제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.518-521
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1995
In this paper, a learning control problem is formulated for cooperating multiple-robot manipulators with uncertain system parameters. The commonly held object is also assumed to be unknown and the multiple-robots themselfs experience uncertain operating conditions such as link parameters, viscous friction parameters, suctions, actuator bias, and etc. Under these conditions, the learning controllers designed for learning of uncertain parameters and robot control inputs for multiple-robot systems are shown to drive the multiple-robot manipulators to follow the desired Cartesian trajectory with the desired internal forces to the unknown object.
Pu Zhang;Di Zhao;Xiangjie Kong;Jialong, Zhang;Lei Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권6호
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pp.1431-1448
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2024
Complexity science is a new stage in the development of systems science that is the frontier areas of contemporary scientific development. Complexity science takes complex systems as the research object, which has attracted widespread attention from researchers in the fields of economy, control, management, and society. In recent years, with the rapid development of science and technology and people's deepening understanding for the theory of complex systems, the systems are no longer an object with a single function, but the systems are composed of multiple individuals with autonomous capabilities through cooperative and cooperation, namely multi-agent system (MAS). Currently, MAS is one of the main models for studying such complex systems. The intelligent control is to break the traditional multi-agent fault-tolerant control (FTC) concept and produce a new type of compensation mechanism. In this paper, the applications of fault-tolerant control methods for MASs are presented, and a discussion is given about development and challenges in this field.
In this paper. a heuristic multi-thresholding algorithm is proposed to extract objects from background. Specifically the proposed algorithm finds out multi valleys from gray level histogram automatically and non-recursively. Some experimental result for various types of image. are presented, to show the effectiveness of the proposed algorithm.
Edge C. Yeh;Wen Ping;Chan, Rai-Chi;Tseng, Chi-Ching
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1025-1028
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1993
In this paper, an intelligent control scheme with multi-stage fuzzy inference is developed for a myoelectric prosthesis to achieve natural control with tactile feedback based on fuzzy control strategies. Strain gauges and a potentiometer are added to the prosthesis for tactile feedback with a PWM motor driver developed to save the battery power. According to the multi-stage fuzzy inference, the prosthesis can determine the stiffness of the object and hold an object without injuring it, meanwhile, the hysteresis phenomenon is an 80196KC single-chip microcontroller to replace the original controller.
본 논문에서는 아바타의 행위(Avatar Behavior)를 상위 레벨 명령어(High-Level Behavior)들로 이루어진 스크립트로 제어하는 기법을 제안한다. 아바타 행위를 추상화 정도에 따라 구분하고 이를 표준화된 계층적 스크립트(Layered Script)로 정의 함으로써 사용자는 스크립트를 재사용할 수 있고 행위의 추상화 조절이 가능하다. 또한 가상 환경이 복잡해짐에 따라 아바타 행위도 다양하게 늘어날 뿐 아니라 아바타-객체 상호작용 처리 역시 복잡해지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 아바타와 객체간의 상호작용을 위한 객체 모델을 제안하여 아바타와 객체간 벌어지는 행위들을 객체 안에 분산시켜 표현함으로써 객체지향 방식으로 아바타 행위를 유연하게 제어할 수 있도록 설계하였다. 이를 위해 제안 객체 모델에서는 객체의 상태에 따라 사용 가능한 행위가 결정되는 컨텍스트 메뉴(context menu) 인터페이스와 동작 생성 모델을 정의하였다. 또한 사용자는 기존의 2D 혹은 텍스트기반 스크립트 작성기법을 벗어나 제안된 3D 인터페이스 기법을 통하여 실시간으로 아바타의 행위 스크립트를 작성 및 재생 할 수 있다. 본 연구에서는 제안 기법의 활용을 위해 프레젠테이션 도메인 환경의 시스템을 구축하고 아바타-객체 행위제어 및 스크립트 생성 기법을 적용하였다. 본 논문에서는 아바타의 행위(Avatar Behavior)를 일종의 상위 레벨 명령어(Hi8h-Level TaskBehavior)들로 이루어진 스크립트로 제어하는 기법을 제시한다제안한다. 아바타 행위를 추상화 정도에 따라 구분하고 이를 표준화된 계층적 스크립트(Multi-LeveiLayered Script)로 정의 함으로써 사용자는 쉽게 스크립트를 재사용할 수 있고 행위의 추상화 정도도 쉽게 조절이 가능하다. 또한 또한 아바타와 객체간의 상호작용을 위한 객체 모델을 제시한다. 가상 환경이 복잡해짐에 따라 아바타 행위도 다양하게 늘어날 뿐 아니라 아바타-객체 상호작용 처리 역시 복잡해지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 아바타와 객체간의 상호작용을 위한 객체 모델을 제안하여 아바타와 객체간 벌어지는 모든 행위들을 객체 안에 분산시켜 저장표현함으로써 객체지향 방식으로 아바타 행위를 유연하게 제어객체의 수와 무관하게 상호작용을 처리할 수 있도록 설계하였다. 이를 위해 또한 복잡해진 제안 객체 모델에서는 객체의 상태에 따라 사용 가능한 행위가 결정되는 가상 환경을 위해 새로운 인터페이스로 컨텍스트 메뉴(context menu) 인터페이스와 동작 생성 모델을 제시한다. 정의하였다. 객체 모델에서 객체의 상태 정보와 행위 정보를 분석해 아바타가 할 수 있는 행위를 컨텍스트 메뉴로 제공하기 때문에 사용자는 가상 환경의 상태에 상관 없이 직관적으로 명령을 줄 수 있다. 또한 사용자는 기존의 2D 혹은 텍스트기반 스크립트 작성기법을 벗어나 사용자는 제안된 3D 인터페이스 기법을 통하여 실시간으로 아바타의 행위 스크립트를 작성 및 재생 할 수 있다. 본 논문에서 제시한 시스템은 기존의 아바타 중심적인 제어를 객체에 분산함으로써 효율적이고 직관적인 명령을 내릴 수 있고 또한 손쉬운 시나리오 생성을 가능하게 하였다. 본 연구에서는 제안 기법의 활용을 위해 프리젠테이션 도메인 환경의 시스템을 구축하고 아바타-객체 행위제어 및 스크립트 생성 기법을 적용하였다.
