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학술대회자료
저자정보
Nattapon Jaisumroum (King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang) Pholchai Chotiprayanakul (King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang) Sunpasit Limnararat (King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2016
발행연도
2016.10
수록면
1,073 - 1,076 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

Decentralized Control with Neural Network of Cooperative Robot Manipulator For Object Balancing Task on Flat Plate
Nattapon Jaisum ,  oum ,  Pholchai Chotip 외 4명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2017.10 학술대회자료

2016

Self-Tuning Control with Neural Network for Robot Manipulator
Nattapon Jaisum ,  oum ,  Pholchai Chotip 외 4명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2016.10 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper presents an approach of the self-tuning control with neural network for robot manipulator in an object balancing task. A 3DOF robot arm (Novint Falcon 3D haptic) is used to hold a flat plate balancing a cylindrical object put on. Since a neural network algorithm were presented earlier in [1],[2] in order to learn and control the posture of the robot, we now employ the visual feedback into neural network to enable the robot arm learn to move its end effector. A webcam is used to determine position of a cylinder object rolling on a flat plate that the robot is holing. The images are processed to the object position by neural network. The output of the neural network is the height of the robot’s end-effector that the robot has to lift the plate. The neural network must learn and self-calibrate by some repeating trail movements until the virtual feedback enable the robot arm adopts recalibrating parameters to stabilize the rolling task. The results of experiments show the learning procedure of the neural network is succeed in self-tuning control.
#Robotic Interaction #Neural Network #Self-Tuning Control

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. DYNAMIC MODEL OF ROBOTIC
3. Controller of the robot manipulator
4. Result
5. Conclusion
REFERENCES

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-003-001867083