From Kinematics to Dynamics: Robotics Control

From Kinematics to Dynamics:Robotics Control

Endra Pitowarno © 2009

Kuliah Tamu Teknik Mesin dan Industri – Universitas Gajah Mada

16 Maret 2009

Dr. Endra PitowarnoPENS ITS ©2009

I s i• Tinjauan kinematika

dan dinamika pada kontrol robotika: posisi, kecepatan dan percepatan.

• Perspektif kontrol • Perspektif kontrol internal dan eksternal pada robotika.

• Studi Kasus: Kontrol robot berbasis penglihatan.

GERAK-an (MOTION)

• Perpindahan Posisi: Kontrol Posisi

• Perubahan Kecepatan: Kontrol Kecepatan

• Perubahan Percepatan: Kontrol PercepatanPercepatan

• Konsep Gerak: Hukum Newton 1, 2, 3

• Konsep Utama kontrol gerak: Hukum Newton II >> F=m.a >> a=F/m

Sistem Robot dengan kontroler berbasisprosesor

Sistem Kontrol Robotik(kontrol robot loop terbuka/tertutup)

GERAK GERAK

Terminologi

• Kecerdasan Alami: Konsep kontrol secara alami, fenomena elektris (R/L/C), mekanis (mass/ stiffness/damping) >> P-I-D >> (human-like) adaptive

• Kecerdasan Buatan: konsep kecerdasan manusia yang ditanam pada mesin

• Kecerdasan Buatan: konsep kecerdasan manusia yang ditanam pada mesin

• Kontrol Klasik: konvensional(?), natural(apakah cerdas?), mathematical-based, model-based control category

• Kontrol Modern: (mostly) non-model-based, AI (pendekatan pragmatis), ex. NN vs. Fuzzy

Sistem Robot dan orientasi

fungsiSistem Kontroler

Sistem Aktuator

Mekanik Robot

SensorAktuator

Sistem Robot

Aktuator

SistemRoda

SistemKaki

SistemTangan

Untuk Navigasi(gerak berpindah)

Untuk Manipulasi(gerak penanganan)

Mengikuti jalur Berdasarkan obyek statik atau

bergerak (menuju obyek, menghindari obyek/halangan)berbasis vision, proximity, dll.

Berdasarkan urutan perintah (referensi trajektori)

Ujung tangan (posisi TIP): Mengikuti referensi trajektori Mengikuti obyek (berbasis vision,

proximity, dll.) Memegang, mengambil,

mengangkat, memindah atau mengolah obyek

Real world

MataKamera

MataKamera

Kontrol ON/OFF

Kontroler berbasis prosesor:

Konsep model Kontrol Linier

ANALOG ANALOG

Teori Dasar:Penggunaan Transformasi Laplace

0

)()}({ dtetftfL st

jika )()}({ sXtxL maka )()}({ ssXtxL


maka )()}({ ssXtxL

))(()}({ ssXstxL

Contoh: Robot Tangan Satu Sendi (RTSS)

Robot (lengan tunggal)

Sensor posisi (potensiometer)

Y

tact

tact


Aktuator(Motor DC)

X

t

RTSS menggunakan:1 Motor DC magnet permanen

R L

Ia

,,


Va

IaVb

baa

a KRIdt

dILV

][)(

)(

btneffeff

tn

a

L

KKfRJsRs

nK

sV

s

Persamaan Matematik Motor DC magnet permanen (open loop transfer function)


Persamaan Matematik Motor DC magnet permanen (open loop transfer function)


H(s)

Metoda Kontrol Klasik (P)


eKpu

Kontrol Linier: Kecepatan(kontrol Proportional)

Metoda Kontrol Klasik (I)


u(t) e(T)dT0

t Ki

Metoda Kontrol Klasik (P-I)


G(s) KpKi

s

Kontrol Linier: Kecepatan(kontrol Proportional-Integral)

Metoda Kontrol Klasik (D)


u Kd Ýe u Kd e

t

Metoda Kontrol Klasik (P-I-D)


Kontrol Linier: Kecepatan(kontrol Proportional-Integral-Derivative)

Skema ekivalen Motor DC Servodengan kontrol kecepatan

Motor DC Servo dengan kontrolkecepatan

Studi Kasus: kontrol posisi &kecepatan

Konsep Kontrol Percepatan:Kontrol Dinamik

Dimana letak Kecerdasan Alamikonsep Kontrol Dinamik?

