Improving practicality of SLAM requires various sensors to be fused effectively in order to cope with uncertainty induced from both environment and sensors. In this case, combining sonar and vision sensors possesses numerous advantages of economical efficiency and complementary cooperation. Especially, it can remedy false data association and divergence problem of sonar sensors, and overcome low frequency SLAM update caused by computational burden and weakness in illumination changes of vision sensors. In this paper, we propose a SLAM method to join sonar sensors and stereo camera together. It consists of two schemes, extracting robust point and line features from sonar data and recognizing planar visual objects using multi-scale Harris corner detector and its SIFT descriptor from pre-constructed object database. And fusing sonar features and visual objects through EKF-SLAM can give correct data association via object recognition and high frequency update via sonar features. As a result, it can increase robustness and accuracy of SLAM in indoor environment. The performance of the proposed algorithm was verified by experiments in home -like environment.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.34
no.6
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pp.401-415
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2021
Soft robots are promising devices for applications in drug delivery, sensing, and manufacturing. Traditional hard robotics are manufactured with rigid materials and their degrees of motion are constrained by the orientation of the joints. In contrast to rigid counterpart, soft robotics, employing soft and stretchable materials that easily deforms in shape, can realize complex motions (i.e., locomotion, swimming, and grappling) with a simple structure, and easily adapt to dynamic environment. Among them, the magnetic actuators exhibit unique characteristics such as rapid and accurate motion control, biocompatibility, and facile remote controllability, which make them promising candidates for the next-generation soft robots. Especially, the magnetic actuators instantly response to the stimuli, and show no-hysteresis during the recovery process, essential for continuous motion control. Here, we present the state-of-the-art fabrication process of magnetically controllable nano-/micro-composites, magnetically aligning process of the composites, and 1-dimensional/multi-dimensional multimodal motion control for the nextgeneration soft actuators.
Lately, the development of the semiconductor industry has led to the miniaturization of electronic devices. Therefore, semiconductor wafers of very thin thickness that can be used in Multi-Chip Packages are required. There is active research on the backgrinding process to reduce the thickness of the wafer. The backgrinding process polishes the backside of the wafer, reducing the thickness of the wafer to tens of ㎛. The equipment that performs the backgrinding process requires ultra-precision. Currently, there is no full auto backgrinding equipment in Korea. Therefore, in this study, ultra-precision backgrinding equipment was designed. In addition, finite element analysis was conducted to verify the equipment design validity. The deflection and structural stability of the backgrinding equipment were analyzed using finite element analysis.
With the advancement of intelligent vehicles and unmanned systems, there is a growing interest in underwater surveys using autonomous marine vehicles (AMVs). This study presents an automated planning strategy for a long-term survey mission using a fleet of AMVs consisting of autonomous surface vehicles and autonomous underwater vehicles. Due to the complex nature of the mission, the actions of the vehicle must be of high-level abstraction, which means that the actions indicate not only motion of the vehicle but also symbols and semantics, such as those corresponding to deploy, charge, and survey. For automated planning, the planning domain definition language (PDDL) was employed to construct a mission planner for realizing a powerful and flexible planning system. Despite being able to handle abstract actions, such high-level planners have difficulty in efficiently optimizing numerical objectives such as obtaining the shortest route given multiple destinations. To alleviate this issue, a widely known technique in operations research was additionally employed, which limited the solution space so that the high-level planner could devise efficient plans. For a comprehensive evaluation of the proposed method, various PDDL-based planners with different parameter settings were implemented, and their performances were compared through simulation. The simulation result shows that the proposed method outperformed the baseline solutions by yielding plans that completed the missions more quickly, thereby demonstrating the efficacy of the proposed methodology.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.511-513
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2021
In this study, digital twin technology and block chain technology are used to provide. A learning method was suggested. The medium used in this study is a 6-axis robot released by Denso, and the operating coordinates of the equipment can be converted into data through the data displayed on each axis. In addition, the results of the practice can be stored in the blockchain to ensure the confidentiality and integrity of the evaluation. The method proposed in this study is expected to be of great help to practical classes in specialized high schools even in the COVID-19 pandemic.
