In this study, to maximize the performance of a robot manipulator optimization-based method are proposed. The concept of allowable velocity and force is proposed to precisely evaluate the maximum directional kinematic capability of a redundant manipulator. For a general redundant manipulator, an optimization problem is formulated to determine the maximum achievable velocity and force projected along the base direction at any target position in the workspace. This provides quantitative information on allowable (i.e., maximum directional) velocity and force to be precisely visualized in 2D and 3D complicated shapes, which conventional manipulability ellipsoid cannot provide. As application examples, allowable velocity and force are evaluated for the distributed actuation mechanism (DAM)-based three-link planar manipulator, the 3RRR planar parallel manipulator, and the UR5 robot (a spatial manipulator with 6 degrees of freedom). The simulation and experimental results validate that the proposed method can precisely determine allowable velocity and force, thereby contributing to planning the optimal operation for a given task.Simultaneous maximization of velocity and force of a robot manipulator is determined based on multi-objective optimization framework. To show the effectiveness of the proposed method, we applied it to a DAM-based three-link planar manipulator, the 3RRR planar parallel manipulator, and the UR5 robot. In particular, a novel concept of bioinspired variable gearing of the DAM was demonstrated to show the effectiveness of the proposed method. This study optimizes the performances (i.e., both velocity and force) of the DAM-based on the novel concept of continuously variable gearing, which is inspired by muscle movement. To quantify continuously variable gearing in the DAM, the structural gear ratio (defined as joint speed/motor speed) is mathematically derived in terms of the slider position and the joint angle. Then, for a DAM-based three-revolute joint manipulator, a multi-objective optimization problem is formulated to determine the maximum end-effector velocity according to varying payloads. An optimization framework consisting of the analysis and optimization modules is constructed to verify the proposed concept with a comparison of an equivalent joint actuation mechanism (JAM)-based three-revolute joint manipulator. The numerical results demonstrate that the bioinspired variable gearing of the DAM allows for a significant enhancement of end-effector velocity and force, depending on a given task.In addition, trajectory planning based on the proposed maximum performance evaluation method was conducted for a manipulator based on the DAM and the equivalent JAM. The overall path was set based on the allowable velocity and force polygons, and the specific task was set based on the result of multi-objective optimization. Then, trajectory planning was determined through linear interpolation based on the optimization results for each target positions, and numerical analysis was performed for the tracking control. As a result, it was shown that effective trajectory planning was performed through the proposed maximum performance evaluation method.
본 연구에서는 로봇 매니퓰레이터의 성능을 극대화하기위한 최적화 기반 방법을 제안한다. 허용 속도 및 힘의 개념은 중복 매니퓰레이터의 최대 방향 기구학적 능력을 정확하게 평가하기 위해 제안된다. 일반적인 여유 구동 매니퓰레이터에 대하여, 작업 공간의 모든 대상 위치에서 기준 방향을 따라 투영되는 최대 달성 가능한 속도와 힘을 결정하기 위해 최적화 문제가 공식화된다. 이는 기존의 조작성 타원체가 제공할 수 없는 2D 및 3D 복잡한 모양으로 정확하게 시각화 할 수 있는 허용 가능 (즉, 최대 방향성) 속도 및 힘에 대한 정량적 정보를 제공한다. 적용 예로서 허용 가능한 속도와 힘은 분산 구동 메커니즘 기반 3 링크 평면 매니퓰레이터, 3RRR 평면 매니퓰레이터, UR5 로봇 (6 자유도를 가진 공간 매니퓰레이터)에 대해 평가된다. 시뮬레이션 및 실험 결과는 제안된 방법이 허용 가능한 속도와 힘을 정확하게 결정할 수 있음을 입증하여 주어진 작업에 대한 최적의 작동 계획에 기여한다.로봇 매니퓰레이터의 속도와 힘의 동시 최대화는 다목적 최적화 프레임 워크를 기반으로 결정된다. 제안된 방법의 효과를 보여주기 위해 분산 구동 메커니즘 기반 3 링크 평면 매니퓰레이터, 3RRR 평면 매니퓰레이터, UR5 로봇에 적용하여 확인하였다. 특히, 분산 구동 메커니즘의 생체 영감 가변 기어링의 새로운 개념이 입증되었다. 이 연구는 근육 운동에서 무단 변속 기어링의 새로운 개념을 기반으로 분산 구동 메커니즘의 성능 (즉, 속도와 힘, 모두)을 최적화한다. 분산 구동 메커니즘에서 지속적으로 변하는 기어링을 정량화 하기 위해 구조적 기어비 (조인트 속도/모터 속도로 정의됨)는 슬라이더 위치 및 조인트 각도 측면에서 수학적으로 파생된다. 그런 다음 분산 구동 메커니즘 기반 3 회전 관절 매니퓰레이터의 경우 다양한 페이로드에 따라 최대 엔드 이펙터 속도를 결정하기 위해 다목적 최적화 문제가 공식화된다. 분석 및 최적화 모듈로 구성된 최적화 프레임 워크는 제안된 개념을 등가 조인트 구동 메커니즘 기반 3 회전 조인트 매니퓰레이터와 비교하여 검증하기 위해 구성된다. 수치 결과는 분산 구동 메커니즘의 생체 영감 가변 기어링이 주어진 작업에 따라 엔드 이펙터 속도와 힘을 크게 향상시킬 수 있음을 보여준다.또한 제안된 최대 성능 평가 방법에 기반한 경로 계획을 분산 구동 메커니즘 기반 매니퓰레이터 및 등가의 조인트 구동 메커니즘 기반 매니퓰레이터에 대하여 수행하였다. 먼저 허용 가능 속도 및 힘 다각형을 바탕으로 전반적인 경로를 설정하고, 다목적 최적화 결과를 바탕으로 구체적인 작업을 설정하였다. 그리고 각 목표위치에 대한 최적화 결과를 바탕으로 선형 근사를 통해 경로 계획을 수행하였고 이를 따르는 제어를 위해 수치적 해석을 진행하였다. 그 결과 제안된 최대 성능 평가 방법을 통해 효과적인 경로계획이 가능함을 보였다.
