$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

2링크 매니퓰레이터 제어를 위한 듀얼 확장 칼만 필터 기반의 미지 변수 추정 기법
Unknown-Parameter Identification for Accurate Control of 2-Link Manipulator using Dual Extended Kalman Filter 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.9 no.6, 2018년, pp.53 - 60  

승지훈 (전북대학교 전자공학과) ,  박정길 (로보다인시스템) ,  유성구 (군산대학교 기계융합시스템공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문은 듀얼 확장 칼만 필터를 기반으로 2링크 매니퓰레이터의 정밀한 제어를 위한 미지 변수 추정법을 제안한다. 2링크 매니퓰레이터 시스템은 기구학 및 동역학 방정식에 비선형성을 가지며 내부 파라미터의 변화에 민감한 특성을 보인다. 이러한 시스템의 경우 내부 미지 파라미터의 추정이 매우 중요하다. 특히 거친 환경에서 작업을 수행함에 있어서 중량과 관성행렬의 변화는 시스템을 불안정하게 만드는 요소이다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법을 기반으로 시스템의 상태 및 미지 변수를 동시에 추정하여 앞서 소개한 문제점들을 해결하고자 한다. 제안한 방법은 Mathwork에서 제공하는 Matlab 기반으로 시뮬레이션을 수행했고, 그 결과는 RLS 알고리즘과 비교하여 성능을 분석하였다. 제안된 방법은 상태 및 미지 변수 추정에 RLS 방법보다 뛰어난 추정 성능을 보임을 확인 하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we described the unknown parameter identification using Dual Extended Kalman Filter for precise control of 2-link manipulator. 2-link manipulator has highly non-linear characteristic with changed parameter thought tasks. The parameter kinds of mass and inertia of system is important t...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • In this paper, we present the parameter identification method using Dual Extended Kalman Filter(DEKF) including a measurement noise for a precise control. In order to verify the performance of parameter estimation, we employ the 2-Link Manipulator to do a simulation.

대상 데이터

  • 1. It is consisting of the coupled Links and the operating motors. In order to derive dynamic model, we handle with a set of nonlinear, second-order, ordinary differential equations which depend on the kinematic and inertial properties of the system.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (19)

  1. Y. H. Chen & S. Pandey, (1990). Uncertainty bounded-based hybrid control for robot manipulators, IEEE Transactions on Robotics and Automation, 6(3), 303-311. DOI : 10.1109/ICAR.1991.240529. 

  2. D. T. Lee, M. Morf & B. Friedkander. (1981). Recursive least - squares ladder estimation algorithm. IEEE Trans. Acoust Speech. Signal Processing, 29, 627-641. 

  3. Bing X., Shen Y. & Okyay K., (2016). Tracking Control of Robotic Manipulators With Uncertain Kinematics and Dynamics. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 63(10). 6439-6449. DOI : 10.1109/TIE.2016.2569068 

  4. Jafarov, E. M., Parlakci, M. A., & Istefanopulos, Y. (2005). A new variable structure PID-controller design for robot manipulators. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 13(1), 122-130. DOI : 10.1109/TCST.2004.838558 

  5. Ayala, H. V. H., & dos Santos Coelho, L. (2012). Tuning of PID controller based on a multiobjective genetic algorithm applied to a robotic manipulator. Expert Systems with Applications, 39(10), 8968-8974. DOI : 10.1016/j.eswa.2012.02.027 

  6. Perez, J., & de la Fuente, M. S. L. (2017). Trajectory Tracking Error Using Fractional Order PID Control Law for Two-Link Robot Manipulator via Fractional Adaptive Neural Networks. In Robotics-Legal, Ethical and Socioeconomic Impacts. InTech. DOI : 10.5772/intechopen.70020 

  7. Kumar, V., & Rana, K. P. S. (2017). Nonlinear adaptive fractional order fuzzy PID control of a 2-link planar rigid manipulator with payload. Journal of the Franklin Institute, 354(2), 993-1022. DOI : 10.1016/j.jfranklin.2016.11.006 

  8. S. Li, Y. Zhang, & L. Jin. (2017). "Kinematic Control of Redundant Manipulators Using Neural Networks," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 28(10), 2243-2254. DOI : 10.1109/TNNLS.2016.2574363 

  9. R. M. Robinson, C. S. Kothera, R. M. Sanner & N. M. Wereley. (2016), "Nonlinear Control of Robotic Manipulators Driven by Pneumatic Artificial Muscles," IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 21(1), 55-68. DOI : 10.1109/TMECH.2015.2483520 

  10. T. G. Thuruthel, E. Falotico, M. Manti & C. Laschi. (2018) "Stable Open Loop Control of Soft Robotic Manipulators," IEEE Robotics and Automation Letters, 3(2), 1292-1298. DOI : 10.1109/LRA.2018.2797241 

  11. W. He, H. Huang & S. S. Ge. (2018) "Adaptive Neural Network Control of a Robotic Manipulator With Time-Varying Output Constraints," IEEE Transactions on Cybernetics, 47(10), 3136-3147. DOI : 10.1109/TCYB.2017.2711961 

  12. M. Jin, S. H. Kang, P. H. Chang & J. Lee. (2017) "Robust Control of Robot Manipulators Using Inclusive and Enhanced Time Delay Control," IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 22(5), 2141-2152. DOI : 10.1109/TMECH.2017.2718108 

  13. Y. Ouyang, W. He, & X. Li. (2016) "Reinforcement learning control of a single-link flexible robotic manipulator," IET Control Theory & Applications, 11(9),1426-1433. DOI : 10.1049/iet-cta.2016.1540 

  14. S. Y. Oh. (2015) "Decision Tree State Tying Modeling Using Parameter Estimation of Bayesian Method," Journal of Digital Convergence, 13(1), 243-248. 

  15. K. J. Park. & D. Y. Lee. (2016) "Nonlinear Inference Using Fuzzy Cluster," Journal of Digital Convergence, 14(1), 203-209. 

  16. T. Yu. & Y. Zhai. (2014) "HW/SW Co-design of a Visual Driver Drowsiness Detection System," Journal of Convergence for Information Technology, 14(1), 31-39. 

  17. K. S. Ahn, J. H. Kim & B. H. Lee. (2017) "Action Realization of Modular Robot Using Memory and Playback of Motion," Journal of Convergence for Information Technology, 7(6), 181-186. 

  18. Aksoy, S., Muhurcu, A., & Kizmaz, H. (2010, September). State and parameter estimation in induction motor using the Extended Kalman Filtering algorithm. In Modern Electric Power Systems (MEPS), 2010 Proceedings of the International Symposium. 1-5. 

  19. S. Haykin, (2001). Kalman Filtering and Neural Networks. DOI : 10.1002/0471221546 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로