The conventional algorithms which identify and follow a moving target using a camera located at a fixed position are not appropriate for applying to the cases o( using mobile robots, due to their long processing time. This paper proposes a new tracking algorithm based on the sensing system which uses a line light with a single camera. The algorithm categirizes the motion patterns of a pair of mobile objects into parallel, branching, and merging motion, to decide of which objects the trajectories should be calculated to follow the reference object. Kalman Filter is used to estimate the trajectories of selected objects. The proposed algorithm has shown in the experiments that the mobile robot does not miss the target in most cases.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.333-338
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2005
This paper presents the target object search algorithm under Dynamic Programming (DP) in the Tree-type maze. We organized an experimental environment with the concatenation of Y-shape diverged way, small mobile robot, and a target object. By the principle of optimality, the backbone of DP, an agent recognizes that a given whole problem can be solved whether the values of the best solution of certain ancillary problem can be determined according to the principle of optimality. In experiment, we used two different control algorithms: a left-handed method and DP. Finally we verified the efficiency of DP in the practical application using our real robot.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권3호
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pp.244-248
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2009
This paper describes a real-time EtherCAT Master library. The library is developed using Xenomai. Xenomai is a real-time development framework. It cooperates with the Linux kernel, in order to provide a pervasive, interface-agnostic, hard real-time support to user-space applications, seamlessly integrated into the GNU/Linux environment. The proposed master library implements EtherCAT protocol for master side, and supports Application Programming Interfaces(APIs) for programming of real-time application which controls EtherCAT slave.
This paper proposes a Self-Tuning control algorithm for tracking the reference trajectory by measuring the end-point of robot manipulator whose links are light and flexible, and the performance of it is tested through the computer simulation. As an object of system, a flexible robot manipulator with two-links is considered and an assumed mode shape method including gravity force is adopted to analyze the vibration modes for each links and dynamics equation is derived. The controller is designed as a combined form which consists of dynamic feedforward compensator and self-tuning feedback controller. The one supplies nominal torque and the other supplies variational torque to manipulator. Apart from the, K-incremental predictor is also proposed in order to eliminate the offset error. and it shows that the result of simulation adapted well to load change and rapid velocity.
This paper suggests a new heuristic to improve robotic cells efficiency with a finite buffer. An efficient heuristic for parts sequencing with this configuration is developed. Analyzing robot\\`s movements and defining the events for the completion times of robot\\`s segmental activities enable us to develop a mathematical model that can be used to estimate, the completion time in the robotic cell. The robotic cell is consisting of two computer numerical control machines and a finite buffer to manufacture multiple parts. The developed heuristic can be used to estimate an optimum or near optimum parts sequences for this configuration. Numerical examples are followed to show the validity of the heuristic.
The acts of biological immune system are similar to the navigation for autonomous mobile robots under dynamically changing environments. In recent years, many researchers have studied navigation algorithms using artificial immune networks. Conventional artificial immune algorithms consist of an obstacle-avoidance behavior and a goal-reaching behavior. To select a proper action, the navigation algorithm should combine the obstacle-avoidance behavior with the goal-reaching behavior. In this paper, the neural network is employed to combine the behaviors. The neural network is trained with the surrounding information. the outputs of the neural network are proper combinational weights of the behaviors in real-time. Also, a velocity control algorithm is constructed with the artificial immune network. Through a simulation study and experimental results for a autonomous mobile robot, we have shown the validity of the proposed navigation algorithm.
This paper presents identified locations of obstacles using ultrasonic and vision sensor for mobile robots. An ultrasonic and a vision sensor provide complementary information. To overcome limitations of each sensor, they are combined. To improve effectiveness of detecting of obstacles in image processing, a modified splitting/merging algorithm is proposed. In order to verify effectiveness, proposed algorithm is applied to a mobile robot control system.
Based on the cable-extension transducers, a new technique for two dimensional position measurement is developed in this paper. This new technique includes the use of two such transducers and the planar position is determined through triangulation. This paper also presents uncertainty analysis results for establishing sensor design specifications. An actual prototyped sensor system is built and its accuracy is verified through h\both experiments with coordinate measurement machines and its application to the real-time control of a high load wheeled mobile robot. This new type of position sensor can be easily used in a wide variety of automation applications in industry for two dimensional position measurements with high accuracy over a relatively large range, and it is both cast effective and robust against hostile environments.
본 논문에서는 싱글보드 컴퓨터 Jetson nano 기반 음성 라이브러리 Snowboy를 활용하여 음성인식 시스템을 구현하여 Turtlebot의 동작을 제어하였다. Turtlebot은 ROS(Robot Operating System) 기반으로 동작하며 ROS core를 통해 Jetson nano와 데이터전송이 가능하다. 사용자에 의해 실시간으로 Snowboy에 저장된 특정 음성을 인식하고 지정된 좌표로 변환한다. 변환된 좌표에 따라 Turtlebot이 지정된 위치로 이동한다. Lidar센서를 활용하여 장애물을 감지하고 다른 경로를 생성해 지정된 위치로 이동한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권4호
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pp.474-483
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2003
Belt drives provide freedom to position the motor relative to the load and this phenomenon enables reduction of the robot arm inertia. It also facilitates quick response when employed in robotics. Unfortunately, the flexible dynamics deteriorates the positioning accuracy. Therefore, there exists a trade-off between the simplicity of the control strategy to reject time varying disturbance caused by flexibility of the belt and precision in performance. Resonance of the system further leads to vibrations and poor accuracy in positioning. In this paper, accurate positioning of a belt driven mechanism using a feed-forward compensator under maximum acceleration and velocity constraints is proposed. The proposed method plans the desired trajectory and modifies it to compensate delay dynamics and vibration. Being an offline method, the proposed method could be easily and effectively adopted to the existing systems without any modification of the hardware setup. The effectiveness of the proposed method was proven by experiments carried out with an actual belt driven system. The accuracy of the simulation study based on numerical methods was also verified with the analytical solutions derived.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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