Methods for measuring or estimating of ground shape by a laser range finder and a vision sensor(exteroceptive sensors) have critical weakness in terms that these methods need prior database built to distinguish acquired data as unique surface condition for driving. Also, ground information by exteroceptive sensors does not reflect the deflection of ground surface caused by the movement of UGVs. Thereby, UGVs have some difficulties regarding to finding optimal driving conditions for maximum maneuverability. Therefore, this paper proposes a method of recognizing exact and precise ground shape using Inertial Measurement Unit(IMU) as a proprioceptive sensor. In this paper, firstly this method recognizes attitude of a robot in real-time using IMU and compensates attitude data of a robot with angle errors through analysis of vehicle dynamics. This method is verified by outdoor driving experiments of a real mobile robot.
In this paper, a practical method to generate task strategies applicable to charmfulness and high-precision assembly, is proposed. The difficulties in devising reliable assembly strategies result form various forms of uncertainty such as imperfect knowledge on the parts being assembled and functional limitations of the assembly devices. In approach to cope with these problems, the robot is provided with the capability of learning the corrective motion in response to the force signal through iterative task execution. The strategy is realized by adopting a learning algorithm and represented in a binary tree type database. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, a series of simulations and experiments are carried out under assimilated real production environments. The results show that the sensory signal-to-robot action mapping can be acquired effectively and, consequently, the assembly task can be performed successfully.
The aninmatronics is a technique for representing animals or new kinds of living things like aliens with robots and machines. The motions of cameras and objects can be made complicatedly and finely by using various kinds of actuators. But it needs so many actuators to make complicated motions. To handle difficulty to synchronize actuators and to make a database of motions of actuators, the animatronics system that has layered structure with CAN is proposed. The system is devided by a three layers-PC, microcontrollers and actuators so that the problems which arise from using too many actuators such as management of data and time delay of processing data can be handled.
This paper presents an algorithm in which a feature map is built and localization of a mobile robot is carried out for indoor environments. The algorithm proposes an approach which extracts scale-invariant features of natural landmarks from a pair of stereo images. The feature map is built using these features and updated by merging new landmarks into the map and removing transient landmarks over time. And the position of the robot in the map is estimated by comparing with the map in a database by means of an Extended Kalman filter. This algorithm is implemented and tested using a Pioneer 2-DXE and preliminary results are presented in this paper.
목적 : 본 연구는 국내에서 로봇치료가 중재도구로 사용된 연구 사례들을 PICO (Patient, Intervention, Comparison, Outcome) 형식에 따라 체계적으로 정리하여 국내 로봇치료의 연구 현황을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 한국학술연구정보서비스(RISS)와 국가전자정보도서관(NDSL) 데이터베이스에서 최근 9년간의 연구를 주요 검색용어 '로봇치료'로 하여 국내 학술지와 학위논문 총 710개의 연구를 검색하였다. 로봇을 치료적 중재도구로 사용한 국내연구 중 원문을 구할 수 있는 연구를 기준으로 최종 15개를 선정하였다. 선정된 연구는 PICO 형식을 통해 체계적으로 정리하여 제시하였다. 결과 : 연구도구의 질적 수준은 근거기반 연구수준 5단계 분류 방법을 사용하였다. 그 중 질적 수준이 3단계 이상인 연구는 13개(86.6%)였다. 로봇치료를 사용한 연구를 중재 분야별로 나눈 결과 언어, 보행, 인지, 발달 그리고 상지의 다섯 가지 영역에 대한 연구가 진행되었음을 알 수 있었다. 결론 : 국내에서 로봇치료는 상지와 하지의 중재를 포함한 언어, 인지, 발달 등의 다양한 영역의 재활을 위해 사용되고 있었다. 본 연구가 국내 로봇치료와 관련된 다양한 영역의 적용에 필요한 기초자료로 활용되기를 바란다.
We develope a riding robot system named as "RideBot" for health-care and entertainments. An algorithm for estimating riding position and volition is proposed by using bio-signals. We analyze the riding position and volition in real-horse riding environments and build up the database. With this database and sensor informations, standard positions are made. For the volition estimation, we use the acceleration and deceleration sensor information and bridle information for direction change. We propose a hybrid control algorithm in which discrete-state and continuous-state controls are combined. The efficiency of the proposed algorithm is evaluated thru various experiments.
