International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.155-161
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2019
We introduces a mobile robot that can navigate on a power transmission line arranged in bundled conductors. The designs of the proposed robot are performed for navigation on bundled conductors, and the navigation method for bundled conductors and obstacle avoidance are presented. The robot consists of 13 degrees of freedom (DOF) with a symmetrical structure for the left and right parts, including the four wheel joints. The navigation method is designed using a combination of three motion primitives such as linear motion of counterbalancing box, linear motion of robot arm, and rotational motion of wheel part. To examine the performance of the proposed robot, navigation simulations are conducted using $ADAMS^{TM}$. The robot navigations were simulated on obstacle environments that consisted of two- and four-conductor bundles. Based on the simulation results, the performance of the proposed robot was reviewed through the analysis of the trajectories of end-effectors. We confirmed that the proposed robot was capable of achieving optimal navigation on bundled conductors that included obstacles.
In this paper, a wall climbing robot, called LAVAR, is developed, which is using an impeller for adhering. The adhesion mechanism of the robot consists of an impeller and two-layered suction seals which provide sufficient adhesion force for the robot body on the non smooth vertical wall and horizontal ceiling. The robot uses two driving-wheels and one ball-caster to maneuver the wall surface. A suspension mechanism is also used to overcome the obstacles on the wall surface. For its design, the whole adhering mechanism is analyzed and the control system is built up based on this analysis. The performances of the robot are experimentally verified on the vertical and horizontal flat surfaces.
In this paper, we develop a detailed full dynamic model which includes various rough terrains for 6-wheel skid-steering mobile robot based on the real experimental autonomous vehicle called Dog-Horse Robot. We also design a co-simulation for performance comparison of path tracking algorithms. The control architecture in the co-simulation can be divided into two levels. The high level control is the closed-loop control of path tracking to follow a given path, and the low level is concerned about torque control of wheel motion. The simulation using the mechanical data of the Dog-Horse Robot is performed under the Matlab/Simulink environment. We also simulate and evaluate the performance of the model based adaptive controller.
In this article we present modular neural control for a leg-wheel hybrid robot consisting of three legs with omnidirectional wheels. This neural control has four main modules having their functional origin in biological neural systems. A minimal recurrent control (MRC) module is for sensory signal processing and state memorization. Its outputs drive two front wheels while the rear wheel is controlled through a velocity regulating network (VRN) module. In parallel, a neural oscillator network module serves as a central pattern generator (CPG) controls leg movements for sidestepping. Stepping directions are achieved by a phase switching network (PSN) module. The combination of these modules generates various locomotion patterns and a reactive obstacle avoidance behavior. The behavior is driven by sensor inputs, to which additional neural preprocessing networks are applied. The complete neural circuitry is developed and tested using a physics simulation environment. This study verifies that the neural modules can serve a general purpose regardless of the robot's specific embodiment. We also believe that our neural modules can be important components for locomotion generation in other complex robotic systems or they can serve as useful modules for other module-based neural control applications.
In this study, a fast motion planning method for the swing motion of a 6x6 wheel-legged robot to traverse large obstacles and gaps is proposed. The motion planning method presented in the previous paper, which was based on trajectory optimization, took up to tens of seconds and was limited to two-dimensional, structured vertical obstacles and trenches. A deep neural network based on one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN) is introduced to generate keyframes, which are then used to represent smooth reference commands for the six leg angles along the robot's path. The network is initially trained using the behavioral cloning method with a dataset gathered from previous simulation results of the trajectory optimization. Its performance is then improved through reinforcement learning, using a one-step REINFORCE algorithm. The trained model has increased the speed of motion planning by up to 820 times and improved the success rates of obstacle crossing under harsh conditions, such as low friction and high roughness.
The mechanism design of the interactive emotional robot has been carried out. The two-wheeled inverted pendulum type mechanism was adopted to improve the mobility and make the innate clumsy monoaxial bicycle motion. Even though the system is unstable in itself, it is expected for the robot to move freely in a plane, keeping the upright position only with two wheels. Two motors attached on head can make 4 motion sets, and two motors on the wheels can make 8. Therefore, 32 independent motion sets can be achieved from the robot to communicate the emotions with humans. The motion's equation of the robot was derived based on nonholonomic dynamics, and the necessary power to the wheel's rotational axis was found by simulation.
