4 research outputs found

    Dynamics of the Orthoglide parallel robot

    Get PDF
    Recursive matrix relations for kinematics and dynamics of the Orthoglide parallel robot having three concurrent prismatic actuators are established in this paper. These are arranged according to the Cartesian coordinate system with fixed orientation, which means that the actuating directions are normal to each other. Three identical legs connecting to the moving platform are located on three planes being perpendicular to each other too. Knowing the position and the translation motion of the platform, we develop the inverse kinematics problem and determine the position, velocity and acceleration of each element of the robot. Further, the principle of virtual work is used in the inverse dynamic problem. Some matrix equations offer iterative expressions and graphs for the input forces and the powers of the three actuators

    Kinematics of A 3-PRP planar parallel robot

    Get PDF
    Recursive modelling for the kinematics of a 3-PRP planar parallel robot is presented in this paper. Three planar chains connecting to the moving platform of the manipulator are located in a vertical plane. Knowing the motion of the platform, we develop the inverse kinematics and determine the positions, velocities and accelerations of the robot. Several matrix equations offer iterative expressions and graphs for the displacements, velocities and accelerations of three prismatic actuators

    Mejoras en la Generaci贸n de Claves Gravito-inerciales en Simuladores de Veh铆culos no A茅reos

    Get PDF
    El objetivo fundamental de la realidad virtual (RV) es proporcionar al usuario una sensaci贸n completa de pertenencia a un entorno virtual alternativo. Para ello, cualquier aplicaci贸n de RV debe estimular, del modo m谩s eficaz posible, todas (o el mayor n煤mero de) las claves sensoriales que hacen posible que el usuario sienta como cierta esa pertenencia al mundo virtual alternativo. Aunque existen muchas claves sensoriales y la aportaci贸n concreta de cada una de ellas a la percepci贸n global de inmersi贸n y presencia virtual es todav铆a parcialmente desconocida, la mayor铆a de aplicaciones de RV suelen centrarse en las claves visuales y sonoras, olvidando, hasta cierto punto, el resto. Las razones de este hecho no son casuales, ya que la generaci贸n de claves extra-audiovisuales es t茅cnicamente compleja y en numerosas ocasiones, costosa en t茅rminos econ贸micos. Entre las claves extra-audiovisuales m谩s importantes se encuentran las claves gravito-inerciales, relacionadas con la percepci贸n del movimiento y la orientaci贸n del cuerpo humano. Este tipo de claves se estimulan habitualmente mediante la construcci贸n de plataformas de movimiento, sobre las que se suele situar al usuario de la simulaci贸n. Estas plataformas est谩n dotadas de actuadores que permiten desplazarlas y orientarlas dentro de unos l铆mites. Para el control de los movimientos de la plataforma se dise帽an unos algoritmos espec铆ficos conocidos habitualmente como algoritmos de generaci贸n de claves gravito-inerciales (en ingl茅s Motion Cueing Algorithms - MCA). Aunque este tipo de claves ha sido estudiado e incluido en simuladores desde hace m谩s de 50 a帽os, se ha avanzado menos en este campo que en otros aspectos de la simulaci贸n, como la generaci贸n de claves audiovisuales. De hecho, c贸mo simular 贸ptimamente un movimiento ilimitado con un generador de movimiento que debe ce帽irse a unos l铆mites f铆sicos, es todav铆a un problema sin resolver. Hay 3 razones fundamentales