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구본학 (과학기술연합대학원대학교) 여태경 (선박해양플랜트연구소 책임연구원) 김진균 (경희대학교) 한종부 (선박해양플랜트연구소) 이영준 (선박해양플랜트연구소) 박대길 (선박해양플랜트연구소)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제31권 제2호
발행연도
2025.2
수록면
137 - 145 (9page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2025.24.0247

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In this study, a method to represent reactive forces at a stick-type controller has been proposed using a haptic master device to effectively communicate work status to users during subsea fracture operations through a teleoperated robot. Estimating reactive forces acting on the tool underwater presents significant challenges. To solve this, we propose a method that combines differential pressure measurement with a deep neural network (DNN) to estimate the reactive forces at the hydraulic manipulator’s tool with good accuracy and a high sampling rate. Specifically, the reactive force was predicted from high-sampling-rate differential pressure data, and the DNN was used to update the reactive force estimation with high accuracy. These tasks were performed recursively within a Kalman filter framework. Finally, a plaster fracture experiment was conducted in a terrestrial environment to verify the proposed method. The estimated reactive forces were compared with those measured by a force-torque sensor using data retrieved from the inertial sensors, joint encoders, and other relevant sensors. The differential pressure-DNN-based approach demonstrated high accuracy in estimating reactive forces in key directions while maintaining fast sampling speed.
#CPOS (Cyber-Physical Operation System) #differential hydraulic pressure #DNN (Deep Neural Network) #hydraulic manipulator #Kalman filter algorithm #haptic feedback #underwater robot

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험 검증
IV. 결론
REFERENCES

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