Neural network force control for industrial robots

In this paper, we present a hierarchical force control framework consisting of a high level control system based on neural network and the existing motion control system of a manipulator in the low level. Inputs of the neural network are the contact force error and estimated stiffness of the contacted environment. The output of the neural network is the position command for the position controller of industrial robots. A MITSUBISHI MELFA RV-MI industrial robot equipped with a BL Force/Torque sensor is utilized for implementing the hierarchical neural network force control system. Successful experiments for various contact motions are carried out. Additionally, the proposed neural network force controller together with the master/slave control method are used in dual-industrial robot systems. Successful experiments an carried out for the dual-robot system handling an object

Human Inspired Behavioural Control for Robot-to-Human Object Handover

วิศวกรรมศาสตร์มหาบัณฑิต (วิศวกรรมเครื่องกลและเมคาทรอนิกส์), 2564Currently, robots play an increasingly important role in human life, as the robots are capable of safely performing human-robot interactive tasks. As ageing and disability societies have become a challenge social problem in Thailand and all over the world, due to the shortage of care workers. Subsequently, to enhance the quality of life of elderly and disabled people, service robots have been taken into account to support household chores, particularly passing an object to a human. Therefore, this thesis focuses on the development of robotic human-like control by initially understanding how an equivalent human-human interaction can perform object handover naturally, reliably and safely. The preliminary human-human handover (HHH) tests were carried out to acknowledge the dynamic behavioural characteristics of the human participants in HHH. The experimental findings intensively explained human handover strategies, the interactive force profiles, object handover times, transfer locations, and the mathematical model of the giver’s arm while regulating the exerted force. The understanding of HHH behavioural responses leads to the proper design of a conceptual framework for a robot control system. The substantive tests were developed, in which a Toyota Human Support Robot (HSR) was implemented based on human-like behavioural control. Additionally, the robotic impedance control, which is suitable to control the HRS’s force-position relation while interacting with the human environment, was used. The optimized impedance parameters were experimentally identified. The main results show that the performance of the robot impedance control can be considered acceptable for HHH. This allowed the HSR to successfully pass the object to the human in a safe, reliable, and timely manner.ปัจจุบันหุ่นยนต์เริ่มมีบทบาทที่สำคัญมากขึ้นต่อการดำรงชีวิตประจำวันของมนุษย์อัน เนื่องมาจากหุ่นยนต์สามารถทำงานร่วมกันกับมนุษย์ในหลายรูปแบบได้อย่างปลอดภัย อีกทั้งพบว่า สังคมผู้สูงอายุและคนพิการกลายเป็นปัญหาใหญ่ที่ส่งผลต่อประเทศไทยและทั่วโลกเนื่องจากขาด แคลนคนดูแล เพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้สูงอายุและผู้พิการ จึงเริ่มมีการพิจารณานำหุ่นยนต์ บริการเพื่อสนับสนุนงานบ้าน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการส่งสิ่งของให้แก่มนุษย์ดังนั้นวิทยานิพนธ์นี้จึง มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาการควบคุมหุ่นยนต์ โดยเริ่มต้นศึกษาการควบคุมเชิงพฤติกรรมในการ ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับมนุษย์ที่สามารถส่งวัตถุระหว่างกันได้อย่างเป็นธรรมชาติและปลอดภัย โดยการทดสอบการส่งวัตถุระหว่างมนุษย์กับมนุษย์เบื้องต้น (Human-Human Handover : HHH) เริ่มจากการศึกษาลักษณะพฤติกรรมการส่งแบบไดนามิกของผู้เข้าร่วมการทดลองใน HHH ผลที่ได้ จากการทดลองสามารถอธิบายพฤติกรรมการส่งวัตถุของมนุษย์อย่างละเอียด, รูปแบบแรงปฎิสัมพันธ์, เวลาในการส่งมอบวัตถุ, ตำแหน่งการถ่ายโอน, และแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของแขนของผู้ส่งขณะ ส่งวัตถุ โดยผลจากการศึกษาการตอบสนองต่อพฤติกรรมของ HHH จะนำไปสู่การออกแบบกรอบ แนวคิดที่เหมาะสมสำหรับระบบควบคุมหุ่นยนต์สำหรับหุ่นยนต์ส่งของให้มนุษย์ (Human-Robot Handover : HRH) งานวิจัยนี้นำหุ่นยนต์บริการที่มีชื่อว่า Human Support Robot (HSR) ในการ ทดลอง โดยมีจุดประสงค์คือต้องการควบคุมพฤติกรรมการส่งวัตถุของหุ่นยนต์ให้มีพฤติกรรมที่ ใกล้เคียงกับมนุษย์ ด้วยการควบคุมแบบอิมพิแดนซ์ที่เหมาะสำหรับควบคุมตำแหน่งของ HSR ที่ขึ้นอยู่ กับแรงปฏิสัมพันธ์ขณะที่ปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์ ค่าพารามิเตอร์อิมพิแดนซ์ที่เหมาะสมต่อการควบคุม พฤติกรรมการส่งวัตถุของหุ่นยนต์ HSR ถูกระบุในการทดลอง โดยผลจากการทดลองและการยอมรับ จากผู้เข้าร่วมการทดลองพบว่า การควบคุมแบบอิมพิแดนซ์สามารถควบคุมให้หุ่นยนต์มีพฤติกรรมการ ส่งวัตถุที่ใกล้เคียงกับมนุษย์ได้ดังนั้นงานวิจัยนี้กล่าวได้ว่าสามารถทำให้หุ่นยนต์HSR สามารถส่งวัตถุ ให้แก่มนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ และปลอดภั

