A variable release torque-based compliance spring-clutch (VCSC) is presented. VCSC is a safe joint to reduce the impact of collisions between humans and robots. It is composed of four functional plates, balls, springs to make some functions in compliant movement, release mechanism, gravity compensation during its work. Also, it can estimate torque applied to a joint by using distance sensor and parameters of cam profile. The measured variable torque of prototype is 4.3~7.6 Nm and release torque is 4.3 Nm. In our future studies, a calibration for torque estimation will be conducted.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.8
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pp.740-744
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2008
In this paper, we propose a new time-to-go estimation filter for PN guided missiles. The proposed estimator is derived based on the approximation of the length of the PNG homing trajectory that we newly introduced using the special coordinate system. The coordinate system is convenient for taking the target movement into account. In addition, compared with the previous time-to-go estimation techniques, the parameters required for evaluating the length can be obtained only with the seeker measurements. Moreover, the seeker measurement error statistics can effectively be considered since our filter is derived based on the Kalman filter theory. Simulation result for a typical anti-ship see-skimming missile homing trajectory shows the excellent performance of the proposed filter.
Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific face image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based face model.
The resistance spot welding process has been extensively used for joining of sheet metals, which are subject to variation of many process variables. Many qualitative analyses of sampled process variables have been successfully attempted to achieve a uniform nugget size. In this paper, the electrode movement signal which is a good indicative of the nugget size was examined by introducing a mathematical model with four parameters. A neural network method was applied for the estimation of the nugget size by four parameters. The prediction by the neural network is in good agreement with the actual nugget size. The results are quite promising in that the qualitative estimation of the invisible nugget size can be achieved without destructive testing of the welds.
Kim, Sung-Mo;Kim, Mo-Seong;Shin, Chang-Woo;Lim, Won-Sik;Cha, Suk-Won
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.20
no.6
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pp.692-696
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2011
A clutch is a very important component when engine starts and gear shifting is needed. The clutch the most commonly used is the dry clutch. This type of clutch has pads, and they are worn after disengagement of clutch little by little. The characteristics of the clutch changes as these pads wear, so wear needs to be measured, and the clutch should be controlled for proper operation. In this study, the clutch contact point estimation algorithm has been developed. From this algorithm, clutch force map changes depending on wear, and the clutch operates properly. We also see the shifting transient of a vehicle for drivability with throttle valve position control and synchronizer movement.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.5
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pp.94-102
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1998
In this paper, we proposed a dynamic selection scheme of advnaced prediction mode(DAPM), which reduces computational cost and improves coding efficiency. We can select the mode between default prediction mode (DPM) and advanced prediction mode (APM) according to motion componenets in a frame dynamically. For this purpose, we defined error distribution of motion estimation (EDME) as sum of absolute difference(SAD) for each searching points. This distribution region is divided to four subregions. We calculate minimum values in each subregions and then, we determine whether block motion estimation is performed or not depending on the results. As a result, we reduced computational complexity to 30% without degradation of image quality compared to fixed APM(FAPM) by selecting DPM for linear movement.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.19
no.2
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pp.236-243
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2016
This paper presents a threat list acquisition method in an engagement area using the support vector machines (SVM). The proposed method consists of track creation, track estimation, track feature extraction, and threat list classification. To classify the threat track robustly, dynamic track estimation and pattern recognition algorithms are used. Dynamic tracks are estimated accurately by approximating a track movement using position, velocity and time. After track estimation, track features are extracted from the track information, and used to classify threat list. Experimental results showed that the threat list acquisition method in the engagement area achieved about 95 % accuracy rate for whole test tracks when using the SVM classifier. In case of improving the real-time process through further studies, it can be expected to apply the fire control systems.
We propose a method of sensing the rotation and distance of a camera by using a fisheye lens system as a vision sensor. We estimate the rotation angle of a camera with a modified correlation method by clipping similar regions to avoid symmetry problems and suppressing highlight areas. In order to eliminate the rectification process of the distorted points of a fisheye lens image, we introduce an offline process using the normalized focal length, which does not require the image sensor size. We also formulate an equation for calculating the distance of a camera movement by matching the feature points of the test image with those of the reference image.
The resistance spot welding process has been extensively used for joining of sheet metals, which are subject to variation of many process variables. Many qualitive analyses of sampled process variables have been attempted to predict nugget size. In this paper, dynamic resistance and electrode movement signal which is a good indicative of the nugget size was examined by introducing an artificial neural network estimator. An artificial neural feedforward network with back-propagation of error was applied for the estimation of the nugget size. The prediction by the neural network is in good agreement with the actual nugget size for resistance spot welding of galvanized steel. The results are quite promising in that the quantitative estimation of the invisible nugget size can be achieved without conventional destructive testing of welds.
Purpose: Accuracy and variability of movement in daily life require synchronization of muscular activities through a specific chronological order of motor performance, which is controlled by higher neural substrates and/or lower motor centers. We attempted to investigate whether transcranial direct current stimulation (tDCS) over primary sensorimotor areas (SM1) could influence movement variability in healthy subjects, using a tapping task. Methods: Twenty six right-handed healthy subjects with no neurological or psychiatric disorders participated in this study. They were randomly and equally assigned to the real tDCS group or sham control group. Direct current with intensity of 1 mA was delivered over their right SM1 for 15 minutes. For estimation of movement variability before and after tDCS, tapping task was measured, and variability was calculated as standard deviation of the inter-tap interval (SD-ITI). Results: At the baseline test, there was no significant difference in SD-ITI between the two groups. In two-way ANOVA with repeated measurement no significant differences were found in a large main effect of group and interaction effect between two main factors (i.e., group factor and time factor (pre-post test)). However, significant findings were observed in a large main effect of the pre-post test. Conclusion: Our findings showed that the anodal tDCS over SM1 for 15 minutes with intensity of 1 mA could enhance consistency of motor execution in a repetitive-simple tapping task. We suggest that tDCS has potential as an adjuvant brain facilitator for improving rhythm and consistency of movement in healthy individuals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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