Palletizing task is well-known time consuming and laborious process in factory, hence automation is seriously required. To do this, artificial robot is generally used. These systems however, mostly user teaches the robot point to point and to avoid time-variable obstacle, robot is required to attach the vision camera. These system structures bring about inefficiency and additional cost. In this paper we propose task-oriented trajectory generation algorithm for palletizing. This algorithm based on $A^{*}$ algorithm and slice plane theory, and modify the object dealing method. As a result, we show the elapsed simulation time and compare with old method. This simulation algorithm can be used directly to the off-line palletizing simulator and raise the performance of robot palletizing simulator not using excessive motion area of robot to avoid adjacent components or vision system. Most of all, this algorithm can be used to low-level PC or portable teach pendent
생활수준이 향상 될수록 로봇이 인간의 노동을 대신하는 요소는 더욱 많아지고 있다. 하지만 대부분의 로봇이 지면에 고정된 장치산업에 국한되어 있기 때문에, 폭넓은 응용가치가 기대되는 휴먼 로봇에 대한 필요성이 강조되고 있다. 휴먼로봇은 사람을 대신하기 위한 목적으로 많은 연구가 진행되고 있지만, 관련 하드웨어의 부족으로 매우 단순하고 제한적으로 적용되고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 기구학적인 메커니즘과 제어장치를 개발하여, 어깨와 팔을 3자유도 형태로 마스트 암을 구성하고, 관절변수의 특성과 엔드-이펙터 궤적실험을 통하여 사람과 유사한 동작을 재현하였다.
최근 가장 활발하고 많은 연구가 이루어지는 시스템중의 하나는 교통 제어 시스템이다. 이 시스템을 효과적으로 지원하기 위해서는 이동체를 효과적으로 저장하고, 시간 혹은 시공간 질의를 효과적으로 수행하기 위하여 높은 성능을 가진 이동체 데이터베이스 시스템이 필요하다. 빠른 이동체 데이터베이스 시스템의 성능은 병렬 색인을 이용하여 구축될 수 있다. 이 논문에서는 시공간 인접성과 이동체 특성에 기반한 디클러스터링 정책을 제시한다. 이동체의 진행 방향에 대한 예측을 통하여 색인의 노드에 대한 성장을 예측하고, 이를 토대로 병렬 색인을 구축한다. 실험 결과 제시된 기법은 기존의 다른 정책에 비하여 최대 15%이상의 성능 향상이 있다. 이 결과는 단일 디스크를 사용할 때에 비하여 디스크 당 50%이상의 성능향상 결과이다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.101-110
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2004
The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, humans and robots need to be in close proximity to each other as much as possible. Moreover, it is necessary for their interactions to occur naturally. It is desirable for a robot to carry out human following, as one of the human-affinitive movements. The human-following robot requires several techniques: the recognition of the moving objects, the feature extraction and visual tracking, and the trajectory generation for following a human stably. In this research, a predictable intelligent space is used in order to achieve these goals. An intelligent space is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to follow a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to follow the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and following of the walking human with the mobile robot are presented.
다양한 지리 관측 기술 및 GPS 그리고 무선 통신 기술의 발달로 인해 시간에 따라 이동하는 여러 객체들의 변화를 추적하고 관리하는 것이 용이해지며, 지능형 교통 시스템, 물류 차량 관리 시스템 등이 활발히 개발되고 있다. 그러나 개발된 시스템에서 차량 운송 계획 평가 및 테스트를 할 경우 차량의 실제 데이터가 부족하기 때문에, 적절한 평가 및 다양한 테스트를 하기 힘들고, 실생활에 알맞은 시스템을 만들기 어려움 점이 있다. 이로 인해 대부분의 연구에서는 몇몇의 이동 객체 위치 데이터 생성기를 활용하고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 데이터 생성기는 가우스 분포 및 도로 정보 등을 고려하여 데이터를 생성하기 때문에, 사용자가 물류 수송 계획 등에 활용하기 위해 의도한 시나리오에 따른 데이터를 생성하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 사용자가 정의한 패턴에 따라 차량 위치 데이터를 생성하는 사용자 지정 시나리오 기반 이동객체 데이터 생성기를 설계 및 구현하였다. 제안된 데이터생성기는 사용자가 원하는 스케줄대로 차량의 좌표를 지정하여, 이동 계획에 적절한 차량의 데이터를 생성하고, 이를 패턴으로 저장하여 사용된 시나리오도 재사용될 수 있게 하였다.
