This paper presents the real-time implementation of an AMR (Adaptive Multi Rate) vocoder which is included in the asynchronous International Mobile Telecommunication (IMT)-2000 mobile ASIC. The implemented AMR vocoder is a multi-rate coder with 8 modes operating at bit rates from 12.2kbps down to 4.75kbps. Not only the encoder and the decoder as basic functions of the vocoder are implemented, but VAD (Voice Activity Detection), SCR (Source Controlled Rate) operation and frame structuring blocks for the system interface are also implemented in this vocoder. The DSP for AMR vocoder implementation is a 16bit fixed-point DSP which is based on the TeakLite core and consists of memory block, serial interface block, register files for the parallel interface with CPU, and interrupt control logic. Through the implementation, we reduce the maximum operating complexity to 24MIPS by efficiently managing the memory structure. The AMR vocoder is verified throughout all the test vectors provided by 3GPP, and stable operation in the real-time testing board is also proved.
This paper purposed that verify the validity of Petri Net method for control progressive increase of system complexity, before extend the realized single robot system to multi-robot system. An autonomous mobile robot(AMR) needs decision making, motion control, path planning, tracking a path, obstacle avoidance, and sensor fusion, to complete its task. An AMR integrates and operates these technics through a consistent command system. An error in a command hierarchy which is like duplication or omission of a control command hierarchy for each module results in serious problems. This paper minimizes the error by modeling each module and whole system using Petri Net graphical representation and applies it to the exploration task of an AMR
Multiple AMRs have been proved to be effective in improving warehouse productivity by eliminating workers' wasteful walking time. Although Multi-agent Path Finding (MAPF)-based solution is an optimal approach for this task, its deployment in practice is challenging mainly due to its imperfect plan-execution capabilities and insufficient computing resources for high-density environments. In this paper, we present a MAPF-based fleet management system architecture that robustly manages multiple robots by re-computing their paths whenever it is necessary. To achieve this, we defined four events that trigger our MAPF solver framework to generate new paths. These paths are then delivered to each AMR through ROS2 message topic. We also optimized a graph structure that effectively captures spatial information of the warehouse. By using this graph structure we can reduce computational burden while keeping its rescheduling functionality. With proposed MAPF-based fleet management system, we can control AMRs without collision or deadlock. We applied our fleet management system to the real logistics warehouse with 10 AMRs and observed that it works without a problem. We also present the usage statistic of adopting AMRs with proposed fleet management system to the warehouse. We show that it is useful over 25% of daily working time.
This paper describes the solution method of Team AIRLAB used to participate in the League of Robot Runners Competition which tackles the problem of Lifelong Multi-agent Pathfinding (MAPF). In lifelong MAPF, multiple agents are tasked to navigate to their respective goal locations where new goals are consecutively revealed once they reach initial goals. The agents need to avoid collisions and deadlock situations while they navigate to perform tasks. Our method consists of (i) Puzzle Heuristics, (ii) MAPF-LNS2, and (iii) RHCR. The Puzzle Heuristics is our own algorithm that generates a compact heuristic table contributing to reduce memory consumption and computation time. MAPF-LNS2 and RHCR are state-of-the-art algorithms for MAPF. By combining these three algorithms, our method can improve the efficiency of paths for all agents significantly.
A framework for multi-platform analytical and multi-component hybrid (testing-analysis) simulations is described in this paper and illustrated with several application examples. The framework allows the integration of various analytical platforms and geographically distributed experimental facilities into a comprehensive pseudo-dynamic hybrid simulation. The object-oriented architecture of the framework enables easy inclusion of new analysis platforms or experimental models, and the addition of a multitude of auxiliary components, such as data acquisition and camera control. Four application examples are given, namely; (i) multi-platform analysis of a bridge with soil and structural models, (ii) multiplatform, multi-resolution analysis of a high-rise building, (iii) three-site small scale frame hybrid simulation, and (iv) three-site large scale bridge hybrid simulation. These simulations serve as illustrative examples of collaborative research among geographically distributed researchers employing different analysis platforms and testing equipment. The versatility of the framework, ease of including additional modules and the wide application potential demonstrated in the paper provide a rich research environment for structural and geotechnical engineering.
