Purpose: An autonomous robot was developed for harvesting strawberries cultivated in bench-type systems. Methods: The harvest robot consisted of four main components: an autonomous vehicle, a manipulator with four degrees of freedom (DOF), an end effector with two DOFs, and a color computer vision system. Strawberry detection was performed based on 3D image and distance information obtained from a stereo CCD color camera and a laser device, respectively. Results: In this work, a Cartesian type manipulator system was designed, including an intermediate revolute axis and a double driven arm-based joint axis, so that it could generate collision-free motions during harvesting. A DC servomotor-driven end-effector, consisting of a gripper and a cutter, was designed for gripping and cutting the strawberry stem without damaging the strawberry itself. Real-time position tracking algorithms were developed to detect, recognize, trace, and approach strawberries under natural light conditions. Conclusion: The developed robot system could harvest a strawberry within 7 seconds without damage.
난류전단 흐름에서의 기포응집에 따른 기포의 크기분포를 예측하기 위한 Monte-Carlo 모의모형을 개발하였다. 임의로 선택된 각 초기위치에 일련의 기포들을 매시각 발생시키고, 각 기포들의 움직임과 충돌을 모의함으로써 각각의 위치와 크기를 추적하도록 하였다. 기포의 횡방향 변위는 이송확산 방정식의 수치해를 이용하여 부여하였으며, 종방향 변위는 흐름의 대수유속분포 및 기포 상승속도로부터 주어지도록 하였다. 각 기포들간의 초기 상대위치와 상대변위를 이용한 기하학적 해석에 의하여 매시간단계에서의 기포응집을 탐지하여, 시간단계 말기에서의 기포 총수, 각 기포의 위치 및 크기를 결정하였다. 기포들의 크기 및 위치를 나타내기 위하여 소요되는 기억용량을 최소화하도록 전산모형을 구성하였다.
Preceding vehicle detection is a crucial issue for driver assistance system as well as for autonomous vehicle guidance function and it has to be performed with high reliability to avoid any potential collision. The vision-based preceded vehicle detection systems are regarded promising for this purpose because they require little infrastructure on a highway. However, the feasibility of these systems in passenger car requires accurate and robust sensing performance. In this paper, an preceded vehicle detection system is developed using stereo vision sensors. This system utilizes feature matching, epipoplar constraint and feature aggregation in order to robustly detect the initial corresponding pairs. After the initial detection, the system executes the tracking algorithm for the preceded vehicles including a leading vehicle. Then, the position parameters of the preceded vehicles or leading vehicles can be obtained. The proposed preceded vehicle detection system is implemented on a passenger car and its performances is verified experimentally.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권4호
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pp.288-294
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2014
Understanding a ship's present position has been one of the most important tasks during a ship's voyage, in both ancient and modern times. Particularly, a ship's dead reckoning (DR) has been used for predicting traffic situations and collision avoidance actions. However, the current system that uses the traditional method of calculating DR employs the received position and speed data only. Therefore, it is not applicable for predicting navigation within the harbor limits, owing to the frequent changes in the ship's course and speed in this region. In this study, planned routes were applied for improving the reliability of the proposed system and predicting the traffic patterns in advance. The proposed method of determining the dead reckoning position (DRP) uses not only the ships' received data but also the navigational patterns and tracking data in harbor limits. The Mercator sailing formulas were used for calculating the ships' DRPs and planned routes. The data on the traffic patterns were collected from the automatic identification system and analyzed using MATLAB. Two randomly chosen ships were analyzed for simulating their tracks and comparing the DR method during the timeframes of the ships' movement. The proposed method of calculating DR, combined with the information on planned routes and DRPs, is expected to contribute towards improving the decision-making abilities of operators.
Path finding is a key element in the navigation of a mobile robot. To find a path, robot should know their position exactly, since the position error exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot move to a wrong direction so that it may have damage by collision by the surrounding obstacles. We propose a method obtaining an accurate robot position. The localization of a mobile robot in its working environment performs by using a vision system and Virtual Reality Modeling Language(VRML). The robot identifies landmarks located in the environment. An image processing and neural network pattern matching techniques have been applied to find location of the robot. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid onto a VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlay between the 2-D and VRML scenes. The suggested method defines a robot's path successfully. An experiment using the suggested algorithm apply to a mobile robot has been performed and the result shows a good path tracking.