Suesut, T.;Hankarjonsook, C.;Tipsuwanporn, V.;Tammarugwattana, N.;Tirasesth, K.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.260-263
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2003
This paper has developed the computer integration manufacturing system and Internet based tele-operations. The functions of CIMS include production planing, material requirement planning, work order generation, process control, quality control, shipping planning, warehouse and inventory management and material cost accounting.[1] In this paper focuses on the automatic warehouse control and inventory management by developing the information system as well as the Internet-based integration. The system overview is divided into three parts, the mechanical system, the computer and developed software to control and manage the information and the communication system. The mechanical system consists of the warehouse machine and forklift mobile robot controlled by programmable logic controller (PLC). The computer works on many functions such as control station interfaces with PLC, managing database and inventory, and Internet server to broadcast the inventory database to users via World Wide Web and monitoring the operation on web camera. Our scheme the inventory database can be checked easily anywhere and anytime when the users connect to the Internet. In this article, the lead-time and inventory level can be reduced therefore the holding cost and operating time is also decreased.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권2호
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pp.94-99
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2016
Application layer attacks have for years posed an ever-serious threat to network security, since they always come after a technically legitimate connection has been established. In recent years, cyber criminals have turned to fully exploiting the web as a medium of communication to launch a variety of forbidden or illicit activities by spreading malicious automated software (auto-ware) such as adware, spyware, or bots. When this malicious auto-ware infects a network, it will act like a robot, mimic normal behavior of web access, and bypass the network firewall or intrusion detection system. Besides that, in a private and large network, with huge Hypertext Transfer Protocol (HTTP) traffic generated each day, communication behavior identification and classification of auto-ware is a challenge. In this paper, based on a previous study, analysis of auto-ware communication behavior, and with the addition of new features, a method for classification of HTTP auto-ware communication is proposed. For that, a Not Only Structured Query Language (NoSQL) database is applied to handle large volumes of unstructured HTTP requests captured every day. The method is tested with real HTTP traffic data collected through a proxy server of a private network, providing good results in the classification and detection of suspicious auto-ware web access.
점차 많은 형태의 가정용 로봇이 개발되고 있으며 일부 제품화되어 출시되고 있다. 이러한 가정용 로봇을 원격지에서 제어하고자 할 때 대부분이 인터넷이나 무선을 이용한 원격제어 또는 실시간 모니터링을 통해 제어하여 그 상황을 시뮬레이션으로 구현하고 있다. 그러나 제어대상이 극히 제한적인 수의 이동로봇인데 반해 다수의 가족 구성원인 제어조작자가 중복적으로 청소로봇과 같은 이동로봇을 제어하고자 접근을 시도했을 때 이동로봇에 다중적인 업무가 주어지게 될 수 도 있다. 이에 Database 를 이용하여 수행 업무의 우선순위와 제어조작자의 권한의 우선순위를 지정한 명령어를 Database 내에 구성하여 간접적으로 전송하여 제어하고자 한다. 그리고 제어를 통한 동작 시 실제 이동로봇의 속도와 방향 제어를 위해 퍼지 및 신경망을 이용한 지능제어를 구성하여 제어의 효율성을 극대화 하고자 한다.
A GPS sensor is widely used in many areas such as navigation, or air traffic control. Particularly, the car navigation system is equipped with GPS sensor for locational information. However, when a car goes through a tunnel, forest, or built-up area, GPS receiver cannot get the enough number of satellite signals. In these situations, a GPS receiver does not reliably work. A GPS error can be formulated by sum of bias error and sensor noise. The bias error is generated by the geometric arrangement of satellites and sensor noise error is generated by the corrupted signal noise of receiver. To enhance GPS sensor accuracy, these two kinds of errors have to be removed. In this research, we make the road database which includes Road Database File (RDF). RDF includes road information such as road connection, road condition, coordinates of roads, lanes, and stop lines. Among the information, we use the stop line coordinates as a feature point to correct the GPS bias error. If the relative distance and angle of a stop line from a car are detected and the detected stop line can be associated with one of the stop lines in the database, we can measure the bias error and correct the car's location. To remove the other GPS error, sensor noise, the Kalman filter algorithm is used. Additionally, using the RDF, we can get the information of the road where the car belongs. It can be used to help the GPS correction algorithm or to give useful information to users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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