High energy ball milling is employed to produce iron matrix- multiwall carbon nanotube (MWCNT) reinforced composite. The damage caused to MWCNT due to harsh ball milling condition and its influence on interfacial bonding is studied. Different amount of MWCNT is used to find the optimal percentage of MWCNT for avoidance of the formation of chemical reaction product at the matrix - reinforcement interface. Effect of process control agent is assessed by the use of different materials for the purpose. It is observed that ethanol as a process control agent (PCA) causes degradation of MWCNT reinforcements after milling for two hours whereas solid stearic acid used as process control agent, allows satisfactory conservation of MWCNT structure. It is further noted that at a high MWCNT content (~ 2wt.%), high energy ball milling leads to reaction of iron and carbon and forms iron carbide (cementite) at the iron-MWCNT interface. At low percentage of MWCNT, dissolution of carbon in iron takes place and the amount of reinforcement in iron matrix composite becomes negligibly small. However, under the present ball milling condition (ball to metal ratio~ 6:1 and 200 rpm vial speed) iron-1wt.% MWCNT composite of good interfacial bonding can retain the tubular structure of reinforcing MWCNT.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.2
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pp.245-251
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2011
Quantities of data in the DMS (Distribution management system) or SCADA (Supervisory control and data acquisition) system is enormously large as illustrated by the usage of term flooding of data. This enormous quantity of data is transmitted to the status data or event data of the on-site apparatus in real-time. In addition, if GIS (Geographic information system) and AMR (Automatic meter reading), etc are integrated, the quantity of data to be processed in real-time increases unimaginably. Increase in the quantity of data due to addition of system or increase in the on-site facilities cannot be handled through the currently used Single Thread format of data processing technology. However, if Multi Thread technology that utilizes LF-POOL (Leader Follower -POOL) is applied in processing large quantity of data, large quantity of data can be processed in short period of time and the load on the server can be minimized. In this Study, the actual materialization and functions of LF POOL technology are examined.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.16
no.3
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pp.463-474
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2015
Future Ground Control Stations (GCSs) for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) teleoperation targets better situational awareness by providing extra motion cues to stimulate the vestibular system. This paper proposes a new virtual environment for long range Unmanned Aerial Vehicle (UAV) control via Non-Line-of-Sight (NLoS) communications, which is based on motion platforms. It generates motion cues for the teleoperator for extra sensory stimulation to enhance the guidance performance. The proposed environment employs the distributed component simulation over GSM network as a simulation platform. GSM communications are utilized as a multi-hop communication network, which is similar to global satellite communications. It considers a UAV mathematical model and wind turbulence effects to simulate a realistic UAV dynamics. Moreover, the proposed virtual environment simulates a Multiple Axis Rotating Device (MARD) as Human Machine Interface (HMI) device to provide a complete delay analysis. The demonstrated measurements cover Graphical User Interface (GUI) capabilities, NLoS GSM communications delay, MARD performance, and different software workload. The proposed virtual environment succeeded to provide visual and vestibular feedbacks for teleoperators via GSM networks. The overall system performance is acceptable relative to other Line-of-Sight (LoS) systems, which promises a good potential for future long range, medium altitude UAV teleoperation researches.
Dong Hui Eom;Dong Wook Cho;Seong Ju Kim;Sang Hyeon Park;Sung Ho Hwang
Journal of Drive and Control
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v.21
no.1
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pp.46-52
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2024
The advancement of autonomous driving technology has heightened the importance of Autonomous Mobile Robotics (AMR) within smart factories. Notably, in tasks involving the transportation of heavy objects, the consideration of weight in route optimization and path planning has become crucial. There is ongoing research on local path planning, such as Dijkstra, A*, and RRT*, focusing on minimizing travel time and distance within smart factory warehouses. Additionally, there are ongoing simultaneous studies on route optimization, including TSP algorithms for various path explorations and on minimizing energy consumption in mobile robotics operations. However, previous studies have often overlooked the weight of the objects being transported, emphasizing only minimal travel time or distance. Therefore, this research proposes route planning that accounts for the maximum payload capacity of mobile robotics and offers load-optimized path planning for multi-destination transportation. Considering the load, a genetic algorithm with the objectives of minimizing both travel time and distance, as well as energy consumption is employed. This approach is expected to enhance the efficiency of mobility within smart factories.
The present experimental investigation focuses on finding optimal parametric data-set of laser micro-drilling operation with minimum taper and Heat-affected zone during laser micro-drilling of Carbon Nanotube/Epoxy-based composite materials. Experiments have been conducted as per Box-Behnken design (BBD) techniques considering cutting speed, lamp current, pulse frequency and air pressure as input process parameters. Then, the relationship between control parameters and output responses is developed using second-order nonlinear regression models. The analysis of variance test has also been performed to check the adequacy of the developed mathematical model. Using the Response Surface Methodology (RSM) and an Accelerated particle swarm optimization (APSO) technique, optimum process parameters are evaluated and compared. Moreover, confirmation tests are conducted with the optimal parameter settings obtained from RSM and APSO and improvement in performance parameter is noticed in each case. The optimal process parameter setting obtained from predictive RSM based APSO techniques are speed=150 (m/s), current=22 (amp), pulse frequency (3 kHz), Air pressure (1 kg/cm2) for Taper and speed=150 (m/s), current=22 (amp), pulse frequency (3 kHz), air pressure (3 kg/cm2) for HAZ. From the confirmatory experimental result, it is observed that the APSO metaheuristic algorithm performs efficiently for optimizing the responses during laser micro-drilling process of nanocomposites both in individual and multi-objective optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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