In this paper, a 3D coordinates acquisition method for a mechanical assembly is developed by using multiview X-ray images. The multi-view X-ray images of an object are obtained by a rotary table. From the rotation transformation, it is possible to obtain the 3D coordinates of corresponding edge points on multi-view X-ray images by triangulation. The edge detection algorithm in this paper is based on the attenuation characteristic of the X-ray. The 3D coordinates of the object points are represented on a graphic display, which is used for the inspection of a mechanical assembly.
This study is concerned with the mechanism and structure of an optical microscope and an automatic multi-focus algorithm for automatically selecting sharp images from multiple foci of a cell. To obtain precise cell images quickly, a z-axis actuator with a resolution of $0.1{\mu}m$ was designed to control an optical microscope Moreover, a lighting control system was constructed to select the color and brightness of light that best suit the object being viewed. Cell images are captured by the instrument and the sharpness of each image is determined using Gaussian and Laplacian filters. Next, cubic spline interpolation and peak detection algorithms are applied to automatically find the most vivid points among multiple images of a single object. A cancer cell imaging experiment using propidium iodide staining confirmed that a sharp multipoint image can be obtained using this microscope. The proposed system is expected to save time and effort required to extract suitable cell images and increase the convenience of cell analysis.
최근 지능형 관제 시스템은 다양한 응용 분야에서 빠르게 발전하고 있으며, 딥러닝, IoT, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술이 지능형 관제 시스템에 활용하는 방안이 연구되고 있다. 지능형 관제 시스템에서 중요한 기술은 영상에서 객체를 인식하고 추적하는 것이다. 그러나 기존의 다중 객체 추적 기술은 정확도 및 속도에서 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 객체 추적의 정확성을 높이고, 객체가 서로 겹쳐있거나 동일한 클래스에 속하는 객체들이 많을 경우에도 빠르고 정확하게 추적 가능한 원샷 아키텍처 기반의 YOLO v5와 YOLO v6을 사용하여 실시간 지능형 관제시스템을 구현하였다. 실험은 YOLO v5와 YOLO v6를 비교하여 평가하였다. 실험결과 YOLO v6 모델이 지능형 관제시스템에 적합한 성능을 보여주고 있다. 실험결과 YOLO v6 모델이 지능형 관제시스템에 적합한 성능을 보여주고 있다.
This paper proposes a novel formation algorithm of identical robots based on object tracking method using omni-directional images obtained through fisheye lenses which are mounted on the robots. Conventional formation methods of multi-robots often use stereo vision system or vision system with reflector instead of general purpose camera which has small angle of view to enlarge view angle of camera. In addition, to make up the lack of image information on the environment, robots share the information on their positions through communication. The proposed system estimates the region of robots using SURF in fisheye images that have $360^{\circ}$ of image information without merging images. The whole system controls formation of robots based on moving directions and velocities of robots which can be obtained by applying Lucas-Kanade Optical Flow Estimation for the estimated region of robots. We confirmed the reliability of the proposed formation control strategy for multi-robots through both simulation and experiment.
This paper describes a mobile robot intended for being employed in a multi-agent system. We have already proposed a multi-agent system which realizes patient-aid by helping a lying patient take a distant object on the table. In this paper, a mobile robot agent is developed and is included in the system. An effective man-machine communication strategy is proposed by use of a vision agent settled on the ceiling. If a human (assumed to be a patient) wishes to take an object distant on the floor, he points to the object. The vision agent detects the direction of his arm by image processing and guesses which object he intends to take. The vision agent asks him if it is what he wants and, if yes, the mobile robot runs to take and bring it to him. The system is overviewed with the explanation of a mobile robot. Some experimental results are shown with discussion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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