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맥스웰-슬립 모델을 이용한 토크제어 로봇의 직접 교시 성능 개선 = Improvement of Direct Teaching Performance of a Torque-Controlled Robot Using Maxwell-Slip Model
Direct teaching is a technique in which the operator holds the robot’s end-effector and moves it to the desired position to teach the task. Direct teaching is available in a torque-controlled robot using the robot's dynamics and friction model without a force/torque sensor or joint torque sensors. In this case, the direct teaching performance depends on the accuracy of the model, and in general, the modeling error occurs mostly in the friction model. In this study, a friction model based on the Maxwell-slip model was introduced to eliminate the discontinuity of static friction compensation occurring in the Coulomb-viscous friction model. Continuous friction compensation based on the Maxwell-slip friction model reduces the amount of force the user should apply to the robot for direct teaching. It is also suitable for users to create smooth position and velocity trajectories because no sudden changes occur.
더보기직접 교시는 작업자가 로봇의 말단을 잡고 원하는 위치로 이동시켜서 작업을 교시하는 기법이다. 토크제어 로봇은 로봇의 동역학과 마찰모델을 이용하여 힘/토크센서 또는 관절 토크센서 없이 직접 교시가 가능하다. 이 때 직접 교시 성능은 동역학 모델의 정확도에 따라 달라지며, 일반적으로 계산된 입력의 오차는 대부분 마찰모델에서 발생한다. 본 연구에서는 쿨롱-점성 마찰모델에서 발생하는 정지마찰보상의 불연속성 문제를 해결하기 위하여 맥스웰-슬립 모델 기반의 마찰모델을 도입하였다. 맥스웰-슬립 모델을 이용한 연속적인 정지마찰 보상은 직접 교시를 위해 사용자가 로봇에 인가해야 하는 힘의 크기를 감소시킨다. 또한 마찰토크 보상이 연속적으로 변하므로 사용자가 부드러운 위치 및 속도 궤적을 생성하는 데 적합하다.
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