, trajectory for this kind of AUV must be designed considering the underactuated characteristics. Otherwise, the AUV cannot follow the trajectory. Proposed homing trajectory panning method that called VGM (Virtual Goal Method) based on visibility graph takes the underactated characteristics into consideration. And it guarantees shortest collision free trajectory. For tracking control, we propose a PD controller by simple guidance law. Finally, we validate the trajectory planning algorithm and tracking controller by numerical simulation and ocean engineering basin experiment in KORDI.
This paper is concerned with walking trajectory generation by applying the genetic algorithm. The walking trajectory is generated though three via-points and genetic algorithm is employed to find velocity and acceleration at each via-point. Also genetic algorithm is applied for balancing joint trajectory. Fitness function is used for minimizing the trajectory. As a result, new algorithm generated the smooth trajectory. The proposed algorithm is verified by the experiment of biped walking robot developed in our Control laboratory, and we compared the result with the previous walking algorithm. It showed that the new proposed algorithm generated the better walking trajectory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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