Researches for NN(nearest neighbor) query which is often used in LBS system, have been worked. However, Conventional NN query processing techniques are usually meaningless in moving object management system for LBS since their results may be invalidated as soon as the query and data objects move. To solve these problems, in this paper we propose a new nearest neighbor query processing technique, called CTNN, which is possible to meet continuous trajectory nearest neighbor query processing. The proposed technique consists of Approximate CTNN technique which has quick response time, and Exact CTNN technique which makes it possible to search accurately nearest neighbor objects. Experimental results using GSTD datasets showed that the Exact CTNN technique has high accuracy, but has a little low performance for response time. They also showed that the Approximate CTNN technique has low accuracy comparing with the Exact CTNN, but has high response time.
As people's living standard is being improved, human works are being replaced by robots. However, because roost robots are used in process industry, fixed on the ground, we need to develop human robots that have wide applications. Currently many researches are being conducted on human robots with the object of replacing human works, but because of lack of relevant hardware, such robots are being applied limitedly to very simple tasks. To overcome the limitation, the present study developed a kinematical mechanism and a controller. Based on human kinematics, the shoulders and the arms were composed of master arms with 3 degree of freedom, and we reproduced motions similar to human ones through the characteristics of joint variables and experiment on the trajectory of the end effector.
Researches for NN(nearest neighbor) query which is often used in LBS system, have been worked. However. Conventional NN query processing techniques are usually meaningless in moving object management system for LBS since their results may be invalidated as soon as the query and data objects move. To solve these problems, in this paper we propose a new nearest neighbor query processing technique, called CTNN, which is possible to meet continuous trajectory nearest neighbor query processing. The proposed technique consists of Approximate CTNN technique which has quick response time, and Exact CTNN technique which makes it possible to search accurately nearest neighbor objects. Experimental results using GSTD datasets shows that the Exact CTNN technique has high accuracy, but has a little low performance for response time. They also shows that the Approximate CTNN technique has low accuracy comparing with the Exact CTNN, but has high response time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권12호
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pp.3197-3218
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2012
Compared with traditional itinerary planning, intention-oriented itinerary recommendations can provide more flexible activity planning without requiring the user's predetermined destinations and is especially helpful for those in unfamiliar environments. The rank and classification of points of interest (POI) from location-based social networks (LBSN) are used to indicate different user intentions. The mining of vehicles' physical trajectories can provide exact civil traffic information for path planning. This paper proposes a POI category-based itinerary recommendation framework combining physical trajectories with LBSN. Specifically, a Voronoi graph-based GPS trajectory analysis method is utilized to build traffic information networks, and an ant colony algorithm for multi-object optimization is implemented to locate the most appropriate itineraries. We conduct experiments on datasets from the Foursquare and GeoLife projects. A test of users' satisfaction with the recommended items is also performed. Our results show that the satisfaction level reaches an average of 80%.
시간에 따라 연속적으로 위치가 변화하는 객체를 이동체라 한다. 기존의 R-Tree를 사용한 이동체 색인에 관한 연구에서는 현재 위치 질의 시 고비용의 연산이 요구되고, 시간축의 값이 증가하는 방향으로 보고되는 이동체의 위치데이터의 특징을 고려한 노드 분할 정책이 제안되지 않았다. 이 논문에서는 이동체의 현재 위치 및 과거 위치에 대한 색인 방법인 CPTR-Tree(Current Position and Trajectory R-Tree)를 제안한다. 특히, 제안 방법에서 이동체의 현재 위치에 대한 공간차원의 PMBR(Point MBR)을 유지함으로써, 현재 위치 질의 처리시 불필요한 노드 접근 횟수를 줄일 수 있어 성능향상을 할 수 있다. 그리고, 시간축의 값이 증가하는 형태로 보고되는 이동체 위치 데이터의 특징을 고려하여 시간축 분할시 SP(Split Parameter) 분할 방법을 제공함으로써 노드 공간 활용률을 높여 색인의 크기를 줄이고, 공간축 분할시 노드 겹침을 줄이는 동적 클리핑 분할 정책을 제시하여 이동체 과거 위치 검색 효율을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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