학습방식에 의한 로봇 매니퓰레이터의 힘 제어 : Using the Optimal Approaching Method of End-effector to its Environment 외부환경에 대한 End-Effector의 최적접근법의 이용 = Force Control of Robotic Manipulator Based on Learning Method
저자
심귀보 (중앙대학교 공과대학 제어계측공학과)
발행기관
학술지명
생산공학연구소 논문집(Journal of The Research Institute of Production Engineering)
권호사항
발행연도
1994
작성언어
Korean
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
113-128(16쪽)
제공처
소장기관
로봇 매니퓰레이터와 외부환경과의 접촉동작을 수반하는 작업에 있어서 로봇 매니퓰레이터의 힘 제어는 매우 중요하다. 이 동작에서 로봇 매니퓰레이터와 외부환경사이에는 비접촉상태에서 접촉상태로 천이하며, 이 때 로봇 매니퓰레이터와 외부환경 사이에는 접촉력이 발생한다. 이 접촉력은 물체의 강성이나 로봇 매니퓰레이터의 접근속도 및 접촉형태 등에 따라서 크게 지배된다. 일반적으로 대상물의 강성이 작은 경우에는 계의 고유진동수가 낮기 때문에 접촉력의 영향은 무시할 수가 있지만, 강성이 큰 경우에는 무시할 수 없고 경우에 따라서는 대상물을 파괴할 가능성도 있다. 이 접촉력은 로보트 핸드의 접근속도를 낮추어 충돌에너지를 작게하면 해결되지만 작업의 고속화가 요구되고 있는 지금 접근속도를 필요이상으로 낮추는 것은 좋지 않다. 결국 이 접촉력은 작업의 고속화에 따라서 해결하지 않으면 안되는 문제중의 하나인 것이다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 접촉동작을 수반하는 시스템에 있어서 학습을 통한 로보트 매니퓰레이터의 안정한 힘 제어계를 구성하는 것이며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 검토한다.
The force control of a robotic manipulator is very important in tasks which is accompanied with contact motion between the robotic manipulator and its environment. In general, the contact forces such as impact can be occurred in this motion. These forces are the function of contact geometry, approach velocity, and stiffness of a handling object etc. The magnitude of these forces increase with contact velocity. Sometimes this force can produce instability of poor control performance, and determine the ultimate success or failure of tasks. Therefore, the control of the initial impact forces is one of the important problems in tasks that involve force control. In this paper, force control method of robotic manipulator based on learning technique is proposed by using the optimal approaching method of end-effector to its environment under system accompanied with contact motion. The effectiveness of the proposed method in this paper is confirmed by some computer simulations.
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