In this study, a position control algorithm for an omni-directional mobile robot based on Mecanum wheels was introduced and experimentally evaluated. Multiple ultrasonic sensors were installed around the mobile robot to obtain position feedback. Using the distance of the robot from the wall, the position and orientation of the mobile robot were calculated. In accordance with the omni-directional velocity generation mechanism, the velocity kinematics between the Mecanum wheel and the mobile platform were determined. Based on this formulation, a simple and intuitive position control algorithm was suggested. To evaluate the control algorithm, a test bed composed of artificial walls was designed and implemented. While conventional control algorithms based on normal wheels require additional path planning for two-dimensional planar motion, the omni-directional mobile robot using distance sensors was able to directly follow target positions with the simple proposed position feedback algorithm.
Ha, JongWoo;Lee, ChangJoo;Pal, Abhishesh;Park, GunWoo;Kim, HakJin
Journal of Biosystems Engineering
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제43권4호
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pp.273-284
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2018
Purpose: Conventional headland turning typically requires repeated forward and backward movements to move the farming equipment to the next row. This research focuses on developing an upland agricultural robot with an optimized headland turning mechanism that enables a $180^{\circ}$ turning positioning to the next row in one steering motion designed for a two-wheel steering, four-wheel drive agricultural robot named the HADA-bot. The proposed steering mechanism allows for faster turnings at each headland compared to those of the conventional steering system. Methods: The HADA-bot was designed with 1.7-m wide wheel tracks to travel along the furrows of a garlic bed, and a look-ahead path following algorithm was applied using a real-time kinematic global positioning system signal. Pivot turning tests focused primarily on accuracy regarding the turning radius for the next path matching, saving headland turning time, area, and effort. Results: Several test cases were performed by evaluating right and left turns on two different surfaces: concrete and soil, at three speeds: 1, 2, and 3 km/h. From the left and right side pivot turning results, the percentage of lateral deviation is within the acceptable range of 10% even on the soil surface. This U-turn scheme reduces 67% and 54% of the headland turning time, and 36% and 32% of the required headland area compared to a 50 hp tractor (ISEKI, TA5240, Ehime, Japan) and a riding-type cultivator (CFM-1200, Asia Technology, Deagu, Rep. Korea), respectively. Conclusion: The pivot turning trajectory on both soil and concrete surfaces achieved similar results within the typical operating speed range. Overall, these results prove that the pivot turning mechanism is suitable for improving conventional headland turning by reducing both turning radius and turning time.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권10호
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pp.1287-1296
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2014
This paper is about control of Automated Guided Vehicle for path following using fuzzy logic controller. The Automated Guided Vehicle is a tricycle wheeled mobile robot with three wheels, two fixed passive wheels and one steering driving wheel. First, kinematic and dynamic modeling for Automated Guided Vehicle is presented. Second, a controller that integrates two control loops, kinematic control loop and dynamic control loop, is designed for Automated Guided Vehicle to follow an unknown path. The kinematic control loop based on Fuzzy logic framework and the dynamic control loop based on two PID controllers are proposed. Simulation and experimental results are presented to show the effectiveness of the proposed controllers.
This paper proposes an inspection robot that can operate on a single square rail. Various inspection robots have been developed to identify emergency situations in industrial environments, such as those involving fires or individuals with cardiac arrest. Because the robots must operate in wide areas and long tunnels, they are designed to move along a rail installed on the ceiling. Double rail track are typically used to ensure the stability of robot movement. However, the cost for installing a double rail track is nearly two times that for a single rail track. Moreover, it is challenging to install double rail tracks while ensuring the same curvature and interval between the two rails. Therefore, in this study, an inspection robot that operate on a single square rail track is developed. To ensure stable movement in the longitudinal and lateral directions, two passive guide parts are used, and the main active wheel is allowed to move on the upper side of the square rail. The prototype was manufactured, and experiments were performed for different robot velocities.
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