In this paper, the detection scheme of the spatial coordinates based on stereo camera for a intelligent path planning of an automatic mobile robot is proposed. In the proposed system, face area of a moving person is detected from a left image among the stereo image pairs by using the YCbCr color model and its center coordinates are computed by using the centroid method and then using these data, the stereo camera embedded on the mobile robot can be controlled for tracking the moving target in real-time. Moreover, using the disparity mad obtained from the left and right images captured by the tracking-controlled stereo camera system and the perspective transformation between a 3-D scene. and an image plane, depth information can be detected. Finally, based-on the analysis of these calculated coordinates, a mobile robot system is derived as a intelligent path planning and a estimation.
Although the actual visual simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms provide highly accurate tracking and mapping, most algorithms are too heavy to run live on embedded devices. In addition, the maps they produce are often unsuitable for path planning. To mitigate these issues, we propose a completely closed-loop online dense RGB-D SLAM algorithm targeting autonomous indoor mobile robot navigation tasks. The proposed algorithm runs live on an NVIDIA Jetson board embedded on a two-wheel differential-drive robot. It exhibits lightweight three-dimensional mapping, room-scale consistency, accurate pose tracking, and robustness to moving objects. Further, we introduce a navigation strategy based on the proposed algorithm. Experimental results demonstrate the robustness of the proposed SLAM algorithm, its computational efficiency, and its benefits for on-the-fly navigation while mapping.
This research addresses sound command based human tracking problems for autonomous cleaning mobile robot in a networked AI space. To solve the problem, the difference among the traveling times of the sound command to each of three microphones has been used to calculate the distance and orientation of the sound from the cleaning mobile robot, which carries the microphone array. The cross-correlation between two signals has been applied for detecting the time difference between two signals, which provides reliable and precise value of the time difference compared to the conventional methods. To generate the tracking direction to the sound command, fuzzy rules are applied and the results are used to control the cleaning mobile robot in a real-time. Finally the experiment results show that the proposed algorithm works well, even though the mobile robot knows little about the environment.
A state feedback controller with integration of output error is proposed for way-point tracking of an AUV (Autonomous Underwater Vehicle). For the steering control on the XY plane, the proposed controller uses three state variables (sway velocity, yaw rate, heading angle) and the integral of the steering error, and for the depth control on the XZ plane, it uses four state variables (pitch rate, depth, pitch angle) and the integral of the depth error. From the simulation using Matlab/Simulink, we verify that the performance of the proposed controller is satisfactory within an error range of 1m from the target way-point for arbitrarily chosen sets of consecutive way-points.
In this paper, we propose a method of tracking and capturing a moving object by a mobile robot. The position of the moving object is acquired from the relation through color-based image information from a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot. The direction and rotational angular velocity of the moving object are estimated using a state estimator. A Kalman fiber is used as the state estimator for taking characteristics of robustness against noises and uncertainties included in the input data. After estimating the trajectory of the moving object, we decide on the optimal trajectory and plan the motion of the mobile robot to capture the target object within the shortest distance and time. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by the simulations and experiments.
Lane-level vehicle positioning is an important task for enhancing the accuracy of in-vehicle navigation systems and the safety of autonomous vehicles. GPS (Global Positioning System) and DGPS (Differential GPS) are generally used in navigation service systems, which however only provide an accuracy level up to 2~3 m. In this paper, we propose a 3D vision based lane-level positioning technique which can provides accurate vehicle position. The proposed method determines the current driving lane of a vehicle by tracking the 3D position of traffic signs which stand at the side of the road. Using a stereo camera, the 3D tracking paths of traffic signs are computed and their projections to the 2D road plane are used to determine the distance from the vehicle to the signs. Several experiments are performed to analyze the feasibility of the proposed method in many real roads. According to the experimental results, the proposed method can achieve 90.9% accuracy in lane-level positioning.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제11권4호
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pp.298-303
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2011
A capsular endoscope (CE) for inspection of the large intestine requires a motor for backward navigation against the autonomous travel in the intestine. This study proposes an HF power system for generating a magnetic field and for delivering wireless power to the internal or implanted medical devices. The magnetic field is generated by a wound coil (L) around a wooden frame, and the current is driven to the coil through a resonating capacitor (C). The characteristics of the resonance frequency shifting of the L-C series circuit are analyzed. A stable magnetic field intensity in the field coil is maintained by a specially designed frequency tracking system that automatically follows the L-C resonance frequency. Testing confirmed that the oscillation system tracks well the parameter changes of the electric components caused by the operating conditions or environmental variations.