para ello. La primera es la naturaleza del problema. Es un problema complejo de optimizaci贸n con restricciones, cuya soluci贸n depende de m煤ltiples factores, entre ellos factores humanos dif铆ciles de medir (y todav铆a parcialmente desconocidos) relacionados con la percepci贸n del movimiento. La segunda es la falta de un criterio para poder comparar diferentes soluciones. Y la tercera, la multitud de par谩metros que se deben ajustar en los distintos algoritmos para poder hacer an谩lisis comparativos relevantes entre ellos. Si uno compara dos de estos algoritmos, y el esfuerzo dedicado a ajustar los par谩metros de uno es mucho mayor que el empleado con el otro, la comparaci贸n no ser谩 relevante. Por otro lado, dado que las primeras aplicaciones comerciales de realidad virtual fueron los simuladores de vuelo, la mayor铆a de los algoritmos MCA han sido desarrollados y ajustados para veh铆culos a茅reos. Por ello, aunque, estos algoritmos son aplicables a otro tipo de veh铆culos, no fueron dise帽ados con ese prop贸sito, por lo que resulta interesante estudiar la aplicaci贸n de este tipo de algoritmos a simuladores de veh铆culos no a茅reos, ya que es un campo mucho menos estudiado. El objetivo de esta tesis es mejorar la generaci贸n de claves gravito-inerciales en simuladores de veh铆culos no a茅reos. Para conseguirlo, en lugar de proponer nuevos algoritmos de generaci贸n de claves gravito-inerciales, se estudiar谩n nuevas formas de evaluar, de manera objetiva, los algoritmos de generaci贸n de claves gravito-inerciales, de forma que se pueda conocer si uno es m谩s apropiado que otro seg煤n un determinado criterio. Este criterio objetivo de evaluaci贸n se basar谩 en una caracterizaci贸n previa de la percepci贸n subjetiva de usuarios humanos a la generaci贸n de claves gravito-inerciales mediante algoritmos de tipo MCA, de manera que exista una correlaci贸n entre el criterio de evaluaci贸n y la presencia inducida sobre el usuario por el generador de movimiento. Dado que la evaluaci贸n de este tipo de algoritmos puede ser costosa tanto en t茅rminos temporales, como econ贸micos, e incluso humanos, adem谩s de los citados criterios, se desarrollar谩 un procedimiento de evaluaci贸n basado en un simulador de plataforma de movimiento como m茅todo para acelerar y simplificar la evaluaci贸n y prueba de algoritmos de generaci贸n de claves gravito-inerciales. El simulador ser谩 una aplicaci贸n gr谩fica en tiempo real, que ser谩 validada con dos ejemplos reales de plataforma de 3 y 6 grados de libertad. Finalmente, el criterio de evaluaci贸n se emplear谩 para ajustar los par谩metros de los algoritmos de generaci贸n de claves gravito-inerciales. Al disponer de un criterio objetivo, ser谩 m谩s sencillo automatizar el proceso de ajuste de par谩metros. Sin embargo, dado que el espacio de par谩metros de un algoritmo de este tipo puede llegar a ser muy grande, el problema se convierte en un problema de optimizaci贸n inabordable desde el punto de vista computacional. Es por ello que desarrollaremos y estudiaremos m茅todos de b煤squeda heur铆stica para la soluci贸n del problema. Adem谩s, antes de estudiar la evaluaci贸n y la asignaci贸n de par谩metros en algoritmos MCA, se estudiar谩 c贸mo analizar las necesidades de generaci贸n de claves gravito-inerciales en funci贸n del tipo de simulador que se desee construir, y c贸mo aprovechar del mejor modo posible el tipo de plataforma del que se disponga. Ejemplificaremos este an谩lisis mediante el estudio de las necesidades gravito-inerciales de un simulador de bote de rescate y el estudio de una plataforma de 3 grados de libertad

