Although visual programming is used in many fields of computer science and engineering, some dis-advantages can be found when they work together in an integrated programming environment. To overcome these shortcomings, there have been researches in combining multiparadigm with visual programming. However they have failed because they tried to combine the paramdigms without any coceptural model and structured method. In this paper, we investigate a new multiparadigm visual programming environment (MVPE), in which dataflow paradigm, form-based paradign, direct manipulation paradigm, and object-oriented paradigm are integrated together in an object-oriented way, based on the conceptual model of "method = paradigm, " This MVPE would overcome the limits of visual programming, and may also lead to the new discipline of visual programming environment.vironment.
The Human Sensory Feedback Laboratory, park of the Armstrong Laboratory at Wright-Patterson Air Force Base, Ohio, is involved in the development and evaluation of systems that provide sensory feedback to the human operator in telerobotic and virtual environment applications. Specific projects underway in the laboratory are primarily concerned with the information provided by force and vibrotactile feedback to the operator in dextrous manipulation tasks. Four specific research projects are described in the present report. These include : 1) experiments evaluating a 30-element fingertip display, which employs a titanium-nickel shape memory alloy actuator design to provide vibrotactile feedback about object shape and surface texture ; 2) of a fingertip force-feedback display for 3-dimensional information about object shape and suface texture ; 3) use of a force- feedback joystic to provide "force tunnel" information in pilot pursuit tracking tasks ; and 4) evaluations of a 7 degree-of-freedom exoskeleton used to control a robotic arm. Both basic and applied research questions are discussed.
최근 높은 관심을 모으고 있는 모바일 증강현실 게임은 몰입감을 높이기 위한 접근 방법으로 손꼽히고 있다. 모바일 디바이스의 카메라를 이용하여 대상 물체를 인식하고 게임 캐릭터가 등장하도록 하는 기존 증강현실 기반의 게임에서는 대부분이 터치 기반의 인터랙션만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 게임의 몰입도를 높이기 위하여 증강현실 타겟 이미지를 움직임으로써 게임 속 변형 객체를 직관적으로 조작하는 기법을 제안한다. 제안 방법에서는 타겟 이미지들 사이의 거리와 방향을 계산하고, 이에 따라 변형객체에 주어지는 외부력(external force)의 크기를 조정함으로써, 직관적 방법으로 변형 객체의 움직임을 조작할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 게임 콘텐츠에서 자연스러운 객체 표현을 위하여 많이 사용되고 있는 변형 직물(cloth) 모델에 초점을 맞추었고, 바람(wind)과 강체(rigid object)로 표현되는 게임 객체들과 상호작용하는 자연스러운 직물의 움직임을 표현하였다. 실험에서는 유니티 에셋 스토어에서 판매하는 기존 유료 직물 모델의 적용 결과와의 비교를 통하여 제안 기법이 보다 현실감 있는 직물의 움직임을 표현하고 있는 것을 보였다.
A pick-and-place operation in 3-dimensional environment is basic operation for human and multi-purpose manipulators. However, there may be a difficult problem for such manipulators. Especially, if the object cannot be moved with a single grasp, regrasping, which can be a time-consuming process, should be carried out. Regrasping, given initial and final pose of the target object, is a construction of sequential transition of object poses that are compatible with two poses in the point of grasp configuration. This paper presents a novel approach for solving regrasp problem. The approach consists of a preprocessing and a planning stage. Preprocessing, which is done only once for a given robot, generates a look-up table which has information of kinematically feasible task space of end-effector through all the workspace. Then, using the table planning automatically determines possible intermediate location, pose and regrasp sequence leading from the pick-up to put-down grasp. Experiments show that the presented is complete in the total workspace. The regrasp planner was combined with existing path.
In this study, the end-effector tracking performance of a manipulator installed on a remotely operated vehicle (ROV) for autonomous underwater intervention is verified. The underwater manipulator is an ARM 7E MINI model produced by the ECA group, which consists of six joints and one gripper. Of the six joints of the manipulator, two are revolute joints and the other four are prismatic joints. Velocity control is used to control the manipulator with forward and inverse kinematics. When the manipulator approaches a target object, it is difficult for the ROV to maintain its position and posture, owing to various disturbances, such as the variation in both the center of mass and the reaction force resulting from the manipulator motion. Therefore, it is necessary to compensate for the influences and ensure the relative distance to the object. Simulations and experiments are performed to track the trajectory of a virtual object, and the tracking performance is verified from the results.
This paper develops a master manipulator which can reflect a force from a slave manipulator effectively. It many have a big workspace, can represent a human operators manipulation perfectly, and is composed of a position control part, an orientation control part and an end effector control part. This paper also develops a graphic simulator using the Visual C++ and OpenGL in the Window operating system. It can be used to make a virtual slave manipulator and set a virtual working environment, and provide a visual information from a desired view point. A virtual teleoperation system is developed by connecting the developed master manipulator to the graphic simulator using an interfacing hardware bilaterally. It is used for performing a virtual object exploration experiment. In the experiment, two virtual objects are used. They are virtual wall and virtual hexahedron which have 0.7N/mm and 2.2 N/mm stiffness respectively. The experiments are performed under six different working conditions. The experiment results will show the effectiveness of the reflected force from the slave manipulator for improving the efficiency and stability of the teleoperation task.
Stereoscopic image generated by depth image-based rendering(DIBR) for surveillance robot and camera is appropriate in a low bandwidth network. The image is very important data for the decision-making of a commander and thus its integrity has to be guaranteed. One of the methods used to detect manipulation is to check if the stereoscopic image is taken from the original camera. Sensor pattern noise(SPN) used widely for camera identification cannot be directly applied to a stereoscopic image due to the stereo warping in DIBR. To solve this problem, we find out a shifted object in the stereoscopic image and relocate the object to its orignal location in the center image. Then the similarity between SPNs extracted from the stereoscopic image and the original camera is measured only for the object area. Thus we can determine the source of the camera that was used.
In this study, the task of robotic tidy-up is to clean the current environment up exactly like a target image. To perform a tidy-up task using a robot, it is necessary to estimate the pose of various objects and to classify the objects. Pose estimation requires the CAD model of an object, but these models of most objects in daily life are not available. Therefore, this study proposes an algorithm that uses point cloud and PCA to estimate the pose of objects without the help of CAD models in cluttered environments. In addition, objects are usually detected using a deep learning-based object detection. However, this method has a limitation in that only the learned objects can be recognized, and it may take a long time to learn. This study proposes an image matching based on few-shot learning and Siamese network. It was shown from experiments that the proposed method can be effectively applied to the robotic tidy-up system, which showed a success rate of 85% in the tidy-up task.
In this paper, the cinch bag typed fruit harvesting gripper was proposed. This gripper is focused on preventing problems that we found from the related research and setting the breakthrough as a design condition according to the harvest failures of other related studies. The cover part is designed to overcome the surrounding obstacles of target fruits such as tomato, Korean melon, and sweet pepper. The measurement of maximum load showed that the well-grasped target object, such as a spherical object with 65 mm of diameter, is unable to slip in a range of 0 kg to 10 kg. The fact that the gripper allows from 4 cm to 6 cm of positional error was shown in the measurement of positional error tolerance. And the cover part of this gripper showed that the suggested gripper can grab a target object without being obstructed by leaves and stems. Finally, it was proved that the gripper satisfied the design conditions through the measurement of contacting force, which showed it is appropriate for grasping an actual fruit without damage.
3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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