International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권2호
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pp.238-246
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2004
In displaying a virtual wall using a passive haptic device equipped with passive actuators such as electric brakes, unsmooth motion frequently occurs. This undesirable behavior is attributed to time delay due to slowness in the virtual environment update and force approximation due to the inability of a brake to generate torque in arbitrary directions. In this paper a new control scheme called direct control is proposed to achieve smooth display on the wall-following task with a passive haptic device. In direct control, brakes are controlled so that the normal component of a resultant force at the end-effector vanishes, based on the force analysis at the end-effector of the passive haptic device using the passive FME (Force Manipulability Ellipsoid). Various experiments have been conducted to verify the validity of the direct control scheme with a 2-link passive haptic system.
Automation and robotization has been required in construction for several decades and construction industry has become one of the important research areas in the field of service robotics. Especially in the steel construction, automatic recognition of structural steel members in the stockyard is emphasized. However, since the pose of steel frame in the stockyard is site dependent and also the stockyard is usually in the outdoor environment, it is difficult to determine the pose automatically. This paper adopts the recognition method based on the augmented reality to cope with this problem. Particularly focusing on the light condition of the outdoor environment, we formulated the optimization problem with the constraint and suggested the methodology to evaluate the optimal camera arrangement. From simulation results, sub-optimal solution for the position of the camera can be obtained.
In this paper, we discuss a service to give alarm in the case of emergency for the old and the weak by human behavior recognition in Intelligent Space. Our Intelligent Space consists of mobile robots, sensors and agents. And these components are connected to network framework. Agent analyzes data acquired from networked sensors and determines task of robots and a space to provide a service for humans. In our emergency alarm service, human behavior recognition service module analyzes accelerometer data obtained from body-attached human behavior sensing platform, and classifies into four basic human behavior such as walking, running, sitting and falling-down. For the old and the weak, falling-down behavior may bring about dangerous situations. On such an occasion, agent executes emergency alarm service immediately. And then a selected mobile robot approaches fallen person and sends images of the person to guardians. In this paper, we set up a scenario to verify the emergency alarm service in Intelligent Space, and show feasibility of the service from our simulation experiments.
Human-Robot interaction (HRI) has recently become one of the most important issues in the field of robotics. Understanding and predicting the intentions of human users is a major difficulty for robotic programs. In this paper we suggest an interaction method allows the robot to execute the human user's desires in an intelligent room-based domain, even when the user does not give a specific command for the action. To achieve this, we constructed a full system architecture of an intelligent room so that the following were present and sequentially interconnected: decision-making based on the Bayesian belief network, responding to human commands, and generating queries to remove ambiguities. The robot obtained all the necessary information from analyzing the user's condition and the environmental state of the room. This information is then used to evaluate the probabilities of the results coming from the output nodes of the Bayesian belief network, which is composed of the nodes that includes several states, and the causal relationships between them. Our study shows that the suggested system and proposed method would improve a robot's ability to understand human commands, intuit human desires, and predict human intentions resulting in a comfortable intelligent room for the human user.
As the ageing population grows around the world, the demand for electric wheelchairs, an important mobility assistance device for the disabled and elderly, is gradually increasing. Therefore, a number of studies related to intelligent wheelchairs are actively underway to improve safety and comfort for wheelchair users. However, previous collision avoidance studies for intelligent wheelchairs have concentrated on collision avoidance methods with the shortest distance and by only changing either velocity or heading angle, rather than considering the forces exerted on the user. If a collision avoidance algorithm that does not consider these forces is applied to an intelligent wheelchair, there is a possibility of an accident due to falling as wheelchair users are generally disabled and elderly people. In this paper, we propose a collision avoidance algorithm which minimizes the forces exerted on a wheelchair user by minimizing the variation of the wheelchair's velocity and heading angle when the sizes, positions, velocities, and heading angles of a wheelchair and a moving obstacle are known.
This paper proposes the implementation of robust fuzzy controller for designing intelligent wind farm and mitiagating the fluctuation of wind power generator. The existing researches are limited to individual wind turbine with variable speed so that it is necessary to study the multi-agent wind turbine power system. The scopes of these studies include from the arrangements of each power turbine to the control algorithms for the wind farm. For solving these problems, we introduce the composition of intelligent wind farm and use the T-S (Takagi-Sugeno) fuzzy model which is suitable for designing fuzzy controller. The control object in wind farm enables the minimizing the fluctuation of wind power generator. Simulation results for wind fram which is modelled as mathematically are demonstrated to visualize the feasibility of the proposed method.
This paper proposes an intelligent sliding mode control method for robotic systems with the unknown bound of model uncertainties. In our control structure, the unknown bound of model uncertainties is used as the gain of the sliding controller. Then, we employ the function approximation technique to estimate the unknown nonlinear function including the width of boundary layer and the uncertainty bound of robotic systems. The adaptation laws for all parameters of the self-recurrent wavelet neural network and those for the reconstruction error compensator are derived from the Lyapunov stability theorem, which are used for an on-line control of robotic systems with model uncertainties and external disturbances. Accordingly, the proposed method can not only overcome the chattering phenomenon in the control effort but also have the robustness regardless of model uncertainties and external disturbances. Finally, simulation results for the five-link biped robot are included to illustrate the effectiveness of the proposed method.
ROS is based on a graph architecture where processing takes place in nodes. Nodes communicate together by passing messages through topics based on the publish/subscribe model. On the other hand, OPRoS components know each other and are tightly-coupled via port connections, and different coupling schemes make the interoperation between two platforms difficult. This paper describes an extension of OPRoS framework to support the interoperation with the ROS topic.
The aim of this paper is to investigate a control framework for mobile robots, operating in shared environment with humans. The Intelligent Space (iSpace) can sense the whole space and evaluate the situations in the space by distributing sensors. The mobile agents serve the inhabitants in the space utilizes the evaluated information by iSpace. The iSpace evaluates the situations in the space and learns the walking behavior of the inhabitants. The human intelligence manifests in the space as a behavior, as a response to the situation in the space. The iSpace learns the behavior and applies to mobile agent motion planning and control. This paper introduces the application of fuzzy-neural network to describe the obstacle avoidance behavior teamed from humans. Simulation results are introduced to demonstrate the efficiency of this method.
It is well-known that bio-systems does not calculate inverse dynamics for trajectory planning, but they move by proper modulation of system impedances. Inspired by bio-systems, a biomimetic trajectory planning method is proposed in this work. This scheme is based on employment of redundant actuation which prevails in bio-systems. We discuss that for the generation of the biomimetic trajectory, intelligent structure of bio-systems plays an important role. Redundant actuation and kinematic redundancy fall into such a category of intelligent structure. The proposed biomimetic trajectory planning modulates the complete dynamic behavior such as natural frequencies and damping ratios by using the intelligent structure. Experimental work is illustrated to show the effectiveness of the proposed biomimetic trajectory planning for a five-bar mechanism with redundant actuators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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