Payload capacity and transition ability are essential for climbing robots to apply the robots to various applications such as inspection and exploration. This paper presents a new climbing robotic platform with multi-link structure of track-wheel modules to enhance payload capacity and transition ability, and its tracking controller design and experimental results. The compliances between track-wheel modules achieve stable internal and external transitions while the large adhesion area of the track-wheel module enhances the payload capacity of the robot. Kinematic model-based tracking controller is designed and implemented for autonomous internal transition, and the gains of the controller are optimized by experimental design. Experiments on the automatic internal transitions are performed and the results guarantee autonomous internal transition with little tracking error.
This paper investigates the implementation and flight test of realtime vision guided autopilot system based on virtual instrumentation platform. A graphical design process via virtual instrumentation platform is fully used for the image processing, communication between systems, vehicle dynamics control, and vision coupled guidance algorithms. A significatnt ojective of the algorithm is to achieve an environment robust autopilot despite wind and an irregular image acquisition condition. For a robust vision guided path tracking and hovering performance, the flight path guidance logic is combined in a multi conditional basis with the position estimation algorithm coupled with the vehicle attitude dynamics. An onboard flight test equipped with the developed realtime vision guided autopilot system is done using the rotary UAV system with full attitude control capability. Outdoor flight test demonstrated that the designed vision guided autopilot system succeeded in UAV's hovering on top of ground target within about several meters under geenral windy environment.
In this paper, we describe an implementation of small mobile robot that can be used at research and application of mobile sensor networking. This robot that will constitute the sensor network, as a platform of multi-robot system for each to be used as sensor node, has to satisfy restrictions in many aspects in order to perform sensing, communication protocol, and application algorithms. First, the platform must be designed with a robust structure and low power consumption since its maintenance after deployment is difficult. Second, it must have flexibility and modularity to be used effectively in any structure so that it can be used in various applications. Third, it must support the technique of wireless network for ubiquitous computing environment. At last, to let many nodes be scattered, it must be cost-effective and small. Considering the above restrictions of the mobile platform for sensor network, we designed and implemented robots control the current of actuator by using additional circuit for power efficiency. And we chose MSP430 as MCU, CC2420 as RF transceiver, and etc, that have the strength in the aspect of power. For flexibility and modularity, the platform has expansion ports. The results of experiments are described to show that this robot can act as sensor node by RF communication process with Zigbee standard protocol, execute the navigation process with simple obstacle avoidance and the moving action with RSSI(Received Signal Strength Indicator), operate at low-power, and be made with approx. $100.
This paper describes a real-time human and robot tracking method in Intelligent Space with multi-camera networks. The proposed method detects candidates for humans and robots by using the histogram of oriented gradients (HOG) feature in an image. To classify humans and robots from the candidates in real time, we apply cascaded structure to constructing a strong classifier which consists of many weak classifiers as follows: a linear support vector machine (SVM) and a radial-basis function (RBF) SVM. By using the multiple view geometry, the method estimates the 3D position of humans and robots from their 2D coordinates on image coordinate system, and tracks their positions by using stochastic approach. To test the performance of the method, humans and robots are asked to move according to given rectangular and circular paths. Experimental results show that the proposed method is able to reduce the localization error and be good for a practical application of human-centered services in the Intelligent Space.
The camera has limitations of poor visibility in underwater environment due to the limited light source and medium noise of the environment. However, its usefulness in close range has been proved in many studies, especially for navigation. Thus, in this paper, vision-based object detection and tracking techniques using artificial objects for underwater robots have been studied. We employed template matching and mean shift algorithms for the object detection and tracking methods. Also, we propose the weighted correlation coefficient of adaptive threshold -based and color-region-aided approaches to enhance the object detection performance in various illumination conditions. The color information is incorporated into the template matched area and the features of the template are used to robustly calculate correlation coefficients. And the objects are recognized using multi-template matching approach. Finally, the water basin experiments have been conducted to demonstrate the performance of the proposed techniques using an underwater robot platform yShark made by KORDI.