    On the Simulation of Robotic Motion Platforms with Digital Filters for Virtual Reality Applications

    Full text link
    [ES] El uso de plataformas rob贸ticas de movimiento en simuladores de veh铆culos y aplicaciones de Realidad Virtual es relativamente habitual. Sin embargo, el ajuste de los algoritmos que controlan su funcionamiento, denominados algoritmos de washout, no es sencillo y requiere de numerosas pruebas hasta obtener una apropiada fidelidad de movimiento. Disponer de herramientas que permitan simular plataformas de movimiento puede permitir simplificar esta tarea. Es por ello que este trabajo presenta un m茅todo para la caracterizaci贸n y simulaci贸n de manipuladores rob贸ticos mediante filtros digitales de segundo orden, sencillo de implementar y ajustar a partir de una caracterizaci贸n previa. El simulador se construye con el objetivo de permitir la simulaci贸n r谩pida de manipuladores rob贸ticos y se ejemplifica con una plataforma de dos grados de libertad, aunque el m茅todo propuesto podr铆a emplearse en otros dispositivos. En las pruebas realizadas se valida la precisi贸n y velocidad de la simulaci贸n, concluy茅ndose que se obtiene una fidelidad satisfactoria y una velocidad de simulaci贸n elevada que permite emplear el simulador como sustituto del hardware real con algoritmos de washout.[EN] Robotic motion platforms are used in many vehicle simulators and Virtual Reality applications. However, the set-up of the socalled washout algorithms that control the generation of selfmotion is a hard process, since a great deal of tests need to be performed before reaching a proper motion fidelity. The availability of simulation tools eases this tuning task. Therefore, a motion platform characterization and simulation method is proposed in this paper. The method relies on second order digital filters and provides a reliable, yet very fast simulation system, which is assessed by means of a two degree-of-freedom motion platform, although the method might be applied to simulate other motion mechanisms.Casas, S.; Portal茅s, C.; Rueda, S.; Fern谩ndez, M. (2017). Simulaci贸n de Plataformas Rob贸ticas de Movimiento para Aplicaciones de Realidad Virtual Mediante Filtros Digitales. Revista Iberoamericana de Autom谩tica e Inform谩tica industrial. 14(4):455-466. https://doi.org/10.1016/j.riai.2017.07.001455466144Abed-Meraim, K., Qiu, W., & Hua, Y. (1997). Blind system identification. Proceedings of the IEEE, 85(8), 1310-1322.Cao, Y., Gosselin, C., Zhou, H., Ren, P., & Ji, W. (2013). Orientationsingularity analysis and orientationability evaluation of a special class of the Stewart-Gough parallel manipulators. Robotica, 31(08), 1361-1372.Casas, S., Alcaraz, J. M., Olanda, R., Coma, I., & Fern谩ndez, M. (2014). Towards an extensible simulator of real motion platforms. Simulation Modelling Practice and Theory, 45(0), 50-61.Casas, S., Coma, I., Portal茅s, C., & Fern谩ndez, M. (2016). Towards a simulation-based tuning of motion cueing algorithms. Simulation Modelling Practice and Theory, 67, 137-154.Casas, S., Coma, I., Riera, J. V., & Fern谩ndez, M. (2015). Motion-Cuing Algorithms: Characterization of Users' Perception. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 57(1), 144-162.Casas, S., Olanda, R., & Dey, N. (2017). Motion Cueing Algorithms: A Review - Algorithms, Evaluation and Tuning. International Journal of Virtual and Augmented Reality, 1(1), 90-106.Cleary, K. (2016). Medical robotics for pediatric applications shoulder arthrography, ankle rehabilitation, and temporal bone surgery. Paper presented at the World Automation Congress (WAC), 2016.Dagdelen, M., Reymond, G., Kemeny, A., Bordier, M., & Maizi, N. (2009). Model-based Predictive Motion Cueing Strategy for Vehicle Driving Simulators. Control Engineering Practice, 17(19), 995-1003.Fu, L., & Li, P. (2013). The research survey of system identification method. Paper presented at the Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics (IHMSC), 2013 5th International Conference on.Fung, J., Malouin, F., McFadyen, B., Comeau, F., Lamontagne, A., Chapdelaine, S., et al. (2004). Locomotor rehabilitation in a complex virtual environment. Paper presented at the Engineering in Medicine and Biology Society, 2004. IEMBS'04. 26th Annual International Conference of the IEEE.Gotmare, A., Bhattacharjee, S. S., Patidar, R., & George, N. V. (2017). Swarm and evolutionary computing algorithms for system identification and filter design: A comprehensive review. Swarm and Evolutionary Computation, 32, 68-84.Grant, P. R., & Reid, L. D. (1997). Motion Washout Filter Tuning: Rules and Requirements. Journal of Aircraft, 34(2), 145-151.Groen, E. L., & Bles, W. (2004). How to use body tilt for the simulation of linear self motion. Journal of Vestibular Research, 14(5), 375-385.Hajimirzaalian, H., Moosavi, H., & Massah, M. (2010). Dynamics analysis and simulation of parallel robot Stewart platform. Paper presented at the Computer and Automation Engineering (ICCAE), 2010 The 2nd International Conference on.Hodge, S. J., Perfect, P., Padfield, G. D., & White, M. D. (2015). Optimising the Yaw Motion Cues Available From a Short Stroke Hexapod Motion Platform. The Aeronautical Journal, 119(1121), 1-21.Hulme, K. F., & Pancotti, A. (2004). Development