This paper demonstrates the development of a mobile robot for patrol. We fuse differential GPS, angle sensor and odometry data using the framework of extended Kalman filter to localize a mobile robot in outdoor environments. An important feature of road environment is the existence of curbs. So, we also propose an algorithm to find out the position of curbs from laser range finder data using Hough transform. The mobile robot builds the map of the curbs of roads and the map is used fur tracking and localization. The patrol robot system consists of a mobile robot and a control station. The mobile robot sends the image data from a camera to the control station. The remote control station receives and displays the image data. Also, the patrol robot system can be used in two modes, teleoperated or autonomous. In teleoperated mode, the teleoperator commands the mobile robot based on the image data. On the other hand, in autonomous mode, the mobile robot has to autonomously track the predefined waypoints. So, we have designed a path tracking controller to track the path. We have been able to confirm that the proposed algorithms show proper performances in outdoor environment through experiments in the road.
이 논문에서 우리는 로봇이 인간의 대화 내용 중에 전달된 감정을 인식하고, 그것을 효율적으로 표현하는 방법을 제안한다. 인간과 닳은 로봇을 만들기 위해 인간의 감정을 분석하는 연구들이 활발하게 진행되어 왔는데, 이러한 연구들 중에서 6가지 감정 분류체계 방법을 기반으로 본 연구의 감정 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 대화의 내용을 분석하고, 분석결과에 의해서 감정을 결정하며, 결정된 감정을 몸짓, 표정, 소리의 3가지 요소로 종합되어 표현한다. 우리는 이 논문에서 제안된 방법을 소형로봇에 적용하여 구현하였다.
In this paper, we proposed the design and algorithm of force reflection joystick which control mobile robot as a rehabilitation assistance system. The disabled persons are poor at joystick control because of hand vibration and clumsiness in operating it. These problems bring tasks which concerned with operator's safety So there is required technique which prevent collision with wall or obstacles. One of these solution is force reflection joystick which disturb that robot is closed to the wall. To confirm this way, we experimented and simulated with force reflection joystick which attached torque controller.
본 논문에서는 손재활기기를 평가하고 신뢰도 높은 검진을 위해 검진자의 훈련용으로 사용할 수 있는 손가락 모사 로봇을 개발하였다. 먼저 실제 사람의 손가락 크기를 고려하여 손허리가락 관절(Metacarpophalangeal)과 첫마디뼈 관절 (Proximal Interphalangeal)을 구동할 수 있는 메커니즘을 설계하였고 이를 통해 뇌졸중과 같은 신경 손상 환자들에게서 나타나는 경직(spasticity)과 구축(contracture)현상을 모사하는 알고리즘을 구현하여 경직과 구축의 정도를 조절하여 다양한 환자들의 특징을 구현할 수 있도록 하였다.
In this paper, we propose a method to keep the robot at a distance of 30 to 45cm from the user in consideration of each individual's minimum area and inconvenience by using a 2D LiDAR sensor LDS-01 as the secondary sensor along with a QR code. First, the robot determines the brightness of the video and the presence of a QR code. If the light is bright and there is a QR code due to human's presence, the range of the 2D LiDAR sensor is set based on the position of the QR code in the captured image to find and follow the correct target. On the other hand, when the robot does not recognize the QR code due to the low light, the target is followed using a database that stores obstacles and human actions made before the experiment using only the 2D LiDAR sensor. As a result, our robot can follow the target person in four situations based on nine locations with seven types of motion.
We made a master hand which can be used as tool for getting grasping data. By using the data from the master hand, we analyzed grasping patterns of human hands. Based on this analyzed results, we developed an grasping algorithm for some particular hand actions. To develop the above algorithm, we programmed a 3D simulation S/W using Visual C++. And we made a slave hand to prove the validity of the proposed algorithm.
A construction robot has been developed for higher productivity and better safety in various construction fields. Especially, curtain wall is suitable for outer wall material of tall commercial building and apartment complexes. This heavy material is, however, hard to install with a manpower and outdated equipment. For this reason, the prototype of ASCI (Automation System for Curtain wall Installation) was developed. This system has a robot controller(i.e. hand-held remote control unit) for the transfer information signal between human operator and robot system. Although study has been conducted on manual controller of ASCI, hardly any information is known about the operator's opinion. In this study, a questionnaire was completed by operator to get their opinion about aspects which need to design a more comfortable and productive manual controller of construction machinery, robot included. Through the result of study, it is expected that this technical data is contributed to the robot controller design for comfort and productivity of various industrial machinery.
협동로봇은 4차 산업혁명에서 제시하고 있는 생산시스템 중 하나로 작업자의 정교한 손기술과 로봇의 단순 반복작업 능력을 조합하여 효율성을 극대화할 수 있는 시스템이다. 또한, 작업자와 로봇 간의 작업공간 공유에서 발생하는 안전문제의 해결과 함께 효율적인 인터페이스 방법 개발에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 이를 위하여 작업자의 편리성과 집중도를 강화하기 위해 작업자의 수신호를 인식하여 로봇을 제어하는 방법을 제시하였으며 안전공간의 개념을 도입하여 작업자의 안전을 확보하였다. 이를 구현하기 위하여 로봇제어, PLC, 영상처리, 기계학습, ROS 등 다양한 기술을 사용하였다. 또한 이를 교육매체로 활용하기 위하여 제시된 기술들의 역할과 인터페이스 방법을 정의하여 제시하였다. 학습자들은 소개된 여러 기술들을 연계하여 시스템을 구축하고 조정하는 일을 수행한다. 따라서 현장에서 필요한 기술의 필요성을 인식시키고 이에 대한 심화 학습을 유도할 수 있는 큰 장점이 있다. 또한 문제를 제시한 뒤 스스로 문제를 해결하는 방법을 모색하는 형태로 진행해 자기 주도적으로 학습할 수 있도록 유도할 수 있다. 이를 통해 4차 산업혁명의 주요 기술들을 학습하고 다양한 문제에 대한 해결 능력을 향상시킬 수 있다.
In this paper we describe the 6-axes robot's position determination using a stereo vision and an image based control method. When use a stereo vision, it need a additional time to compare with mono vision system. So to reduce the time required, we use the stereo vision not image Jacobian matrix estimation but depth estimation. Image based control is not needed the high-precision of camera calibration by using a image Jacobian. The experiment is executed as devide by two part. The first is depth estimation by stereo vision and the second is robot manipulator's positioning.
This paper presents a simple identification method of the actual kinematic parameters for the robot with parallel joints. It is known that Denavit-Hartenberg's coordinate system is not useful for nearly parallel joints. In this paper, the coordinate frames are reassigned to model the kinematic parameter between nearly parallel joints by four parameters. The proposed identification method uses a straight ruler about 1m long. A robot hand is placed by using a teaching pendant at the prescribed points on the ruler, and corresponding error function is defined. The identified kinematic parameters which make the error function zero are obtained by iterative least square error method based on the singular value decomposition. In the compensation of joint angles, only the position is considered because the usual applications of robot do not require a precise orientation control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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