Sang-Eun Park;Min-Kyu Cho;Sung-Wook Park;Gun-A Lee;Seo-Hui Park
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.902-903
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2023
장애물이나 경사지가 많은 협소 지역에서 탐사 활동을 수행하는 로봇은 험지에서도 이동할 수 있는 자율주행 방법을 필수적으로 제공해야 한다. 본 논문은 협소 지역에서 탐사와 객체 탐지를 위해 주행 상황에 따라 바퀴 주행과 관절 주행을 동적으로 변경하면서 이동하는 다관절 로봇 시스템을 제안한다. 다관절 로봇은 마찰력과 수직항력, 토크 값 등을 고려해 설계한 운동 모델을 기반으로 바퀴와 관절 이동을 변경하면서 자율적으로 주행한다. 관리자는 관제 서버를 통해 로봇이 수집한 탐사 정보를 실시간으로 확인하고 필요시 로봇의 원격제어를 수행할 수 있다. 본 연구를 통해 사람이 접근하기 어려운 협소 지역 탐사나 재난지역 인명구조 활동에 활용할 수 있기를 기대한다.
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.
Human posture recognition has attracted tremendous attention in ubiquitous environment, performing arts and robot control so that, recently, many researchers in pattern recognition and computer vision are working to make efficient posture recognition system. However the most of existing studies is very sensitive to human variations such as the rotation or the translation of body. This is why the feature, which is extracted from the feature extraction part as the first step of general posture recognition system, is influenced by these variations. To alleviate these human variations and improve the posture recognition result, this paper presents 3D Star Skeleton and Principle Component Analysis (PCA) based feature extraction methods in the multi-view environment. The proposed system use the 8 projection maps, a kind of depth map, as an input data. And the projection maps are extracted from the visual hull generation process. Though these data, the system constructs 3D Star Skeleton and extracts the rotation invariant feature using PCA. In experimental result, we extract the feature from the 3D Star Skeleton and recognize the human posture using the feature. Finally we prove that the proposed method is robust to human variations.
Kim, Eun Kyeong;Cho, Hyunhak;Jang, Eunseok;Kim, Sungshin
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.1
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pp.44-49
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2016
This paper proposed the method to improve performance of a pixel, which has low accuracy, by applying image segmentation methods based on color and multi-threshold of brightness. Stereo matching is the process to find the corresponding point on the right image with the point on the left image. For this process, distance(depth) information in stereo images is calculated. However, in the case of a region which has textureless, stereo matching has low accuracy and bad pixels occur on the disparity map. In the proposed method, the relationship between adjacent pixels is considered for compensating bad pixels. Generally, the object has similar color and brightness. Therefore, by considering the relationship between regions based on segmented regions by means of color and multi-threshold of brightness respectively, the region which is considered as parts of same object is re-segmented. According to relationship information of segmented sets of pixels, bad pixels in the disparity map are compensated efficiently. By applying the proposed method, the results show a decrease of nearly 28% in the number of bad pixels of the image applied the method which is established.
1. Objective Pulse diagnosis is generally applied to Traditional Oriental Medicine but not to Sasang Constitution diagnosis. Recently new pulse analyzer using array piezoresistive sensor and multi-channel robot arm developed. It reflects Oriental Medical Doctors' diagnostic processes, and its reproducibility test was done at Korea Institute of Oriental Medicine. We performed this study to set parameters diagnosing Sasang Constitution. 2. Methods One hundred thirty three subjects participated in this study. They are healty and approved this study. Before being tested with pulse analyzer, they had interview with Sasang Constitution Specialist to diagnose their Sasang Constitution. We established some useful parameters from parameters of pulse analyzer according to the Original Texts of Oriental Medicine and clinical experiences to analyze with clinical data of this study. 3. Results (I) There is a significant difference in pre-dicrotic notch time among all parameters of pulse analyzer in Sasang Constitution groups(P=0.047). (2) There is a significant difference in maximum pulse pressure in 33 to 48 year Sasang Constitution groups(P=0.010). (3) There is a significant difference in frequency width in 17 to 32 year Sasang Constitution groups(P=0.002). (4) There is a significant difference in CFS value in groups which OMD diagnoses; Floating & Sinking pulse(P=0.020). (5) There is a significant difference in pulse rate in groups which OMD diagnoses; Rapid & Slow pulse(P=0.000). (6) There is a significant difference in maximum pulse pressure in groups which OMD diagnoses; Deficient & Solid pulse(P=0.000). 4. Conclusions Analyzing parameters in each Sasang Constitution group, we found it shows significant difference in maximum pulse pressure and corresponding tendency in coefficient of floating & sinking pulse with theories of Sasang Consti-tutional Medicine. As we accumulate more clinical data, we will establish algorithm to diagnose Sasang Constitution using a pulse analyzer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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