Le, Chan Hoang;Nguyen, Quang Sang;Park, Hoon Cheol
Smart Structures and Systems
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v.10
no.6
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pp.501-515
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2012
We design and test a shape memory alloy (SMA)-based actuation system that can be used to propel a fish robot. The actuator in the system is composed of a 0.1 mm diameter SMA wire, a 0.5 mm-thick glass/epoxy composite strip, and a fixture frame. The SMA wire is installed in a pre-bent composite strip that provides initial tension to the SMA wire. The actuator can produce a blocking force of about 200 gram force (gf) and displacement of 3.5 mm at the center of the glass/epoxy strip for an 8 V application. The bending motion of the actuator is converted into the tail-beat motion of a fish robot through a linkage system. The fish robot is evaluated by measuring the tail-beat angle, swimming speed, and thrust produced by the tail-beat motion. The tail-beat angle is about $20^{\circ}$, the maximum swimming speed is about 1.6 cm/s, and the measured average thrust is about 0.4 gf when the fish robot is operated at 0.9 Hz.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.885-888
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2018
This paper researches a way of detecting fish robots moving in an aquarium. The fish robot was designed and developed for interactions with humans in aquariums. It was studied merely to detect a moving object in an aquarium because we need to find the positions of moving fish robots. The intention is to recognize the location of robotic fish using an image processing technique and a video camera. This method is used to obtain the velocity for each pixel in an image, and assumes a constant velocity in each video frame to obtain positions of fish robots by comparing sequential video frames. By using this positional data, we compute the distance between fish robots using a mathematical expression, and determine which fish robot is leading and which one is lagging. Then, the lead robot will wait for the lagging robot until it reaches the lead robot. The process runs continuously. This system is exhibited in the Busan Science Museum, satisfying a performance test of this algorithm.
Recently, a smart farm technology is drawing attention as an alternative to the decline of farm labor population problems due to the aging society. Especially, there is an increasing demand for automatic harvesting system that can be commercialized in the market. Pre-harvest crop detection is the most important issue for the harvesting robot system in a real-world environment. In this paper, we proposed a real-time tomato instance tracking algorithm by using deep learning and probability models. In general, It is hard to keep track of the same tomato instance between successive frames, because the tomato growing environment is disturbed by the change of lighting condition and a background clutter without a stochastic approach. Therefore, this work suggests that individual tomato object detection for each frame is conducted by YOLOv3 model, and the continuous instance tracking between frames is performed by Kalman filter and probability model. We have verified the performance of the proposed method, an experiment was shown a good result in real-world test data.
The objective of the paper is to design and produce a walking robot such as humanoid robot under the given design requirements and constraints. An approach to design and produce walking robot with 2 legs was suggested. It is walking robot of 5 joints which have both of ankles, both of knee joint, and pelvis. It has 5 degrees of freedom and moves by only rotations. We review the key points before the design of the walking robot. The walking robot is consisted of 2 portions : motor and frame, control board. Final goal is to walk stably and if it detects and cognizes a special object, the walking robot avoids it and moves in other direction. The walking robot was made according to design procedures and tested by proposed algorithms. The running test was successful under given 4 modes. The findings of this research could think kinds of technologies concurrently and approach synthetically through process of design and production.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.4
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pp.320-328
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2007
This paper presents a stiffness modeling of a low-DOF parallel robot, which takes into account of elastic deformations of joints and links, A low-DOF parallel robot is defined as a spatial parallel robot which has less than six degrees of freedom. Differently from serial chains in a full 6-DOF parallel robot, some of those in a low-DOF parallel robot may be subject to constraint forces as well as actuation forces. The reaction forces due to actuations and constraints in each serial chain can be determined by making use of the theory of reciprocal screws. It is shown that the stiffness of an F-DOF parallel robot can be modeled such that the moving platform is supported by 6 springs related to the reciprocal screws of actuations (F) and constraints (6-F). A general $6{\times}6$ stiffness matrix is derived, which is the sum of the stiffness matrices of actuations and constraints, The compliance of each spring can be precisely determined by modeling the compliance of joints and links in a serial chain as follows; a link is modeled as an Euler beam and the compliance matrix of rotational or prismatic joint is modeled as a $6{\times}6$ diagonal matrix, where one diagonal element about the rotation axis or along the sliding direction is infinite. By summing joint and link compliance matrices with respect to a reference frame and applying unit reciprocal screw to the resulting compliance matrix of a serial chain, the compliance of a spring is determined by the resulting infinitesimal displacement. In order to illustrate this methodology, the stiffness of a Tricept parallel robot has been analyzed. Finally, a numerical example of the optimal design to maximize stiffness in a specified box-shape workspace is presented.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.5