Active Force Control

RAFCON ONELINK Real-Time Monitor V.1.00

(Sinusoidal Input Function)

Figure 7.20: Results of the PD scheme for sinusoidal input function with Vcut = 0.2 m/s

Figure 7.21: Results of the AFC scheme for sinusoidal input function with Vcut = 0.2 m/s Back to T.E.R

RAFCON ONELINK Real-Time Monitor V.1.00

(Step Input Function)

Figure 7.16: Results of the PD scheme for a step input function

Figure 7.18: Results of the AFC scheme for a step input functionBack to T.E.R

Kenapa menggunakan KontrolCerdas?

• Konsep P-I-D tanpa kemampuan adaptasi hanya “sempurna” untuk SATU keadaan DINAMIK

• Konsep P-I-D adaptif memerlukan analisa matematik yg rumit (bikin “putus asa”?) >> matematik yg rumit (bikin “putus asa”?) >> konsep kecerdasan alami (?)

• Idiom insinyur masakini: berpikir “boleh rumit”, tapi bertindak(lah) sesederhana mungkin

• Konsep pragmatis: GUNAKAN kecerdasan buatan (daripada “pusing-pusing”)

Penggunaan Kontrol Cerdas

• AI & Terminologi:orang pertama > Alan Turing (1937)• Neural Network: Warren McCulloch (1943)• Teori Fuzzy: Lukacewick (1930an)• Fuzzy Sets: Lotfi Zadeh (1965)• Genetic Algorithm: Teori Darwin• Konsep GA dalam Evolutionary Computation (EC): Holland (1975)

Klasifikasi Kontrol berbasis Sensor:Low-level & High Level Control

Sensor Internal:sensor posisi,

sensor kecepatan, dan sensor percepatan,sensor percepatan,

Sensor Eksternal: sensor taktil (tactile), berbasis sentuhan: misalnya limit switch pada bemper robot,

sensor force dan sensor torsi (torque sensor),sensor proksimiti,

sensor jarak (sonar, PSD, dll),sensor vision (kamera),

gyro, kompas digital, detektor api, dan sebagainya.

Low-level & High Level Control

Perintah Gerak Aktuator

Lingkungan Robot

Low-level Control

Kontroler

ROBOT

Sensor Internal

Sensor Eksternal

High-level Control

Kontroler

Perintah Gerak Aktuator

Lingkungan Robot

Low-level Control

Kontrol PosisiReferensi posisi yg selalu berubah

Posisi aktual tiap derajat aktuator

ROBOT

Sensor Internal

Sensor Eksternal

High-level Control

Kontroler

Algoritma program (ex:

IF-THEN-ELSE)

Kontroler PID + Aktuator

Lingkungan Robot

Low-level Control

Kontrol PosisiReferensi posisi yg selalu berubah

Posisi aktual tiap derajat aktuator

ROBOT


Sensor posisi (rotary encoder)

Proximity sensor (ex: line

sensor)

High-level Control

Kontroler

Perintah Gerak

(posisi) & Kecepatan

Lingkungan Robot

Low-level Control

Kontroler PID

Aktuator


Kontrol Posisi & KecepatanReferensi posisi & kecepatan yg selalu berubah

Posisi & kecepatan aktual tiap derajat aktuator

ROBOT

Sensor Internal(posisi &

kecepatan)

Sensor Eksternal

High-level Control

Kontroler

Perintah Gerak(posisi,

kecepatan & percepatan)

Lingkungan Robot

Low-level Control

Kontroler PID

Aktuator


Kontrol Posisi, Kecepatan & PercepatanReferensi posisi, kecepatan & percepatan

posisi, kecepatan & percepatan aktual tiap derajat aktuator

ROBOT

Sensor Internal(posisi, kecepatan &

percepatan)

Sensor Eksternal

High-level Control

Kontroler

WassalaamWassalaam

From Kinematics to Dynamics: Robotics Control

Documents

Transcript of From Kinematics to Dynamics: Robotics Control