The PSD(Position Sensitive Detector) is a sensor for detecting the position of incident light. Because of its various advantages, it is used for position and angle sensing, optical range finders, laser displacement sensing, and etc. In the previous study of the position finding system, the laser tracking robot is developed. Small data rate and unidirectionality is the characteristics of data communication both DSP-based pan/tilt control board and the robot. If we can transmit data to the target using PSD sensor and laser diode module, there is no need for communication devices such as the bluetooth and wireless module. For this reason, this paper presents the new method for data transmission. Transmit data using RS-232 is modulated by a VTF(Voltage To Frequency) converter The laser diode module transmits the modulated data. And then the PSD sensor receive that data. Demodulation process is accomplished by the system which is consisted with trans-impedance amplifier, FTV(Frequency To Voltage) converter, and etc.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.5
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pp.490-495
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2015
As flying robots are becoming popular, there are increased needs to use themforsuch purposes as parcel delivery, serving in restaurants, and stage performances. To control flying robots such as quad copters, localization is essential. In order to properly position flying robots, many techniques are in development, including IR (infra-red)-based systemswhich catch markers on a flying robot in order that it can position itself. However, this technique demonstrates only short coverage. Furthermore, localization from inertial sensors diverges as time passes. For this reason, this paper suggests a TWR (two-way ranging) based positioning technique. Despite the weaknesses in currently available TWR system, this paper suggests a self-positioning and outlier detection technique in order to provide reliable position information with a faster update rate. The self-positioning system sends a shorter message which reduces wireless traffic. By detecting and removing outlier measurements, a positioning result with better accuracy is acquired. Finally, this paper shows that the suggesting system detects outlierssequentially from less than half the number of anchors in localization system according to the degree of outlier in measurement and the noise level. By performing an outlier algorithm, better positioning accuracy is acquired as shown in the experimental result.
In this paper, we have designed a Home Networking System using an embedded linux board. The system based on the World-Wide-Web is composed of three parts - a Server, a Client and a Simulator. The Home Networking Server is built in an embedded board using an embedded linux kernel. A web-server and Home Networking Server Seryice Demon programming with a Jaya-Language is included in the board. Clients can connect to the server board using a web-browser in the desktop computer, PDA or any other machines which include a web-browser. For this purpose, we made the client program using a Java-Applet. So, the clients who connect to the server for the control of the applications, download the class-file and execute the client-program in the web-browser. So, the clients don't need any other programs to control the applications from a remote place. The size of server board is very small (86.3$\times$74mm), which makes it very useful not only for the Home-Networking-System but also in many other fields, e.g., embedded robot control system, etc. Using an embedded board instead of a desktop computer is good for a simple network environment and it occupies only a small space to make the system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.3
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pp.9-15
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1998
This paper presents an adaptive learning control method for unknown nonlinear systems by combining
neuro control and iterative learning control techniques. In the present control system, an iterative
learning controller (ILC) is used for a process of short term memory involved in a temporary adaptive
and learning manipulation and a short term storage of a specific temporary action. The learning gain of
the iterative learning law is estimated by using a neural network for an unknown system except relative
degrees. The control informations obtained by ILC are transferred to a long term memory-based feedforward
neuro controller (FNC) and accumulated in it in addition to the previously stored infonnations.
This scheme is applied to a two link robot manipulator through simulations.
Vision and voice-based technologies are commonly utilized for human-robot interaction. But it is widely recognized that the performance of vision and voice-based interaction systems is deteriorated by a large margin in the real-world situations due to environmental and user variances. Human users need to be very cooperative to get reasonable performance, which significantly limits the usability of the vision and voice-based human-robot interaction technologies. As a result, touch screens are still the major medium of human-robot interaction for the real-world applications. To empower the usability of robots for various services, alternative interaction technologies should be developed to complement the problems of vision and voice-based technologies. In this paper, we propose the use of accelerometer-based gesture interface as one of the alternative technologies, because accelerometers are effective in detecting the movements of human body, while their performance is not limited by environmental contexts such as lighting conditions or camera's field-of-view. Moreover, accelerometers are widely available nowadays in many mobile devices. We tackle the problem of classifying acceleration signal patterns of 26 English alphabets, which is one of the essential repertoires for the realization of education services based on robots. Recognizing 26 English handwriting patterns based on accelerometers is a very difficult task to take over because of its large scale of pattern classes and the complexity of each pattern. The most difficult problem that has been undertaken which is similar to our problem was recognizing acceleration signal patterns of 10 handwritten digits. Most previous studies dealt with pattern sets of 8~10 simple and easily distinguishable gestures that are useful for controlling home appliances, computer applications, robots etc. Good features are essential for the success of pattern recognition. To promote the discriminative power upon complex English alphabet patterns, we extracted 'motion trajectories' out of input acceleration signal and used them as the main feature. Investigative experiments showed that classifiers based on trajectory performed 3%~5% better than those with raw features e.g. acceleration signal itself or statistical figures. To minimize the distortion of trajectories, we applied a simple but effective set of smoothing filters and band-pass filters. It is well known that acceleration patterns