Welding automation is one of the most important manufacturing issues in shipbuilding in order to lower the cost, increase the quality, and avoid the labor problems. Generally the on-line teaching is utilized on the robot that is used in the welding automation system, but it requires much effort and long time to program. Especially, if the system is composed of more than two cooperating robots, it demands much more skill to program the robots' motion. Thus, a convenient programming tool is required for efficient utilization of welding automation system. In this study, a convenient programming tool is developed for welding automation in which gantry-robot system is used. The system is composed of a gantry transporter and two robots mounted on the gantry to cover the wide work range in the ship building application. As a programming tool, an off-line programming software based on PC is developed. By using this software, field operator does not need to concern about coding of task programs for three control units, one is for gantry and two are for robots. The task programs are automatically generated by assembling the program modules in database according to geometrical information of workpiece and welding condition, which become the only concern of field operator, The feasibility of the generated programs can be verified via a motion simulator previously to on-line running.
The intelligent robot industry is a complex which encompasses all fields of science and technology, and its marketability and industrial impact are remarkable. Major countries in the world have been strengthening their policies to foster the intelligent robot industry, but discussions on liability issues and legal actions that are accompanied by the related big or small accidents are still insufficient. In this study, therefore, the patent law by artificial intelligence robots and the legislation for relevant legal actions at the criminal law level are presented. Patent law legislation by artificial intelligence robots should comply with the followings. First, the electronic human being other than humans ought to be given legal personality, which is the subject of patent infringement. Even if artificial intelligence has legal personality, legal responsibility will be varied depending on the judgment of whether the accident has occurred due to the malfunction of the artificial intelligence itself or due to the human intervention with malicious intention. Second, artificial intelligence as a subject of actors and responsibility should be distinguished strictly; in other words, the injunction is the responsibility of the intelligent robot itself, but the financial repayment is the responsibility of the owner. In the criminal law legislation, regulations for legal punishment of intelligent robot manufacturing companies and manufacturers should be prepared promptly in case of legal violation, by amending the scope of application of Article 47 (Penal Provisions) of the Intelligent Robots Development and Distribution Promotion Act. In this way, joint penal provisions, which can clearly distinguish the responsibilities of the related parties, should be established to contribute to the development of the fourth industrial revolution.
An industrial robot noise has various noise sources such as gears, motors, bearings, and controller fans. Among these, gears are the most dominant source for noise. The gear noise, caused by tooth profile, elastic deformation, machining error and wear, is directly correlated with the transmission error of mating gear. Due to the fact that has several axis and many gears, it is difficult to understand the characteristics of the vibration and noise of robots. (omitted)
As demands for interaction of humans and robots are increasing, robots are expected to be equipped with intelligibility which humans have. Especially, for natural communication, hearing capabilities are so essential that speech recognition technology for robot is getting more important. In this paper, we implement a speech recognizer suitable for robot applications. One of the major problem in robot speech recognition is poor speech quality captured when a speaker talks distant from the microphone a robot is mounted with. To cope with this problem, we used wireless transmission of commands recognized by the speech recognizer implemented using TMS320VC5510 DSK. In addition, as for implementation, since TMS320VC5510 DSP is a fixed-point device, we represent efficient realization of HMM algorithm using fixed-point arithmetic.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.246-252
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2005
Intelligent Space is a space where many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents, which provide human with services. To realize this, human and mobile robots have to approach each other as much as possible. Moreover, it is necessary for them to perform interactions naturally. It is desirable for a mobile robot to carry out human affinitive movement. In this research, a mobile robot is controlled by the Intelligent Space through its resources. The mobile robot is controlled to follow walking human as stably and precisely as possible. In order to follow a human, control law is derived from the assumption that a human and a mobile robot are connected with a virtual spring model. Input velocity to a mobile robot is generated on the basis of the elastic force from the virtual spring in this model. And its performance is verified by the computer simulation and the experiment.