AMachine vision is a promising tool for the autonomous guidance of farm machinery. Conventional CCD camera for the machine vision needs a desktop PC to install a frame grabber, however, a web camera is ready to use when plugged in the USB port. A web camera with a notebook PC can replace existing camera system. Autonomous steering control system of this research was intended to be used for combine harvester. If the web camera can recognize cut/uncut edge of crop, which will be the reference for steering control, then the position of the machine can be determined in terms of lateral offset and heading angle. In this research, a white line was used as a cut/uncut edge of crop for steering control. Image processing algorithm including capturing image in the web camera was developed to determine the desired travel path. An experimental vehicle was constructed to evaluate the system performance. Since the vehicle adopted differential drive steering mechanism, it is steered by the difference of rotation speed between left and right wheels. According to the position of vehicle, the steering algorithm was developed as well. Evaluation tests showed that the experimental vehicle could travel within an RMS error of 0.8cm along the desired path at the ground speed of $9\sim41cm/s$. Even when the vehicle started with initial offsets or tilted heading angle, it could move quickly to track the desired path after traveling $1.52\sim3.5m$. For turning section, i.e., the curved path with curvature of 3 m, the vehicle completed its turning securely.
Habibnezhad, Mahmoud;Shayesteh, Shayan;Liu, Yizhi;Fardhosseini, Mohammad Sadra;Jebelli, Houtan
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.510-519
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2020
Within an intelligent automated cyber-physical system, the realization of the autonomous mechanism for data collection, data integration, and data analysis plays a critical role in the design, development, operation, and maintenance of such a system. This construct is particularly vital for fault-tolerant route-finding systems that rely on the imprecise GPS location of the vehicles to properly operate, timely plan, and continuously produce informative feedback to the user. More essentially, the integration of digital twins with cyber-physical route-finding systems has been overlooked in intelligent transportation services with the capacity to construct the network routes solely from the locations of the operating vehicles. To address this limitation, the present study proposes a conceptual architecture that employs digital twin to autonomously maintain, update, and manage intelligent transportation systems. This virtual management simulation can improve the accuracy of time-of-arrival prediction based on auto-generated routes on which the vehicle's real-time location is mapped. To that end, first, an intelligent transportation system was developed based on two primary mechanisms: 1) an automated route finding process in which predictive data-driven models (i.e., regularized least-squares regression) can elicit the geometry and direction of the routes of the transportation network from the cloud of geotagged data points of the operating vehicles and 2) an intelligent mapping process capable of accurately locating the vehicles on the map whereby their arrival times to any point on the route can be estimated. Afterward, the digital representations of the physical entities (i.e., vehicles and routes) were simulated based on the auto-generated routes and the vehicles' locations in near-real-time. Finally, the feasibility and usability of the presented conceptual framework were evaluated through the comparison between the primary characteristics of the physical entities with their digital representations. The proposed architecture can be used by the vehicle-tracking applications dependent on geotagged data for digital mapping and location tracking of vehicles under a systematic comparison and simulation cyber-physical system.
디지털화된 영상정보는 인간의 시각적인 능력을 대신하거나 보조하는 등 다양한 용도로 이용되고 있다. 재난, 위험요소, 감시등의 목적으로 많은 무인 감시카메라가 사용되고 있으나, 대부분 인간의 시각에 의존한 인식을 통해 추적감시가 행하여지고 있다. 본 연구에서는 특정 물체에 대한 정보가 주어지면 무인 공중카메라가 물체인식과 위치추적을 자율적으로 수행할 수 있도록 하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기위해서 물체의 이동에 따른 형태의 변화와 빛의 굴절, 간섭, 산란 등으로 인한 색상, 명도 정보의 변화와 그리고 날씨와 같은 환경적 요인 등에 의해 발생되는 잡음과 같은 많은 문제점들을 해결해야한다. 그러나 본 연구에서는 공중무인감시 카메라를 사용하여 첫번째 단계로 단순화된 주변 환경에서 물체 인식 및 위치추적에 대한 연구와 실험을 통해 목표를 이루고자한다. 실험을 통해 구현된 물체의 위치인식과 추적이 잘 수행되어 졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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