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pp.312-321
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2003
In this paper, we implement robot which are ability to recognize obstacles and moving automatically to destination. we present two results in this paper; hardware implementation of image processing board and software implementation of visual feedback algorithm for a self-controlled robot. In the first part, the mobile robot depends on commands from a control board which is doing image processing part. We have studied the self controlled mobile robot system equipped with a CCD camera for a long time. This robot system consists of a image processing board implemented with DSPs, a stepping motor, a CCD camera. We will propose an algorithm in which commands are delivered for the robot to move in the planned path. The distance that the robot is supposed to move is calculated on the basis of the absolute coordinate and the coordinate of the target spot. And the image signal acquired by the CCD camera mounted on the robot is captured at every sampling time in order for the robot to automatically avoid the obstacle and finally to reach the destination. The image processing board consists of DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7l76A, CPLD(EPM7256ATC144), and SRAM memories. In the second part, the visual feedback control has two types of vision algorithms: obstacle avoidance and path planning. The first algorithm is cell, part of the image divided by blob analysis. We will do image preprocessing to improve the input image. This image preprocessing consists of filtering, edge detection, NOR converting, and threshold-ing. This major image processing includes labeling, segmentation, and pixel density calculation. In the second algorithm, after an image frame went through preprocessing (edge detection, converting, thresholding), the histogram is measured vertically (the y-axis direction). Then, the binary histogram of the image shows waveforms with only black and white variations. Here we use the fact that since obstacles appear as sectional diagrams as if they were walls, there is no variation in the histogram. The intensities of the line histogram are measured as vertically at intervals of 20 pixels. So, we can find uniform and nonuniform regions of the waveforms and define the period of uniform waveforms as an obstacle region. We can see that the algorithm is very useful for the robot to move avoiding obstacles.
Purpose: This study was conducted to develop a vegetable transplanting robot which transplants seedlings from a nursery tray to a plant pot using its four fingers. Method: The robot consists of the transplanting part, nursery tray moving part, plant pot moving part, main frame and controller. Two moving parts are controlled by the photo sensor and servo motor. The transplanting part was composed with two components; transporting device using E-MY2H(SMC Corp., Japan) for controlling finger position accurately and finger for transplanting the seedling. Results: Head lettuce using the transplanting robot was transplanted in 21 days after sowing based upon the seed shape measurement and removing examination. The optimal finger shape was thin pin type because it caused minimum damage to the roots of seedlings. Conclusions: The four inclined pin type was applied to remove the seedlings from the nursery tray. In addition, the transplanting capacity of the developed robot was 2800 pots per hour and the rate of success was 99% and above.
This paper deals with researching and designing the fastening parts to be used in order to assemble various Teaching Aids Robots (or Hands-on Robots) with originally incompatible parts supplied by different manufacturers. The suggested fastening parts provide the compatibility among Teaching Aids Robots even though the educational robot customers use incompatible parts from different companies. The designed fastening parts are classified into four set groups such as frame set, sliding-bar set, connector set, and set of chuck and rivet/bolt. Each set of the fastening parts reflects the needs collected from the users, and then some portion of new idea has been added to implement the needs. In this paper, the examples of the Teaching Aids Robots which are assembled with both commercial parts and the designed parts are presented in order to evaluate the compatibility and usability of the suggested fastening parts. As a result, both compatibility and usability of the fastening parts suggested in this paper were proved. The designed fastening parts have been distributed to more than 100 elementary schools nationwide.
In order to apply reinforcement learning to a robot in a real environment, it is necessary to use simulation in a virtual environment because numerous iterative learning is required. In addition, it is difficult to apply a learning algorithm that requires a lot of computation for a robot with low-spec. hardware. In this study, ML-Agent, a reinforcement learning frame provided by Unity, was used as a virtual simulation environment to apply reinforcement learning to the obstacle collision avoidance problem of mobile robots with low-spec hardware. A DQN supported by ML-Agent is adopted as a reinforcement learning algorithm and the results for a real robot show that the number of collisions occurred less then 2 times per minute.
In this paper, we evaluate structural integrity of the wearable robot by using finite element analysis, which is made of CFRP(Carbon Fiber Reinforced Plastic) composite materials to be lightened. On the basis of the ASTM(American Standard Test Method), mechanical tests of the material are carried out in tensile, compressive and shear test for analytical evaluation. With the tested composite material, the main frame and two femoral frames of the robot is redesigned to satisfy the lightening design requirements. It is verified with the structural analysis that the redesigned frames are good for the part of the wearable robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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