Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.9
no.4
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pp.136-146
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1992
This paper provides the end-point positioning of a single-link flexible robot arm by inverse dynamics. The system is composed of a flexible arm, the mobile ballscrew stage as an arm base, a DC servomotor as an actuator, and a computer. Actuator voltages required for the model of a flexible arm to follow a given tip trajectory are formulated on the basis of the Bermoullie-Euler beam theory and solved by applying the Laplace transform method, and computed by the numerical inversion method proposed by Weeks. The mobile stage as the arm base is shifted so that the end-point follows the desired trajectories. Then the trajectory of end-point is measured by the laser displacement sensor. Here, two kinds of functions are chosen for the given tip trajectories. One is what is called the bang-bang acceleration profile and the other is the Gaussian velocity profile.
본 논문에서는 청소로봇이 두 점간에 이동할 때 벽면을 안전하게 추적하는 방법과 두 점간의 이동 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 각각의 적외선 센서에 다른 가중치 벡터를 부여하여 장애물이나 벽면에 대한 정보를 이용하게 된다. 청소로봇은 벽면정보를 이용하여 벽면 주행하게 했다. 그리고 두 점검간의 이동알고리즘으로 이동 할 경우에 벽면 추적 방법과 각도 오차 값과 거리의 error값이 오차가 0이 되도록 두 점간의 이동 알고리즘의 수식의 대수적인 합으로 안전하게 벽면을 주행하였다. Visual C++기반에서 시뮬레이션 한 결과 안전하게 벽면을 추적하고 벽면을 따라 주행하는 벽면주행 알고리즘을 제안하였다.
No, Yong-Jun;Jung, Kwang-Sik;Kim, Myoung-Jun;Lim, Young-Cheol;Ryoo, Young-Jae
Proceedings of the KIEE Conference
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2002.07d
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pp.2503-2506
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2002
본 논문에서는 청소로봇의 주행에 관해 연구되어지고 있는 이론적인 제어알고리즘이 갖는 주행오차저감방법에 관해 연구하였다. 청소로봇의 양 바퀴의 속도에 따라 그려지는 이상적인 회전반경과 실제 실험을 통해 그려지는 회전반경은 다르다. 이는 청소로봇이 주행 시 나타나는 오차가 원인이다. 많은 이론적인 제어알고리즘이 청소로봇의 주행에 잘 적용되기 위해 주행 시 나타나는 오차를 수정하거나 보상해야 한다. 본 연구에서는 이상적인 회전반경과 실험을 통해 얻은 회전반경의 비교를 통해 오차와 회전반경을 구하고 이를 주행에 적용하고자 한다.
In today's online social structure, people with electronic devices or network have been closely related to whether any of the activities, work, school, etc., is related to electronic devices, intelligent robot, and network control. The best mobility and the first rich media of these products as smart phones, smart phones rise rapidly in recent years, high speed processing performance and high free way to install software, deeply loved by many business people. However, not only for smart phone business aspects of the use, but also can engage in education of the teachers or the students are learning a great help. This study construct OCR-assisted learning software written by the JAVA made, and the installation is provided by the Android mobile phone users.
The problem of establishing the servo system to reach the desired location keeping all features in the field of view and following a straight line is considered. In addition, robustness of camera calibration parameters is considered in this paper. The proposed approach is based on switching from position-based visual servoing (PBVS) to image-based visual servoing (IBVS) and allows the camera path to follow a straight line. To achieve the objective, a pose estimation method is required; the camera's target pose is estimated from the obtained images without the knowledge of the object. A switched control law moves the camera equipped to a robot end-effector near the desired location following a straight line in Cartesian space and then positions it to the desired pose with robustness to camera calibration error. Finally simulation results show the feasibility of the proposed visual servoing technique.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10c
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pp.343-345
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2003
현재 대부분의 로봇 제어용 네트웍으로는 FieldBus 등이 사용되고 있다. 그러나 로봇 시스템의 고성능화와 다양한 기능으로 인하여 기존의 FieldBus가 제공하던 기능으로는 대역폭에서나 성능면에서 부족한 점이 나타나고 있다. IEEE1394는 이러한 로봇 제어용 네트웍에 매우 적합한 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 IEEE1394가 로봇 제어용 네트웍에 사용될 때 가질 수 있는 실시간성과 신뢰성 특징에 대해 분석해보고, IEEE1394의 특성을 잘 살릴 수 있는 제어용 소프트웨어 구조에 대해 연구하고 이를 구현한다. 실시간성 데이터를 위해서는 우선순위 큐를 이용한 패킷 전송방법을, 주기적 데이터를 위해서 등시성 전송방법을 이용한다.
인터넷 전화가 보편화되면서 인터넷 전화를 이용한 많은 응용 기술이 발전하고 있다. 본 논문에서는 인터넷 전화를 이용하여 로봇을 제어하는 시스템을 소개하고자 한다. VoIP(Voice over Internet Protocol)를 이용하여 가정의 모든 가전기기를 제어한다. 특히 로봇이 전화를 받을 수 있으며, 기존의 텍스트 기반 제어 방식을 음성 기반으로 제어함으로써 시스템의 사전 학습이 없이도 쉽게 사용이 가능하다는 장점이 있다. 이 시스템은 두 종류의 로봇에 적용되어 실험하였으며, 대회에 출전하여 수상을 함으로써 객관적인 평가를 마쳤다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.5
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pp.626-633
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1995
It is vary hard to identify the fuzzy rules and tune the membership functions of the fuzzy inference in fuzzy systems modeling, We propose a fuzzy neural network model which can automatically identify the fuzzy rules and tune the membership functions of fuzzy inference simultaneously using artificial neural networks, and modify backpropagation algorithm for improving the convergence. The proposed method is verified by the simulation for a robot manipulator.
In this paper, we propose a method of designing neural networks using biological inspired developmental and evolutionary concept. The living things are best information processing system in themselves. One individual is developed from a generative cell. And a species of this individual have adapted itself to the environment by evolution. Ontogeny of organism is embodied in cellular automata and phylogeny of species is realized by evolutionary algorithms. The connection among cells is determined by a rule of cellular automata. In order to obtain the best neural networks in the environment, we evolve the arrangement of initial cells. The cell, that is neuron of neural networks, is modeled on chaotic neuron with firing or rest state like biological neuron. A final output of network is measured by frequency of firing state. The effectiveness of the proposed scheme is verified by applying it to navigation problem of robot.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.1297-1300
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1993
Machine learning in an uncertain or unknown environment is of vital interest to those working with intelligent systems. The ability to garner new information, process it, and increase the understanding/ capability of the machine is crucial to the performance of autonomous systems. The field of artificial intelligence provides two major approaches to the problem of knowledge engineering-expert systems and neural networks. Harnessing the power of these two techniques in a hybrid, cooperating system holds great promise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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