Vasilj, Josip;Stancic, Ivo;Grujic, Tamara;Music, Josip
Journal of Multimedia Information System
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제4권4호
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pp.195-204
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2017
Mobile robots are used for years as a valuable research and educational tool in form of available open-platform designs and Do-It-Yourself kits. Rapid development and costs reduction of Unmanned Air Vehicles (UAV) and ground based mobile robots in recent years allowed researchers to utilize them as an affordable research platform. Despite of recent developments in the area of ground and airborne robotics, only few examples of Unmanned Surface Vehicle (USV) platforms targeted for research purposes can be found. Aim of this paper is to present the development of open-design USV drone with integrated multi-level control hardware architecture. Proposed catamaran - type water surface drone enables direct control over wireless radio link, separate development of algorithms for optimal propulsion control, navigation and communication with the ground-based control station. Whole design is highly modular, where each component can be replaced or modified according to desired task, payload or environmental conditions. Developed USV is planned to be utilized as a part of the system for detection and identification of marine and lake waste. Cameras mounted to the USV would record sea or lake surfaces, and recorded video sequences and images would be processed by state-of-the-art computer vision and machine learning algorithms in order to identify and classify marine and lake waste.
For developing automotive parts and telematics devices the real car test often shows limitation because it needs high cost, much time and has the possibility of the accident. Therefore, a Vehicle Driving Simulator (VDS) instead of the real-car test has been used by some automotive manufactures, research centers, and universities. The VDS is a virtual reality device which makes a human being feel as if one drives a vehicle actually. Unlike actual vehicle, the simulator has limited kinematic workspace and bounded dynamic characteristics. So it is difficult to simulate dynamic motions of a multi-body vehicle model fully. In order to overcome these problems, a washout algorithm which restricts workspace of the simulator within the kinematic limits is needed, and analysis of dynamic characteristics is required also. However, a classical washout algorithm contains several problems such as time delay and generation of wrong motion signal caused by characteristics of filters. Specially, the classical washout algorithm has the simulator sickness when driver hardly turns brakes and accelerates the VDS. In this paper, a new washout algorithm is developed to enhance the motion sensitivity and improve the simulator sickness by using the vehicle tilt signal which is generated in the real time vehicle dynamic model.
This paper presents a teleoperation system that combines computer network and an autonomous mobile robot. We control remotely an autonomous mobile robot with vision over the Internet to guide it under unknown environments in the real time. The main feature of this system is that local operators need a web browser and a computer connected to the communication network and so they can command the robot in a remote location through the home page. The hardware architecture of this system consists of an autonomous mobile robot, workstation, and local computers. The software architecture of this system includes the client part for the user interface and robot control as well as the server part for communication between users and robot. The server and client systems are developed using Java language which is suitable to internet application and supports multi-platform. Furthermore. this system offers an image compression method using JPEG concept which reduces large time delay that occurs in network during image transmission.
This paper describes an integrated chassis control for a maneuverability, a lateral stability and a rollover prevention of a vehicle by the using of the ESC and AFS. The integrated chassis control system consists of a supervisor, control algorithms and a coordinator. From the measured and estimation signals, the supervisor determines the vehicle driving situation about the lateral stability and rollover prevention. The control algorithms determine a desired yaw moment for lateral stability and a desired longitudinal force for the rollover prevention. In order to apply the control inputs, the coordinator determines a brake and active front steering inputs optimally based on the current status of the subject vehicle. To improve the reliability and to reduce the operating load of the proposed control algorithms, a multi-core ECU platform is used in this system. For the evaluation of this system, a closed loop simulations with driver-vehicle-controller system were conducted to investigate the performance of the proposed control strategy.
This paper describes the design, simulation, development, and experiment of a six degree-of-freedom micropositioning parallel manipulator. A movable stage was supported with six links, each of which extends with a dc-servo micropositioning actuator. In case of parallel manipulator, while the solution of the inverse kinematics is easily found by the vectors of the links which are composed of the joint coordinates in base and platform, but forward kinematic is not easily solved because of the nonlinearity and complexity of the parallel manipulator's kinematic output equation with the multi-solutions. The movable range of the prototype was ${\pm}25mm$ in the x- and y-directions and ${\pm}12.5mm$ in the z-direction. The minimum incremental motion of the prototype was $1{\mu}m$ in the x- and y-directions and $0.5{\mu}m$ in the z-direction. The repeatability of the prototype was ${\pm}2{\mu}m$ in the x- and y-directions and ${\pm}1{\mu}m$ in the z-direction. The motion performance was also evaluated by not only the computer simulation of CAD model but also the experiment using a capacitive sensor system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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