In this paper, we proposed an omnidirectional ranging system that is able to obtain $360^{\circ}$ all directional distances effectively based on structured light image. The omnidirectional ranging system consists of laser structured light source and a catadioptric omnidirectional camera with a curved mirror. The proposed integro-differential structured light image processing algorithm makes the ranging system robust against environmental illumination condition. The omnidirectional ranging system is useful for map-building and self-localization of a mobile robot.
In this paper, we proposed visual information to provide a highly maneuverable system for a tele-operator. The visual information image is bird's eye view from UFR(Unmanned Flying Robot) shows around UGR(Unmanned Ground Robot). We need UGV detection and tracking method for UFR following UGR always. The proposed system uses TLD(Tracking Learning Detection) method to rapidly and robustly estimate the motion of the new detected UGR between consecutive frames. The TLD system trains an on-line UGR detector for the tracked UGR. The proposed system uses the extended Kalman filter in order to enhance the performance of the tracker. As a result, we provided the tele-operator with the visual information for convenient control.
This paper presents a method that can reduce the computational cost of the hierarchical quadratic programming (HQP)-based robot controller. Hierarchical controllers can effectively manage articulated robots with many degrees of freedom (DoFs) to perform multiple tasks. The HQP-based controller is one of the generic hierarchical controllers that can provide a control solution guaranteeing strict task priority while handling numerous equality and inequality constraints. However, according to a large amount of computation, it can be a burden to use it for real-time control. Therefore, for practical use of the HQP, we propose a method to reduce the computational cost by decreasing the size of the decision variable. The computation time and control performance of the proposed method are evaluated by real robot experiments with a 15 DoFs dual-arm manipulator.
This paper provides a study of distributional perspective on reinforcement learning for application in mobile robot navigation. Mapless navigation algorithms based on deep reinforcement learning are proven to promising performance and high applicability. The trial-and-error simulations in virtual environments are encouraged to implement autonomous navigation due to expensive real-life interactions. Nevertheless, applying the deep reinforcement learning model in real tasks is challenging due to dissimilar data collection between virtual simulation and the physical world, leading to high-risk manners and high collision rate. In this paper, we present distributional reinforcement learning architecture for mapless navigation of mobile robot that adapt the uncertainty of environmental change. The experimental results indicate the superior performance of distributional soft actor critic compared to conventional methods.
The introduction of industrial intelligent robot using vision sensor has been interested in automated factory. 2D and 3D vision sensors have used to recognize object and to estimate object pose, which is for packaging parts onto a complete whole. But it is not trivial task due to illumination and various types of objects. Object image has distorted due to illumination that has caused low reliability in recognition. In this paper, recognition method of complex shape object has been proposed. An accurate object region has detected from combined binary image, which has achieved using DoG filter and local adaptive binarization. The object has recognized using neural network, which is trained with sub-divided object class according to object type and rotation angle. Predefined shape model of object and maximal slope have used to estimate the pose of object. The performance has evaluated on ETRI database and recognition rate of 96% has obtained.
Recently, various applications of robot system become more popular in accordance with rapid development of computer hardware/software, artificial intelligence, and automatic control technology. Formerly robots mainly have been used in industrial field, however, nowadays it is said that the robot will do an important role in the home service application. To make the robot more useful, we require further researches on implementation of natural communication method between the human and the robot system, and autonomous behavior generation. The gesture recognition technique is one of the most convenient methods for natural human-robot interaction, so it is to be solved for implementation of intelligent robot system. In this paper, we describe the state-of-the-art of advanced gesture recognition technologies for intelligent robots according to three methods; sensor based method, feature based method, appearance based method, and 3D model based method. And we also discuss some problems and real applications in the research field.
Many intelligent robots have to be given environmental information to perform tasks. In this paper an intelligent robot, that is, a cleaning robot used a sensor fusing method of two sensors: LRF and StarGazer, and then was able to obtain the information. Throughout wall following using laser displacement sensor, LRF, the working area is built during the robot turn one cycle around the area. After the process of wall following, a path planning which is able to execute the work effectively is established using flow network algorithm. This paper describes an algorithm for minimal turning complete coverage path planning for intelligent robots. This algorithm divides the whole working area by cellular decomposition, and then provides the path planning among the cells employing flow networks. It also provides specific path planning inside each cell guaranteeing the minimal turning of the robots. The proposed algorithm is applied to two different working areas, and verified that it is an optimal path planning method.
The theoretical foundations of simple genetic algorithm(SGA) are the Schema Theorem and the Building Block Hypothesis. Although SGA does well in many applications as an optimization method, still it does not guarantee the convergence of a global optimum in GA-hard problems and deceptive problems. Therefore as an alternative scheme, there is a growing interest in a co-evolutionary system, where two populations constantly interact and cooperate each other. In this paper we show why the co-evolutionary algorithm works better than SGA in terms of an extended schema theorem. Also the experimental results show a co-evolutionary algorithm works well in optimization problems.
This research relates to the patent application tendency about the components and modules of the intelligent robot among the robotics industry in which the market is more and more expanded. The patent about the components and modules of intelligent robot was analyzed from not only Korea but also U.S, Japanese and Europe which is called as the 3 pole of patent. By this research the government which supervises the nation's research policy can obtain the objective information of the industrial tendency, so it can establish the investment policy of national research and development. And the researchers can set up the research direction for evasion from patent infringement trouble by obtaining the patent application information. This also shows whether their research can be competitive or not.
This research relates to the patent application tendency about the hardware platform of the intelligent robot among the robotics industry in which the market is more and more expanded. The patent about the hardware field of intelligent robot was analyzed from not only Korea but also U.S., Japanese and Europe which is called as the 3 pole of patent. By this research the government which supervises the nation's research policy can obtain the objective information of the industrial tendency, so it can establish the investment policy of national research and development. And the researchers can set up the research direction for evasion from patent infringement trouble by obtaining the patent application information. This also shows whether their research can be competitive or not.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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