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.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권4호
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pp.11-19
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1996
Recently, fuzzy and neural network techniques have been successfully applied to control of complex and ill-defined system in a wide variety of areas, such as robot, water purification, automatic train operation system and automatic container crane operation system, etc. In this paper, we present a neuro-fuzzy controller which unifies both fuzzy logic and multi-layered feedforward neural networks. Fuzzy logic provides a means for converting linguistic control knowledge into control actions. On the other hand, feedforward neural networks provide salient features, such as learning and parallelism. In the proposed neuro-fuzzy controller, the parameters of membership functions in the antecedent part of fuzzy inference rules are identified by using the error backpropagation algorithm as a learning rule, while the coefficients of the linear combination of input variables in the consequent part are determined by using the least square estimation method. Finally, the effectiveness of the proposed controller is verified through computer simulation of an inverted pendulum system.
In this paper, Intelligent PLC for automatic warehousing system is presented. Intelligent PLC is that general PLC is incorporate the knowledge and experience of Expert and control method. This system is consist of sensor part, inference part and automatic warehousing robot part. this system recognize the Work by itself and move it to the appointed place according to the inference rule. The PLC program is constructed by LD(ladder diagram). Real test system was constructed and was driven to apply this program.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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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.
Compared to wheel locomotion, walking has many advantages : Better to cross over obstacles, the contact with ground is in a determined point, the ground is damaged less. Because Theo Jansen mechanism can make walking motion that is very soft, there are many researches about that mechanism. In this paper, We designed walking robot based on Theo Jansen mechanism. Most important design factor is velocity and stability. First of all, we considered kinematics knowledge and then, we made a new model by using simulation. Finally we developed the model by solving few design problems.
고령사회에 대응하기 위한 휴먼케어 서비스 로봇은 다양한 동적 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해 서비스 선택 엔진을 요구한다. 서비스 선택 엔진은 로봇이 수집한 각종 원시 데이터를 활용하여 계층적으로 상위 수준의 정보로 가공하고 최종 단계에서는 휴먼케어 전문가가 설계한 규칙에 의해 사용자에게 제공할 서비스를 선택한다. 본 논문에서는 휴먼케어 서비스 로봇을 위해 기계학습 기반의 지식 생성과 규칙 기반의 지식 생성을 함께 활용하여 하이브리드 형태로 계층적 지식을 생성하고, 생성된 지식을 바탕으로 서비스를 선택하는 메커니즘을 제공할 수 있는 서비스를 선택 엔진 내용을 설명한다.
최근 소셜 로봇은 단순히 인간의 사회적 행동을 모방하는 것에 그치지 않고 인간에게 유용한 서비스를 제공하는 데에 초점을 맞추고 있다. 소셜 로봇이 효과적으로 서비스를 제공하기 위해서는 자발적으로 행동을 실행할 수 있도록 지원하는 메커니즘이 필요하나 이에 대한 연구는 미비하다. 본 연구는 소셜 로봇과 상호작용하는 사람에게 효과적인 서비스를 제공하기 위하여 소셜 로봇의 행동을 결정하는 동기 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 행동 결정 동기 시스템은 장노년층의 스마트폰 활용 도우미 서비스를 제공하는 소셜 로봇에 적용하였으며, 이를 위해 스마트폰 기반의 소셜 로봇을 설계하고 구현하였다.
A human is an expert in manipulation. We have acquired skills to perform dexterous operations based upon knowledge and experience attained over a long period of time. It is important in robotics to understand these human skills, and utilize them to bring about better robot control and operation It is hoped that the neurocontroller can be trained and organized by simply presenting human teaching data, which implicate human intention, strategy and expertise. In designing a neurocontroller, we must determine the size of neurocontroller. Improper size may not only incur difficulties in training neural nets, e.g. no convergence, but also cause instability and erratic behavior in machines. Therefore, it is necessary to determine the proper size of neurocontroller for human control transfer. In this paper, a new pruning method is developed, based on the penalty-term methods. This method makes ...
Park, Sae-Hie;Kim, Yong-Ho;Choi, Young-Keel;Cho, Hyun-Chan;Jeon, Hong-Tae
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.881-886
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1993
Fuzzy logic rule-based controller has many desirable advantages, which are simple to implement on the real time and need not the information of structure and dynamic characteristics of the system. Thus, nowadays, the scope of the application of the fuzzy logic controller becomes enlarged. But, if the controlled plant is a time-varying and nonlinear system, it is not easy to construct the fuzzy logic rules which usually need the knowledge of an expert. In this paper, an approach in which the logic control rules can be self-organized using genetic algorithm will be proposed and the effectiveness of the proposed method will be verified by computer simulation of the 2 d.o.f. planar robot manipulator.
불량 방충재 납입 사건에 따른 방충재 관리의 중요성 및 선박 접안사고가 화두가 되면서 본 논문에서는 현재 방충재 점검 시스템과 그로 인해 발생하는 선박의 접안사고 위험에 대해 문제를 제기한다. 문제를 해결하기 위해 본 논문은 "스마트 방충재 로봇"을 제안하며, 제안하는 로봇의 기능은 다음과 같다. 첫째, 부두에 부착된 방충재의 상태를 실시간으로 확인하고, 전용 애플리케이션을 통해 방충재를 관리한다. 둘째, 방충재 교체 시 부두 위치에 따른 해상조건을 수집하여 적합한 방충재를 추천한다. 셋째, 방충재 손상 또는 선박이 제한 접안속도 초과 시 스마트 방충재 로봇을 투입하여 선박의 접안사고를 방지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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