of a virtual 6 DOF motion platform for simulation and rapid synthesis. Paper presented at the 45 th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference.K眉莽眉k, S. (2012). Serial and Parallel Robot Manipulators - Kinematics, Dynamics, Control and Optimization: InTech.Kurosaki, M. (1978, June 1978). Optimal washout for control of a moving base simulator. Paper presented at the Proceedings of the Seventh Triennial World Congress of IFAC (International Federation of Automatic Control), Helsinki, Finland.Lau, H., Chan, L., & Wong, R. (2007). A virtual container terminal simulator for the design of terminal operation. International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM), 1(2), 107-113.Li, S. J., & Gosselin, C. M. (2012). Determination of singularity-free zones in the workspace of planar parallel mechanisms with revolute actuators. Paper presented at the Applied Mechanics and Materials.Li, Y.-W., Wang, J.-S., Wang, L.-P., & Liu, X.-J. (2003). Inverse dynamics and simulation of a 3-DOF spatial parallel manipulator. Paper presented at the Robotics and Automation, 2003. Proceedings. ICRA'03. IEEE International Conference on.Ljung, L. (1999). System identification: Wiley Online Library.Ljung, L. (1999). System Identification: Theory for the User (2nd Edition ed.): Prentice Hall.Lozoya-Santos, J. d. J., Tudon-Martinez, J. C., & Salinas, J. (2017). Control Design for a Motion Cueing on Driving Simulator. Paper presented at the Journal of Physics: Conference Series.Mathworks. (2017). https://www.mathworks.com/products/matlab.html. MATLAB, The Language of Technical Computing Retrieved 02/01/2017, 2017Mauro, S., Gastaldi, L., Pastorelli, S., & Sorli, M. (2016). Dynamic flight simulation with a 3 dof parallel platform. International Journal of Applied Engineering Research, 11(18), 9436-9442.MSC. (2017). http://www.mscsoftware.com/product/adams. Adams, The Multibody Dynamics Simulation Solution Retrieved 02/01/2017, 2017Nahon, M. A., & Reid, L. D. (1990). Simulator motion-drive algorithms - A designer's perspective. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 13(2), 356-362.Optitrack. (2017). http://optitrack.com/. Motion Capture Systems - Optitrack Retrieved 02/01/2017, 2017, from http://www.naturalpoint.com/optitrack/Ortega, J. J., & Sigut, M. (2016). Prototipo de una plataforma m贸vil de bajo coste para simulaci贸n de vuelo de alto realismo. Revista Iberoamericana de Autom谩tica e Inform谩tica Industrial RIAI, 13(3), 293-303.Paarmann, L. D. (2001). Design and analysis of analog filters: a signal processing perspective (Vol. 617): Springer Science & Business Media.Page, L. R. (2000). Brief History of Flight Simulation. Paper presented at the SimTecT 2000 Proceedings, Sydney, NSW, Australia.Parrish, R. V., Dieudonne, J. E., & Martin Jr, D. J. (1975). Coordinated Adaptive Washout for Motion Simulators. Journal of Aircraft, 12(1), 44- 50.Reid, L. D., & Nahon, M. A. (1985). Flight Simulation Motion-Base Drive Algorithms: Part 1 - Developing and Testing the Equations. University of Toronto: UTIAS.Reid, L. D., & Nahon, M. A. (1988). Response of airline pilots to variations in flight simulator motion algorithms. Journal of Aircraft, 25(7), 639-646.Reymond, G., & Kemeny, A. (2000). Motion Cueing in the Renault Driving Simulator. Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility, 34, 249-259.Rorabaugh, C. B. (1993). Digital Filter Designer's Handbook - Featuring C Routines. Blue Ridge(PA): TAB Books - McGraw Hill.Royal-Aeronautical-Society. (1979). 50 Years of Flight Simulation, Conference Proceedings. London, UK.Schmidt, S. F., & Conrad, B. (1969). The Calculation of Motion Drive Signals for Piloted Flight Simulators. Palo Alto, CA, USA: NASA.Selvakumar, A. A., Pandian, R. S., Sivaramakrishnan, R., & Kalaichelvan, K. (2010). Simulation and performance study of 3-DOF parallel manipulator units. Paper presented at the Emerging Trends in Robotics and Communication Technologies (INTERACT), 2010 International Conference on.Sinacori, J. B. (1977). The Determination of Some Requirements for a Helicopter Flight Research Simulation Facility. CA, USA: Moffet Field.Sivan, R., Ish-Shalom, J., & Huang, J. K. (1982). An Optimal Control Approach to the Design of Moving Flight Simulators. IEEE Transactions on System, Man & Cybernetics, 12(6), 818-827.Sj枚berg, J., Zhang, Q., Ljung, L., Benveniste, A., Delyon, B., Glorennec, P. Y., et al. (1995). Nonlinear black-box modeling in system identification: a unified overview. Automatica, 31(12), 1691-1724.Slob, J. J. (2008). State-of-the-Art Driving Simulators, a Literature Survey. Eindhoven, The Netherlands: Eindhoven University of Technology.Stewart, D. (1965). A Platform with six degrees of freedom.Vogel, C., Fritzsche, M., & Elkmann, N. (2016). Safe Human-Robot Cooperation with High-Payload Robots in Industrial Applications. Paper presented at the The Eleventh ACM/IEEE International Conference on Human Robot Interaction.Winder, S. (2002). Analog and digital filter design: Newnes.Zhang, C., & Zhang, L. (2013). Kinematics analysis and workspace investigation of a novel 2-DOF parallel manipulator applied in vehicle driving simulator. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 29(4), 113-120
    corecore