제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.70-75
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1993
We represent a method of 3-D object recognition using multi images in this paper. The recognition process is executed as follows. Object models as prior knowledgement are generated and stored on a computer. To extract features of a recognized object, three CCD cameras are set at vertices of a regular triangle and take images of an object to be recognized. By comparing extracted features with generated models, the object is recognized. In general, it is difficult to recognize 3-D objects because there are the following problems such as how to make the correspondence to both stereo images, generate and store an object model according to a recognition process, and effectively collate information gotten from input images. We resolve these problems using the method that the collation on the basis of features independent on the viewpoint, the generation of object models as enumerating some candidate models in an early recognition level, the execution a tight cooperative process among results gained by analyzing each image. We have made experiments based on real images in which polyhedral objects are used as objects to be recognized. Some of results reveal the usefulness of the proposed method.
In most vision applications, we are frequently confronted with determining the position of object continuously. Generally, intertwined processes ire needed for target tracking, composed with tracking and control process. Each of these processes can be studied independently. In case of actual implementation we must consider the interaction between them to achieve robust performance. In this paper, the robust real time visual tracking in complex background is considered. A common approach to increase robustness of a tracking system is to use known geometric models (CAD model etc.) or to attach the marker. In case an object has arbitrary shape or it is difficult to attach the marker to object, we present a method to track the target easily as we set up the color and shape for a part of object previously. Robust detection can be achieved by integrating voting-based visual cues. Kalman filter is used to estimate the motion of moving object in 3D space, and this algorithm is tested in a pan/tilt robot system. Experimental results show that fusion of cues and motion estimation in a tracking system has a robust performance.
Large workspace and strong grasping force are required when a robot manipulates big and/or heavy objects. In that situation, bimanual manipulation is more useful than unimanual manipulation. However, the control of both hands to manipulate an object requires a more complex model compared to unimanual manipulation. Learning by human demonstration is a useful technique for a robot to learn a model. In this paper, we propose an imitation learning method of bimanual object manipulation by human demonstrations. For robust imitation of bimanual object manipulation, movement trajectories of two hands are encoded as a movement trajectory of the object and a force trajectory to grasp the object. The movement trajectory of the object is modeled by using the framework of dynamic movement primitives, which represent demonstrated movements with a set of goal-directed dynamic equations. The force trajectory to grasp an object is also modeled as a dynamic equation with an adjustable force term. These equations have an adjustable force term, where locally weighted regression and multiple linear regression methods are employed, to imitate complex non-linear movements of human demonstrations. In order to show the effectiveness our proposed method, a movement skill of pick-and-place in simulation environment is shown.
본 연구는 하나의 도메인을 기반으로 하여 모델링된 Genus N 객체에 새로운 텍스쳐 매핑방법을 제안한 연구이다. 기존의 2D 텍스쳐 매핑의 문제점은 텍스쳐 도메인의 경계선이 객체상에 현저하게 나타난다는 사실이다. 이 현상은 부자연스러울 뿐 아니라 객체의 부드러운 연속성의 효과를 감소시킨다. 특히 무한대의 연속성을 가진 Genus N 객체는 경계선이 생성되지 않는 텍스쳐 매핑이 필수적이다. 이러한 텍스쳐 매핑을 위하여 multiperiodic 함수 즉, 불연속의 함수를 연속함수로 변형시키는 함수를 제안하였다. 하지만 사례에 따라 경계선이 보이는 텍스쳐가 더 사실적으로 보일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 가중치를 이용하여 불연속과 연속 함수를 상호적으로 제어하도록 하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.1-7
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2022
This paper aims to compare the mean object size of M/G/1/PS model with that of M/BP/1 model used in the web service. The mean object size is one of important measure to control and manage web service economically. M/G/1/PS model utilizes the processor sharing in which CPU rotates in round-robin order giving time quantum to multiple tasks. M/BP/1 model uses the Bounded Pareto distribution to describe the web service according to file size. We may infer that the mean waiting latencies of M/G/1/PS and M/BP/1 model are equal to the mean waiting latency of the deterministic model using the round robin scheduling with the time quantum. Based on the inference, we can find the mean object size of M/G/1/PS model and M/BP/1 model, respectively. Numerical experiments show that when the system load is smaller than the medium, the mean object sizes of the M/G/1/PS model and the M/BP/1 model become the same. In particular, when the shaping parameter is 1.5 and the lower and upper bound of the file size is small in the M/BP/1 model, the mean object sizes of M/G/1/PS model and M/BP/1 model are the same. These results confirm that it is beneficial to use a small file size in a web service.
본 논문은 IoT 제어를 위한 효율적인 웹 서비스 플랫폼을 제안한다. 웹 서비스 성능 향상을 위한 사물 정보들을 웹상에서 실시간 확인할 수 있는 시스템 구성을 제안하기 위하여 사물 정보 수신 모듈과 웹 뷰어 시스템을 구성하였다. IoT 디바이스가 점차 늘어나면서 많은 디바이스의 상태를 각각 확인하고 제어하기에는 너무나도 환경이 복잡해진다. 이러한 문제점을 웹 기반 환경에서 손쉽게 제어하고 현재의 상태정보를 실시간으로 확인할 수 있도록 제안하였다.
In this paper, we present a new approach to visual feedback control using image-based visual servoing with stereo vision. In order to control the position and orientation of a robot with respect to an object, a new technique is proposed using binocular stereo vision. The stereo vision enables us to calculate an exact image Jacobian not only around a desired location but also at other locations. The suggested technique can guide a robot manipulator to the desired location without providing a priori knowledge such as the relative distance to the desired location or the model of an object even when the initial positioning error is large. This paper describes a model of stereo vision and how to generate feedback commands. The performance of the proposed visual servoing system is illustrated by experimental results and compared with conventional control methods for an assembly robot.
In this paper, we evaluate feasibility of an object-oriented method in a distributed real-time control environment through the prediction of delay expected. We adopt CAN as the distributed network and the application layer of the CAN is composed of client/server communication model of COM and surroundings for the support of real-time capability of the COM. Mathematical models formalizing delays which are predicted to invoke in the COM architecture are proposed. Sensors and actuators which are widely used in distributed network-based systems are represented by COM objects in this paper. It is expected that the mathematical models can be used to protect distributed network-based systems from violation of real-time features by the COM.
A priori information of object is needed to control in some well known control methods. But we can't always know a priori information of object in real world. In this paper, the inverted pendulum is simulated as a control task with the goal of learning to balance the pendulum with no a priori information using neural network controller. In contrast to other applications of neural networks to the inverted pendulum task, the performance feedback is unavailable on each training step, appearing only as a failure signal when the pendulum falls or reaches the bound of track. To solve this task, the delayed performance evaluation and the learning of nonlinear of nonlinear functions must be dealt. Reinforcement learning method is used for those issues.
This paper discusses the composition of the theory of reinforcement learning, which is applied in real-time learning, and evolutionary strategy, which proves its the superiority in the finding of the optimal solution at the off-line learning method. The individuals are reduced in order to learn the evolutionary strategy in real-time, and new method that guarantee the convergence of evolutionary mutations are proposed. It possible to control the control object varied as time changes. As the state value of the control object is generated, applied evolutionary strategy each sampling time because the learning process of an estimation, selection, mutation in real-time. These algorithms can be applied, the people who do not have knowledge about the technical tuning of dynamic systems could design the controller or problems in which the characteristics of the system dynamics are slightly varied as time changes. In the future, studies are needed on the proof of the theory through experiments and the characteristic considerations of the robustness against the outside disturbances.
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