Lungs cancer nodules detection from ct scan images with convolutional neural networks

Lungs cancer is a life-taking disease and is causing a problem around the world for a long time. The only plausible solution for this type of disease is the early detection of the disease because at preliminary stages it can be treated or cured. With the recent medical advancements, Computerized Tomography (CT) scan is the best technique out there to get the images of internal body organs. Sometimes, even experienced doctors are not able to identify cancer just by looking at the CT scan. During the past few years, a lot of research work is devoted to achieve the task for lung cancer detection but they failed to achieve accuracy. The main objective of this piece of this research was to find an appropriate method for classification of nodules and non-nodules. For classification, the dataset was taken from Japanese Society of Radiological Technology (JSRT) with 247 three-dimensional images. The images were preprocessed into gray-scale images. The lung cancer detection model was built using Convolutional Neural Networks (CNN). The model was able to achieve an accuracy of 88% with lowest loss rate of 0.21% and was found better than other highly complex methods for classification

Force-controlled Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) robotic system

The use of robots to assist neurologists in Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) has the potential to improve the long term outcome of brain stimulation. Although extensive research has been carried out on TMS robotic system, no single study exists which adequately take into account the control of interaction of contact force between the robot and subject’s head. Thus, the introduction of force feedback control is considered as a desirable feature, and is particularly important when using an autonomous robot manipulator. In this study, a force-controlled TMS robotic system has been developed, which consists of a 6 degree of freedom (DOF) articulated robot arm, a force/torque sensor system to measure contact force and real-time PC based control system. A variant of the external force control scheme was successfully implemented to carry out the simultaneous force and position control in real-time. A number of engineering challenges are addressed to develop a viable system for TMS application; simultaneous real-time force and position tracking on subject’s head, unknown/varies environment stiffness and motion compensation to counter the force-controlled instability problems, and safe automated robotic system. Simulation of a single axis force-controlled robotic system has been carried out, which includes a task of maintaining contact on simulated subject’s head. The results provide a good agreement with parallel experimental tests, which leads to further improvement to the robot force control. An Adaptive Neuro-Fuzzy Force Controller has been developed to provide stable and robust force control on unknown environment stiffness and motion. The potential of the proposed method has been further illustrated and verified through a comprehensive series of experiments. This work also lays important foundations for long term related research, particularly in the development of real-time medical robotic system and new techniques of force control mainly for human-robot interaction. KEY WORDS: Transcranial Magnetic Stimulation, Robotic System, Real-time System, External Force Control Scheme, Adaptive Neuro-Fuzzy Force ControllerEThOS - Electronic Theses Online ServiceGBUnited Kingdo

Force-controlled Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) robotic system

The use of robots to assist neurologists in Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) has the potential to improve the long term outcome of brain stimulation. Although extensive research has been carried out on TMS robotic system, no single study exists which adequately take into account the control of interaction of contact force between the robot and subject’s head. Thus, the introduction of force feedback control is considered as a desirable feature, and is particularly important when using an autonomous robot manipulator. In this study, a force-controlled TMS robotic system has been developed, which consists of a 6 degree of freedom (DOF) articulated robot arm, a force/torque sensor system to measure contact force and real-time PC based control system. A variant of the external force control scheme was successfully implemented to carry out the simultaneous force and position control in real-time. A number of engineering challenges are addressed to develop a viable system for TMS application; simultaneous real-time force and position tracking on subject’s head, unknown/varies environment stiffness and motion compensation to counter the force-controlled instability problems, and safe automated robotic system. Simulation of a single axis force-controlled robotic system has been carried out, which includes a task of maintaining contact on simulated subject’s head. The results provide a good agreement with parallel experimental tests, which leads to further improvement to the robot force control. An Adaptive Neuro-Fuzzy Force Controller has been developed to provide stable and robust force control on unknown environment stiffness and motion. The potential of the proposed method has been further illustrated and verified through a comprehensive series of experiments. This work also lays important foundations for long term related research, particularly in the development of real-time medical robotic system and new techniques of force control mainly for human-robot interaction. KEY WORDS: Transcranial Magnetic Stimulation, Robotic System, Real-time System, External Force Control Scheme, Adaptive Neuro-Fuzzy Force ControllerEThOS - Electronic Theses Online ServiceGBUnited Kingdo