Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.6
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pp.561-567
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2006
This paper deals with a fuzzy controller using IA(Immune Algorithm) for Trajectory Tracking of 2-DOF WMR(Wheeled Mobile Robot). The global inputs to the WMR are reference position and reference velocity, which are time variables. The global output of WMR is a current position. The tracking controller makes position error to be converged 0. In order to reduce position error, a compensation velocities on the track of trajectory is necessary. Therefore, a FIAC(Fuzzy-IA controller) is proposed to give velocity compensation in this system. Input variables of fuzzy part are position errors in every sampling time. The output values of fuzzy part are compensation velocities. IA are implemented to adjust the scaling factor of fuzzy part. The computer simulation is performed to get the result of trajectory tracking and to prove efficiency of proposed controller.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.2
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pp.110-117
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2012
This paper describes a new design of optical flow estimation system with three cameras. Optical flow provides useful information of camera movement; however a unique solution is not usually available for unknowns including the depth information. A camera and two tilted cameras are used to have different view of angle and direction of movement to the camera axis. Geometric analysis is performed for cases of several independent movements. The ideas of taking advantage of the extra information for robot navigation are discussed with experimental results.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.10
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pp.82-88
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2003
Many visual servoing algorithms have been recently developed by the robot vision researchers. They do not, however, consider the stability of servoing system. The camera calibration is the most important factor to the control stability and performance of position based visual servoing. In this article we describe the ECL(End Point Closed Loop) servoing can make no steady state error for the control of 6-DOF robot of which accuracy is dependent on the camera calibration and kinematics. And we propose a dynamic calibration algorithm, which can improve stability and performance of ECL visual servoing. To verify the potential of our approach, we run assembly experiments and present our finding.
Kim, Ki-Yeoul;Kim, Sung-Hoe;Kim, Hyun;Lim, Ho;Jeong, Young-Hwa
The Journal of Information Technology
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v.4
no.2
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pp.117-127
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2001
A self-structured neural network algorithm that finds optimal fuzzy membership functions and nile base to fuzzy model is proposed and a fuzzy-neural network controller is designed to get more accurate position and velocity control of wheeled mobile robot. This procedure that is composed of three steps has its own unique process at each step. The elements of output term set are increased at first step and then the rule base Is varied according to increase of the elements. The adjusted controller is in competition with controller which doesn't include any increased elements. The adjusted controller will be removed if the control-law lost. Otherwise, the controller is replaced with the adjusted system. After finished regulation of output term set and rule base, searching for input membership functions is processed with constraints and fine tuning of output membership functions is done.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.4
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pp.470-477
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2009
Modular reconfigurable robots with physical docking capability easily adapt to a new environment and many studies are necessary for the modular robots. In this paper, we propose a vision-based fuzzy autonomous docking controller for the modular docking robots. A modular docking robot platform which performs real-time image processing is designed and color-based object recognition method is implemented on the embedded system. The docking robot can navigate to a subgoal near a target robot while avoiding obstacles. Both a fuzzy obstacle avoidance controller and a fuzzy navigation controller for subgoal tracking are designed. We propose an autonomous docking controller using the fuzzy obstacle avoidance and navigation controllers, absolute distance information and direction informations of robots from PSD sensors and a compass sensor. We verify the proposed docking control method by docking experiments of the developed modular robots in the various environments with different distances and directions between robots.
When the disabled is operating a rehabilitation assisting system with a joystick by himself, unlike in the case of a normal person, tremor with joystick control or instant miscontrol can often occur. If these misoperations should be directly relayed to the system, shaking or malfunction of the mobile rehabilitation assisting system might be the result. The safety of the disabled is of prime concern. To solve this problem, that is, to prevent the miscontrol of the disabled operator and avoid crashes into his or her surroundings, we propose the force-reflection locomotion algorithm with the joystick. This method uses ultrasonic sensors to measure the distance between the object and mobile robot. Based on the reception of sensory data, the necessary torque is applied via the joystick to the attatched motor. To confirm the effectiveness of the proposed method, the subjects on the reflected force by the dynamic characteristics of the joystick and the reflected force by the distance information are tested Even though there are some differences in human dexterity, we confirmed the fact that the information from the obstacles was relayed to the operator via the joystick and resulted in an improved operational performance and safety level with regard to those obstacles.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.10
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pp.2180-2188
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2009
This paper is study on real-time hand gesture recognition system based on vision for intelligent robot control. We are proposed a recognition system using PCA and BP algorithm. Recognition of hand gestures consists of two steps which are preprocessing step using PCA algorithm and classification step using BP algorithm. The PCA algorithm is a technique used to reduce multidimensional data sets to lower dimensions for effective analysis. In our simulation, the PCA is applied to calculate feature projection vectors for the image of a given hand. The BP algorithm is capable of doing parallel distributed processing and expedite processing since it take parallel structure. The BP algorithm recognized in real time hand gestures by self learning of trained eigen hand gesture. The proposed PCA and BP algorithm show improvement on the recognition compared to PCA algorithm.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.4
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pp.1824-1832
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2011
In this paper, a smart home service robot McBot II is newly developed in much more practical and intelligent system than McBot I which we had developed a few years ago. Thus far, vacuum-cleaners have lightened the burden of household chores but the operational labor that vacuum-cleaners entail has been very severe. Recently, a cleaning robot was commercialized to solve but it also was not successful because it still had the problem of mess-cleanup, which pertained to the clean-up of large trash and the arrangement of newspapers, clothes, etc. Hence, we develop a new home mess-cleanup robot McBot II to completely overcome this problem on real environments. The mechanical design and the basic control of McBot II, which performs mess-cleanup function etc. in house, is actually focused in this paper. McBot II is mechanically modeled in the same method that the human works in door by using the waist and the hands. The big-ranged vertical lift and the shoulder joints to be able to forward move are mechanically designed for the operating function as the human's waist when the robot works. The mobility of McBot II is designed in the holonomic mobile robot for the collision avoidance of obstacle and the high speed navigation on the small area in door. Finally, good performance of McBot II, which has been optimally desinged, is confirmed through the experimental results for the control of the robotic body, mobility, arms and hands in this paper.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.3
no.4
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pp.94-100
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2002
The conventional sliding mode control (SMC) technique requires a priori knowledge of the upperbounds of disturbances and/or modeling uncertainties to assure robustness. This, however, may not be easy to obtain in practical situation. This paper presents a new methodology, a sliding mode control with disturbance estimator (SMCDE), which offers a robust control performance without a priori knowledge about the disturbance. The proposed technique is featured by an average value of the imposed disturbance over a certain period. A nonlinear spring-mass-damper system and a two-link robot system are adopted as illustrative application examples. Control performances such as estimation error and tracking error are compared between the proposed methodology and conventional scheme.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.11
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pp.1103-1109
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2008
Since the flexible joint robots with motor dynamics are represented by the fifth-order nonlinear sγstem, it is difficult and complex to design the controller for electrically driven flexible-joint (EDFJ) robots. In this paper, we propose a simple adaptive control method to solve this problem. It is assumed that the model uncertainties of the robots dynamics, joint flexibility, and motor dynamics are unknown. For the simple control design, the dynamic surface design method is applied, and all uncertainties in the robot and motor dynamics are compensated by using the adaptive function approximation technique. It is proved that all signals in the controlled closed-loop system are uniformly ultimately bounded. Simulation results for three-link EDFJ manipulators are provided to validate the effectiveness of the proposed control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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