oru.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Bilateral telerobotic system using Type-2 fuzzy neural network based moving horizon estimation force observer for enhancement of environmental force compliance and human perception
Örebro universitet, Institutionen för naturvetenskap och teknik. (AASS)ORCID-id: 0000-0002-0334-2554
Örebro universitet, Institutionen för naturvetenskap och teknik. (AASS)ORCID-id: 0000-0001-8119-0843
Örebro universitet, Institutionen för naturvetenskap och teknik. (AASS)ORCID-id: 0000-0002-6013-4874
Örebro universitet, Institutionen för naturvetenskap och teknik.ORCID-id: 0000-0002-0305-3728
Visa övriga samt affilieringar
2019 (Engelska)Ingår i: Automatica, ISSN 0005-1098, E-ISSN 1873-2836, Vol. 106, s. 358-373Artikel i tidskrift (Refereegranskat) Published
Abstract [en]

This paper firstly develops a novel force observer using Type-2 Fuzzy Neural Network (T2FNN)-based Moving Horizon Estimation (MHE) to estimate external force/torque information and simultaneously filter out the system disturbances. Then, by using the proposed force observer, a new bilateral teleoperation system is proposed that allows the slave industrial robot to be more compliant to the environment and enhances the situational awareness of the human operator by providing multi-level force feedback. Compared with existing force observer algorithms that highly rely on knowing exact mathematical models, the proposed force estimation strategy can derive more accurate external force/torque information of the robots with complex mechanism and with unknown dynamics. Applying the estimated force information, an external-force-regulated Sliding Mode Control (SMC) strategy with the support of machine vision is proposed to enhance the adaptability of the slave robot and the perception of the operator about various scenarios by virtue of the detected location of the task object. The proposed control system is validated by the experiment platform consisting of a universal robot (UR10), a haptic device and an RGB-D sensor.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Pergamon Press, 2019. Vol. 106, s. 358-373
Nyckelord [en]
Force estimation and control, Type-2 fuzzy neural network, Moving horizon estimation, Bilateral teleoperation, Machine vision
Nationell ämneskategori
Reglerteknik
Forskningsämne
Datalogi
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:oru:diva-74377DOI: 10.1016/j.automatica.2019.04.033ISI: 000473380000041Scopus ID: 2-s2.0-85065901728OAI: oai:DiVA.org:oru-74377DiVA, id: diva2:1317799
Forskningsfinansiär
VetenskapsrådetTillgänglig från: 2019-05-23 Skapad: 2019-05-23 Senast uppdaterad: 2019-07-24Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Personposter BETA

Sun, DaLiao, QianfangStoyanov, TodorKiselev, AndreyLoutfi, Amy

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Sun, DaLiao, QianfangStoyanov, TodorKiselev, AndreyLoutfi, Amy
Av organisationen
Institutionen för naturvetenskap och teknik
I samma tidskrift
Automatica
Reglerteknik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 63 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf