This paper deals with the development and application of control algorithms for series elastic relief robots for rescue operations in harsh environment like disasters or battlefield. The joint controller applied in this paper has a cascade structure combining inner loop for torque control and outer loop for position control. The torque loop contains feedforward and feedback controller and disturbance observer for independent, decentralized joint control. The effect of the elastic component and motor dynamics are treated as the nonlinear disturbance and compensated with the disturbance observer of torque controller. For the collision detection, Band Designed Disturbance Observer is configured to recognize/respond to external disturbance robustly in the continuously changing environment. The controller is applied to a 7-dof series elastic manipulator to evaluate the torque tracking and collision detection/response performance.
본 논문은 우울증 진단 환자의 증상 완화를 위한 참참참 놀이 및 끝말잇기 놀이 로봇을 설계 및 구현한다. 우울증의 핵심 증상은 삶에 대한 흥미와 관심을 상실하는 것으로, 우울증 진단 환자가 로봇을 통해 자신의 표정에 드러나는 감정 분석을 확인하고 참참참 혹은 끝말잇기 놀이를 진행한다. 놀이 후 표정에 드러나는 감정을 다시 분석하여 보고 받음으로 구현 로봇의 기능을 확인한다. 간단한 놀이를 통해 우울증을 진단 받은 환자의 질환이 완벽하게 치료될 수는 없지만, 점진적인 활용을 통해 증상 완화에 기여할 수 있다. 참참참, 끝말잇기 놀이 로봇의 설계는 Thecorpora사의 상호작용이 가능한 오픈소스형 로봇 Q.bo One를 사용한다. Q.bo One의 시스템은 사용자의 얼굴을 캡쳐하여 사진을 촬영하고, Azure 서버에 값을 전달하여 축적된 데이터를 통해 놀이 전 후의 감정 분석을 확인한다. 놀이는 Q.bo One의 OS인 라즈비안에서 프로그래밍 언어 Python을 활용하여 구현하고 외부센서들과 상호작용하여 작동하도록 구현한다. 본 논문은 놀이 로봇으로 비교적 짧은 시간에 우울증 진단 환자의 증상 완화에 도움을 주는 것을 목적으로 한다.
This paper proposes functional test methods of first-aid gadgets which are special end-effectors, for relief robot. In recent years, researches have been actively conducted on robots that can perform rescue operations on behalf of rescue workers in dangerous areas such as disasters and wars. These special robots mainly perform the task of finding or transporting injured people. However, it is sometimes they necessary to provide first aid in the field. Among the various first-aid operations, gadgets are being developed for oxygen supply, injection, and hemostasis operations that can be used in a defense/civilian area by using robot technology. Previous studies have proposed first-aid gadgets that are suitable for onsite situations and enable robots to perform the given task quickly and accurately. In this paper, we design a test procedure suitable for the functions of first-aid gadgets, summarize the results, and introduce future research directions.
본 논문에서는 경부통증완화에 효과적인 맥킨지 운동(Mckenzie exercise)이 가능한 경부 재활로봇(cervical rehabilitation robot)을 제안한다. 이 로봇은 목의 좌우 측방굴곡, 전방향의 굴곡 및 후방향의 신전이 가능하도록 2자유도를 가지며, 맥킨지의 경부 스트레칭과 등척성 운동이 가능하다. 재활로봇의 기구부는 의자에 거치할 수 있어 가정에서 의자에 앉은 채로 맥킨지 운동을 할 수 있도록 설계하였다. 실험에서는 피험자가 프로토타입 경부 재활로봇을 착용하고 맥킨지 운동을 수행시 전후좌우의 굴곡과 신전 각도를 측정하고, 동시에 목주위의 표면 근전도와 머리부착부위의 압력을 측정하여 로봇의 성능을 평가하였다. 이 실험의 결과로부터 본 연구에서 제안한 경부 맥킨지 운동용 재활로봇이 적용가능함을 보였다.
타악기가 주는 긍정적인 효과가 우울증을 겪는 노인에게 자아 존중감의 증가 및 우울증의 감소를 유도할 수 있다는 사실을 바탕으로 음악 요법을 로봇에 접목하여 노인들이 음악을 직접 연주할 수 있게 하는 타악기 로봇의 콘텐츠가 개발되었다. 노인의 우울증 완화를 위한 음악치료 로봇의 콘텐츠로써, 노인과 로봇의 상호작용 요소가 도출되었다. 회상을 자극할 수 있는 노래가 선정되었고 노래의 연주에 따른 타악기의 타격에 대한 점수체계가 개발되었다. 또한 상호작용 요소 중 노인들의 감성적 자극요인이 될 수 있는 로봇 표정 요소가 디자인되었다. 표정은 무표정, 기쁨, 아주기쁨으로 구분되며 타악기의 연주 참여도에 따라 실시간으로 변화하여 적극적 참여를 유도하게 된다. 노인이 로봇에서 나오는 음악을 따라 연주하고 참여도의 정도에 따라 노인과 로봇이 상호작용할 수 있다면 단순한 음악 게임기가 아닌 우울증을 완화시킬 수 있는 로봇으로서의 효과가 극대화 될 수 있을 것으로 기대한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.4103-4117
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2014
Image processing and computer vision algorithms are gaining larger concern in a variety of application areas such as robotics and man-machine interaction. Vision allows the development of flexible, intelligent, and less intrusive approaches than most of the other sensor systems. In this work, we determine the location and orientation of a mobile robot which is crucial for performing its tasks. In order to be able to operate in real time there is a need to speed up different vision routines. Therefore, we present and evaluate a method for introducing parallelism into the multiple non-overlapping camera pose estimation algorithm proposed in [1]. In this algorithm the problem has been solved in real time using multiple non-overlapping cameras and the Extended Kalman Filter (EKF). Four cameras arranged in two back-to-back pairs are put on the platform of a moving robot. An important benefit of using multiple cameras for robot pose estimation is the capability of resolving vision uncertainties such as the bas-relief ambiguity. The proposed method is based on algorithmic skeletons for low, medium and high levels of parallelization. The analysis shows that the use of a multiprocessor system enhances the system performance by about 87%. In addition, the proposed design is scalable, which is necaccery in this application where the number of features changes repeatedly.
The purpose of this study was to investigate the possibility of increasing the efficiency of disaster relief rescue operations through collaboration among multiple aerial and ground robots. The robots create 2.5D maps, which are merged into a 2.5D map. The 2.5D map can be handled by a low-specification controller of an aerial robot and is suitable for ground robot navigation. For localization of the aerial robot, a six-degree-of-freedom pose recognition method using VIO was applied. To build a 2.5D map, an image conversion technique was employed. In addition, to merge 2.5D maps, an image similarity calculation technique based on the features on a wall was used. Localization and navigation were performed using a ground robot to evaluate the reliability of the 2.5D map. As a result, it was possible to estimate the location with an average and standard error of less than 0.3 m for the place where the 2.5D map was normally built, and there were only four collisions for the obstacle with the smallest volume. Based on the 2.5D map building and map merging system for the aerial robot used in this study, it is expected that disaster response work efficiency can be improved by combining the advantages of heterogeneous robots.
For robot navigation and visual reconstruction, structure from motion (SFM) is an active issue in computer vision community and its properties arc also becoming well understood. In this paper, when using stereo image sequence and direct method as a tool for SFM, we present a new method for overcoming bas-relief ambiguity. We first show that the direct methods, based on optical flow constraint equation, are also intrinsically exposed to such ambiguity although they introduce robust methods. Therefore, regarding the motion and depth estimation by the robust and direct method as approximated ones. we suggest a method that refines both stereo displacement and motion displacement with sub-pixel accuracy, which is the central process f3r improving its ambiguity. Experiments with real image sequences have been executed and we show that the proposed algorithm has improved the estimation accuracy.
최근 로봇 기술은 전자공학, 컴퓨터, 기계공학 등의 비약적인 발전에 힘입어 다양한 용도에 사용되고 있다. 특히 로봇은 극한 환경에서 인간이 실천하기 어려운 작업을 수행할 수가 있으며, 인간과 함께 운용되거나 인간이 로봇을 무선으로 제어하여 현장을 확인을 할 수 있으며 이를 통하여 화재진압 및 인명구조를 수행할 수 있다. 이 때 무선 제어 로봇은 탐사 시 동체가 전복되더라도 지속적인 탐사가 가능해야 한다. 따라서 로봇의 동체보다 바퀴를 크게 하여 동체가 전복해도 동작이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 무선 조정 자동차를 사용 하여 차체의 전복에도 충분히 제어 및 탐사가 가능한지 실험하고, 초음파센서로 하여금 능동적으로 장애물 회피를 하는 것을 목적으로 한다.
In this paper, we present a deployable bio-inspired robot called the Pillbot-light, which utilizes a safe autonomous navigation system. The Pillbot-light is mounted the station robot, and can be operated in a disaster relief operation or military operation. However, the Pilbot-light has a challenge to navigate autonomously because the Pilbot-light cannot be equipped with various sensors. As a result, we propose a new robot system for autonomous navigation that the station robot controls Pillbot-light equipped with vision camera and CPU of high performance. This system detects obstacles based on the edge extraction using vision camera. Also, it cannot only achieve path planning using the hazard cost function, but also localization using the Particle Filter. And this system is verified by simulation and experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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