Existing child car seats do not have a monitoring means for the driver or guardian to effectively recognize the status of whether the seat belt of car seat is fastened and whether the ISOFIX of the car seat is fastened to the inside device of the vehicle. In this paper, we propose a smart car seat system which can monitor in real time, whether the seat belt of a child seated in the car seat is fastened and whether the ISOFIX of the car seat is fastened. The proposed system has been developed with a prototype, in which a Hall sensor, magnet, Bluetooth, and display device are used to detect whether these are fastened and to display the detection results. The prototype system provides the detection results as texts and alarm signal to the display for driver or guardian' smartphone in the car in motion. With functional tests of the prototype system, it was confirmed that the detection functions are properly operated, and the detection results were transmitted to the display device and smartphone via Bluetooth within 0.5 seconds. It is expected that the development system can effectively prevent safety accidents of child car seats.
현재 자동차 산업과 함께 발전하고 있는 전자제품을 포함하는 전반적인 제조업 분야에서 초정밀 제어를 요하는 너트 체결기가 요구되고 있고 너트 체결시의 중요한 성능 요소는 체결력 부족에 의한 풀림과 과도한 체결에 의한 파손 및 강한 진동이나 외부 충격에 강건한 체결력 유지 등 조립 품질의 유지와 향상 및 제품 수명 보장을 위해 정확한 조임 토크, 각도 등이 요구된다. 현재 너트런너라는 제품명으로 판매되는 너트 체결기는 고토크 및 정밀토크제어, 정밀 각도제어 그리고 생산량 증대를 위한 고속운전 등의 특성들이 필요하며 고출력이 가능한 BLDC모터 및 너트체결기 전용의 정교한 토크제어에 필요한 고정밀 토크제어드라이버와 고속, 저속, 고응답의 정밀 속도 제어시스템의 개발이 요청되고 있으나 현재 고객이 요구하는 고정밀, 고토크 및 고속 작업특성을 만족시키지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 정확한 체결 토크 및 고속 회전에서도 저진동 및 저소음을 구현할 수 있는 d축, q축의 좌표변환에 의한 벡터제어와 토크제어기반의 BLDC모터 가변속 제어와 너트런너의 제어 기술을 제안하고 여러 실험을 통해 성능 결과를 분석하여 제안한 제어가 너트런너 성능을 만족하는지를 확인 하였다. 또한 일단 운전 체결 방식(One Stage 운전 체결 방식)으로 패턴을 프로그램하여 10,000[rpm] 고속 운전 후 목표 토크로 정확히 체결됨을 확인하였으며 토크 리플에 의한 가체결 토크 검출의 문제점도 외란관측기을 사용하여 해결하였고 실험을 통해 검증하였다.
본 논문은 YOLO 기반 모델의 철도 시스템 내 선로 고정장치 탐지 성능을 비교하고 분석한다. 여기서 철도 시스템은 열차가 주행하기 위한 선로, 침목, 패스너 등의 구성요소를 포함한다. 침목은 지반과 직접적으로 연결되며, 선로를 지반 위에 안정적으로 지지하고 궤간을 정확하게 유지하는 역할을 한다. 또한, 패스너는 선로를 침목에 단단히 고정시키는 역할을 한다. 이러한 선로 고정장치의 부재는 인명 사고로 이어질 수 있어 지속적인 관리와 유지 보수가 필수적이다. 본 논문에서는 철도 시스템의 선로 고정장치 탐지를 위해 YOLO V5 및 V8 딥러닝 모델의 적용 가능성을 실험적으로 접근하며, 두 모델의 탐지 성능을 비교한다. 실험 결과, YOLO V8 및 V5 모델은 모두 뛰어난 성능을 보이는데, 특히 YOLO V8 모델이 더욱 우수한 성능을 보인다. 이로써 YOLO 알고리즘은 선로 고정장치 탐지에 적합하다는 것을 증명한다. 그러나 일부 False Positive Sample이 관측되었음을 확인하고, 이로부터 모델 성능의 개선이 필요하다는 결론을 도출하였다.
Recently, automated solutions using collaborative robots have been emerging in various industries. Their primary functions include Pick & Place, Peg in the Hole, fastening and assembly, welding, and more, which are being utilized and researched in various fields. The application of these robots varies depending on the characteristics of the grippers attached to the end of the collaborative robots. To grasp a variety of objects, a gripper with a high degree of freedom is required. In this paper, we propose a service automation system using a multi-degree-of-freedom gripper, collaborative robots, and vision sensors. Assuming various products are placed at a checkout counter, we use three cameras to recognize the objects, estimate their pose, and create grasping points for grasping. The grasping points are grasped by the multi-degree-of-freedom gripper, and experiments are conducted to recognize barcodes, a key task in service automation. To recognize objects, we used a CNN (Convolutional Neural Network) based algorithm and point cloud to estimate the object's 6D pose. Using the recognized object's 6d pose information, we create grasping points for the multi-degree-of-freedom gripper and perform re-grasping in a direction that facilitates barcode scanning. The experiment was conducted with four selected objects, progressing through identification, 6D pose estimation, and grasping, recording the success and failure of barcode recognition to prove the effectiveness of the proposed system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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