전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 요소이다. 차량 전방 카메라를 이용한 차선 이탈 경보 시스템은 일반적으로 취득한 영상에서 직선 형태의 차선이나 RANSAC 등을 이용한 곡선을 추적하여 차량의 중심과 비교하게 된다. 이러한 알고리즘은 넒은 범위의 차선이 요구되고 곡선에 취약한 약점이 있다. 본 논문에서는 Top-view 공간에서 현재 차량을 기준으로 차선 이탈 여부를 검사하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 좁은 범위의 차선으로도 차량 이탈 여부를 검사할 수 있으며 잡음에 영향을 거의 받지 않는 결과를 보여준다.
It is clearly understood that e-navigation is beneficial to prevent collision and grounding of ships. The purpose of this study is to define and present a future ship operation system under the e-navigation environment in order to provide clear direction for the design of Korean e-navigation system. The future ship operation system consists of shipboard navigational system, shore supporting system and maritime communication system. To achieve the objectives of this study, the ship operation system was discussed separately into SOLAS ships and non-SOLAS ships in this study. In SOLAS ships, mariners become a system manager, choosing system presets, interpreting system output, and monitoring vessel response. In small ships and fishing vessels, mariners may enjoy their navigation by using the automatic tracking of ship's position on the portable electronic chart display. The improved bridge design, integrated and harmonized navigational system and single window reporting will reduce significantly the administrative and physical workload of mariners. Mariners can concentrate their attention more on navigational duty under the e-navigation environment. To build an effective Korean e-navigation system, the essential navigational functions and e-navigation services for small ships and fishing vessels must be identified and developed taking into account user needs.
This paper contributes to development of a new method for detecting rear-side vehicles and estimating the positions for blind spot region or providing the lane change information by using vision systems. Because the real image acquired during car driving has a lot of information including the target vehicle and background image as well as the noises such as lighting and shading, it is hard to extract only the target vehicle against the background image with satisfied robustness. In this paper, the target vehicle has been detected by repetitive image processing such as sobel and morphological operations and a Kalman filter has been also designed to cancel the background image and prevent the misreading of the target image. The proposed method can get faster image processing and more robustness rather than the previous researches. Various experiments were performed on the highway driving situations to evaluate the performance of the proposed algorithm.
본 연구에서는 레저선박 및 소형선박을 위한 지능형 충돌방지 시스템에 대한 언급하고 있다. 이 시스템의 기능은 선박으로부터 이동 물체까지의 거리와 속도를 추정하고 해당 물체와의 충돌을 회피하기 위한 제어신호를 발생하는 것이다. 본 논문에서는 칼만필터를 이용하여 대상물체의 위치와 속도를 추정하는 방법에 대해 소개한다. 실제 실험단계에서는 레이저센서를 이용하여 대상물체의 거리를 계측하고 계측된 신호에 필터링을 적용하여 대상물의 위치와 속도를 검출하게 된다. 제안한 기법의 유용성을 검증하기 위해 물체의 위치 및 속도추정에 대한 시뮬레이션을 수행하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권3호
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pp.198-204
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2007
In mobile robotics, ultrasonic sensors became standard devices for collision avoiding. Moreover, their applicability for map building and navigation has exploited in recent years. In this paper, as the preliminary step for developing a multi-purpose autonomous carrier mobile robot to transport trolleys or heavy goods and serve as robotic nursing assistant in hospital wards. The aim of this paper is to present the use of multi-sensor data fusion such as ultrasonic sensor, IR sensor for mobile robot to navigate, and presents an experimental mobile robot designed to operate autonomously within both indoor and outdoor environments. The global map building based on multi-sensor data fusion is applied for recognition an obstacle free path from a starting position to a known goal region, and simultaneously build a map of straight line segment geometric primitives based on the application of the Hough transform from the actual and noisy sonar data. We will give an explanation for the robot system architecture designed and implemented in this study and a short review of existing techniques, Hough transform, since there exist several recent thorough books and review paper on this paper. Experimental results with a real Pioneer DX2 mobile robot will demonstrate the effectiveness of the discussed methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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