As the robot industry develops, industrial automation uses industrial robots in many parts of the manufacturing industry. However, rigidity-based conventional robots have a disadvantage in that they are challenging to use in environments where they grab fragile objects or interact with people because of their high rigidity. Therefore, researches on soft robot have been actively conducted. The soft robot can hold or manipulate fragile objects by using its compliance and has high safety even in an atypical environment with human interaction. However, these advantages are difficult to use in dynamic situations and control by the material's nonlinear behavior. However, for the soft robot to be used in the industry, control is essential. Therefore, in this paper, real-time PD control is applied, and the behavior of the soft actuator is analyzed by providing various waveforms as inputs. Also, Iterative learning control (ILC) is applied to reduce errors and select an ILC type suitable for soft actuators.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.1-11
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2015
A concept of Deep Level Situation Understanding is proposed to realize human-like natural communication (called casual communication) among multi-agent (e.g., humans and robots/machines), where the deep level situation understanding consists of surface level understanding (such as gesture/posture understanding, facial expression understanding, speech/voice understanding), emotion understanding, intention understanding, and atmosphere understanding by applying customized knowledge of each agent and by taking considerations of thoughtfulness. The proposal aims to reduce burden of humans in humans-robots interaction, so as to realize harmonious communication by excluding unnecessary troubles or misunderstandings among agents, and finally helps to create a peaceful, happy, and prosperous humans-robots society. A simulated experiment is carried out to validate the deep level situation understanding system on a scenario where meeting-room reservation is done between a human employee and a secretary-robot. The proposed deep level situation understanding system aims to be applied in service robot systems for smoothing the communication and avoiding misunderstanding among agents.
이 연구는 도서관에서 도입 및 운영 중인 로봇에 대한 분석을 통해 다양한 활용 방안과 기능 개선 방안을 제안하고자 하였으며, 이를 위하여 먼저 국내외 16개 도서관이 운영 중인 로봇의 종류, 기능에 대해서 살펴보았다. 대부분 사서보조업무(장서점검, 자료이송 등)와 이용자 서비스업무(도서관 안내, 자료검색 보조 등)에 활용되고 있었다. 그리고 국립중앙도서관이 도입한 로봇의 특징과 기능적 한계를 살펴보았다. 이러한 결과를 종합하여, 1) 로봇의 추가기능 개발 필요성, 2) 방역 및 안전관리 로봇 도입 필요성, 3) 국가차원의 로봇 확산정책의 필요성, 4) 로봇생태계 구축의 필요성을 제안하였다.
In this paper, we analyzed how 5-year-old children perceive a robot's ability to attribute mental states to oneself and to others, which shall hereafter be referred to as a robot's theory of mind (RToM). A total of 34 5-year-old children were given two typical false-belief tasks, an 'unexpected-contents task' and a 'change-of-location task', in order to evaluate whether a child's perceived RToM was connected to their own ToM. In addition, we investigated whether a child's perception of RToM was influenced by either a priori experience with robots or that child's gender. The results are as follows. Firstly, the 5- year-old preschool children universally recognized robots as beings that have a human-like mind both in 1st order and 2nd order perspectives, which indicates that children perceive robots as beings distinct from mechanical toys. Secondly, a priori child-robot interaction experience was found to have a positive influence on a child's perceived RToM. Thirdly, the gender of children did not significantly affect their perceived RToM. This study serves to add to the macroscopic results of prior research, which indicate that children perceive robots as intermediate beings between living and inanimate objects: significantly, it analyzes the children's perception of robots through the lens of theory of mind, which is one of the key elements of cognitive development. This research lays the foundations for designing effective child-robot interactions, in situations in which robots serve as peers or assistants for educational purposes.
IT 기술이 발전함에 따라 로봇은 다양한 부분에서 필요성을 인정받고 있다. 최근 산업용 로봇에만 집중되었던 로봇 시장은 일상생활에서도 사용할 수 있는 가정용 로봇까지 시장이 확대되고 있으며, 실제로 청소로봇이나 방범로봇과 같은 가정용 로봇이 개발되어 판매되고 있는 상태이다. 대부분의 가정용 로봇은 높은 가격에도 불구하고 기능이 제한적이며, 실제 로봇으로서 지능적인 부분은 자동청소 기능과 같이 사용자와의 소통이 없는 단순한 수준이다. 본 논문은 이동형 디바이스와 음성제어 및 각종 서비스를 제공하기 위한 스마트폰이 결합된 형태의 지능적인 가정용 로봇을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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