for the same gesture is very different among different performers. To tackle the problem, online incremental learning is applied for our system to make it adaptive to the users' distinctive motion properties. Our system is based on instance-based learning (IBL) where each training sample is memorized as a reference pattern. Brute-force incremental learning in IBL continuously accumulates reference patterns, which is a problem because it not only slows down the classification but also downgrades the recall performance. Regarding the latter phenomenon, we observed a tendency that as the number of reference patterns grows, some reference patterns contribute more to the false positive classification. Thus, we devised an algorithm for optimizing the reference pattern set based on the positive and negative contribution of each reference pattern. The algorithm is performed periodically to remove reference patterns that have a very low positive contribution or a high negative contribution. Experiments were performed on 6500 gesture patterns collected from 50 adults of 30~50 years old. Each alphabet was performed 5 times per participant using $Nintendo{(R)}$$Wii^{TM}$ remote. Acceleration signal was sampled in 100hz on 3 axes. Mean recall rate for all the alphabets was 95.48%. Some alphabets recorded very low recall rate and exhibited very high pairwise confusion rate. Major confusion pairs are D(88%) and P(74%), I(81%) and U(75%), N(88%) and W(100%). Though W was recalled perfectly, it contributed much to the false positive classification of N. By comparison with major previous results from VTT (96% for 8 control gestures), CMU (97% for 10 control gestures) and Samsung Electronics(97% for 10 digits and a control gesture), we could find that the performance of our system is superior regarding the number of pattern classes and the complexity of patterns. Using our gesture interaction system, we conducted 2 case studies of robot-based edutainment services. The services were implemented on various robot platforms and mobile devices including $iPhone^{TM}$. The participating children exhibited improved concentration and active reaction on the service with our gesture interface. To prove the effectiveness of our gesture interface, a test was taken by the children after experiencing an English teaching service. The test result showed that those who played with the gesture interface-based robot content marked 10% better score than those with conventional teaching. We conclude that the accelerometer-based gesture interface is a promising technology for flourishing real-world robot-based services and content by complementing the limits of today's conventional interfaces e.g. touch screen, vision and voice.
The goal of this work is to present an advanced method of an estimation of the Modeling Uncertainties coming up in industrial rigid robot's manipulator and actuators. First, with the given physical robot model, the motion equation was derived. Considering a fictitious model, a new extended motion equation is developed. Based on this extended model, an observer and observer bank are designed for the estimation of modeling uncertainties which are involving the effects of gravity, friction, mass unbalance, and Coriolis which show the nonlinear characteristics in operation states.
The existing search engine cause heavy loads on web servers and networks, because they operate robots not considering the loads of many distributed diverse web servers and networks. As the information update period is 3~4 weeks, information is not updated at proper time. Although there is no contents to be updated on web servers, the robot collects and updates the contents of the web servers. This study proposes a intelligential search engine considering the load of web servers and networks, designs a real-time controlled search engine and intelligent robots, and implements them. The intelligent robot updates distributed information real-time. Robot control policies are also proposed, which can upgrade the overall performance of the system by monitoring the loads of web servers and networks.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.340-347
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1999
Recently, the progress of industrialization has been taken concern of material handling automation. So far, the conveyor belt has been popular for material handling. However, this system has many disadvantages such as the space, cost, In this paper, a new navigation algorithm using fuzzy is introduced. The mobile robot follows a line installed on the roads. These informations are inputted with three approximate sensors. These obtained informations are analyzed with fuzzy technique for autonomous steering. Therefore, unlike existing systems, high reliability is guaranteed under bad environment conditions. The installation and maintenance of a line is easily made at lower cost. The use of the mobile robot can be extended to materials handing purposes in manufacturing, hospital, inter-of fire documents deliveries.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.11
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pp.1300-1305
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2009
The various electromagnetic based actuation(EMA) methods have been proposed for actuating microrobot. The advantage of EMA is that it can provide wireless driving to microrobot. In this reason a lot of researchers have been focusing on the EMA driven microrobot. This paper proposed a swimming microrobot driven by external alternating magnet field which is generated by two pairs of Helmholtz coils. The microrobot has a fish-like shape and consists of a buoyant robot body, a permanent magnet, and a fin. The fin is directly linked to the permanent magnet and the magnet is swung by the alternating magnet field, which makes the propulsion and steering power of the robot. In this paper, firstly, we designed the locomotive mechanism of the microrobot boy EMA. Secondly, we set up the control system. Finally, we demonstrated the swimming robot and evaluated the performance of the microrobot by the experiments.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.6
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pp.67-75
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1999
The sensing and communication abilities of a mobile robot are essential to cooperative behavior in distributed autonomous robotic systems. In general, as the number of robot goes on increasing, the limitation of communication capacity and information overflow occur in global communication capacity and information overflow occur in global communication system. Therefore a local communication is more effective than global one. In this paper, we analyze information propagation mechanism based on local communication. To find an optimal communication radius, we propose three methods with different conditions. Also, to avoid chaotic behavior which occurs when a robot obtains and loses information, we find stable condition of information propagation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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