This paper presents the sound-based emotion estimation method and the growing HRI (human-robot interaction) system for a Mon-E robot. The method of emotion estimation uses the musical element based on the law of harmony and counterpoint. The emotion is estimated from sound using the information of musical elements which include chord, tempo, volume, harmonic and compass. In this paper, the estimated emotions display the standard 12 emotions including Eckman's 6 emotions (anger, disgust, fear, happiness, sadness, surprise) and the opposite 6 emotions (calmness, love, confidence, unhappiness, gladness, comfortableness) of those. The growing HRI system analyzes sensing information, estimated emotion and service log in an edutainment robot. So, it commands the behavior of the robot. The growing HRI system consists of the emotion client and the emotion server. The emotion client estimates the emotion from sound. This client not only transmits the estimated emotion and sensing information to the emotion server but also delivers response coming from the emotion server to the main program of the robot. The emotion server not only updates the rule table of HRI using information transmitted from the emotion client and but also transmits the response of the HRI to the emotion client. The proposed system was applied to a Mon-E robot and can supply friendly HRI service to users.
In this work, we propose a new framework of robot control for a variety of applications to our unstructured everyday environments. Programming robots can be a very time-consuming process and seems almost impossible for ordinary end users. To cope with this, this work is to provide a software framework for building robot application programs automatically, where we have robots learn how to accomplish a commanded task from the object. An integrated sensing and computing tag is embedded into every single object in the environment. In the robot controller, only the basic software libraries for low-level robot motion control are provided from the robot manufacturer. The main contributions of this work is to develop a server platform that we call Omniscient Server that generates the application programs and send them to the robot controller through the network. The object-related information from the object server merges into robot control software to generate a detailed application program based on the task commands from the human. We have built a test bed and demonstrated that a robot can perform a common household task within the proposed framework.
As intelligence of robot is developed, consumer of robot changes by ordinary people. Intelligent service robot is produced to a target of ordinary people. It is risen that need the most service robot business. Among the control mobile robot because using network by real time. Do to appear on mobile phone LCD screen being transmitted image from device that acquire transmit of mobile phone user interface development and real time mobile robot in this study. Use the BREW that is Qualcomm's Mobile platform for mobile phone user interface development. Mobile phone JPEG compression function chooses excellent camera phone and display transmit image which send connection setting screen and mobile robot on LCD screen by real time. At the same time, materialize to make screen that can process button input that can control transfer of robot. Also, Relay Server used to help processing of protocol to control direction of mobile robot.
본 논문에서는 인공지능 블록을 구동할 수 있도록 Edge Device와 서버를 분리하는 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버의 설계와 데이터 송수신 방법을 제시한다. 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버를 통해 소셜 로봇과 로봇의 플랫폼이 구동될 Edge Device 간의 종속성을 줄여 구동 안정성을 향상할 수 있다. 사용자가 소셜 로봇과의 상호작용을 위해서 인공지능 서버에 기능을 요청하면 모듈화된 기능들을 이용해 결과만을 반환받을 수 있다. 인공지능 서버에서 모듈화되어있는 기능들은 서버 관리자에 의해 모듈별로 유지 보수 및 변경이 쉽게 가능하다. 기존 서버 시스템과 비교했을 때 모듈 교체형 인공지능 서버는 수행되는 프로그램의 규모 차이와 서버 유지 보수 면에서 더 효율적인 성능을 낸다. 이를 통해 사람-로봇 간의 상호작용이 가능한 로봇 시나리오에 더 다양한 영상 딥러닝을 포함 시킬 수 있으며, 로봇 플랫폼 외에 영상 딥러닝을 위한 인공지능 서버에 적용할 때 더 효율적인 성능을 낼 수 있다.
본 논문에서는 웹브라우저를 이용하여 로봇을 원격 제어한다. 4대의 독립된 PC를 사용하여 자각의 기능을 분리하고 상호 연동하는 구조로 PC를 연결하였다. 조작자가 시간과 장소에 제약받지 않고 웹브라우저를 이용하여 제어값을 입력하면 제어값은 웹 서버를 거쳐 데이터베이스에 저장된다. 로봇과 연결된 PC는 데이터베이스에서 1ms 간격으로 제어값을 입력받아 제어값의 변화가 있을 경우만 제어값의 변화량으로 로봇이 동작한다. 스텝모터를 이용하여 간단한 로봇을 제작하고 이를 웹 브라우저를 이용하여 실제 동작시킨다. 조작자가 원하는 제어값이 최종 수신단의 로봇에 제대로 전달되어 동작하는지 확인하고 웹브라우저를 이용한 로봇제어의 가능성을 확인하였다
인터넷의 이용과 범용화에 있어서 기술적인 발전은 로봇의 원격 제어 범위와 실시간 감시 체계에 대한 몇몇 제약을 극복해 왔다 하지만, 원격 로봇과 통신하는 로봇 제어 시스템은 무선 랜이나 블루투스를 네트워크 매체로 이용하기 때문에 제어용 프로토콜이 존재하는 내장형 시스템이나 초소형 실시간 운영체제를 탑재할 수 있는 하드웨어를 필요로 한다. 본 논문에서는 무선 모뎀용 프로토콜과 이를 설치한 서버 시스템을 설계 구현한다. 또한 이 서버를 통해 원격 제어 로봇을 제어할 수 있는 클라이언트 시스템도 구현하여 제시한 프로토콜과 구현된 서버/클라이언트 시스템이 인터넷 기반의 소규모 원격제어 시스템에 적합함을 확인한다.
This paper is about implementation of intelligent robot based on home network. Existing robots are mainly stand alone type. Home network is spreading rapidly and can play an important role as a path for informations between appliances in home. Robot can be more intelligent and have versatile functions with a junction of home network. By distribution of tasks through home network, robot doesn't have to process every task. In addition, robot can access to appliances through network as appliances are added continuously. In the future, smart space in which robot behaves on various types of network is in expectation. In this research, home network based system which consists of home server, embedded robot, and intelligent robot is proposed and implemented.
A web robot is a software that has abilities of tracking and collecting web documents on the Internet(l), The performance scalability of recent web robots reached the limit CIS the number of web documents on the internet has increased sharply as the rapid growth of the Internet continues, Accordingly, it is strongly demanded to study on the performance scalability in searching and collecting documents on the web. 'Design of web robot based on Multi-Agent to speed up documents collection ' rather than 'Sequentially executing Web Robot based on the existing Fork-Join method' and the results of analysis on its performance scalability is presented in the thesis, For collection speedup, a Multi-Agent based web robot performs the independent process for inactive URL ('Dead-links' URL), which is caused by overloaded web documents, temporary network or web-server disturbance, after dividing them into each agent. The agents consist of four component; Loader, Extractor, Active URL Scanner and inactive URL Scanner. The thesis models a Multi-Agent based web robot based on 'Amdahl's Law' to speed up documents collection, introduces a numerical formula for collection speedup, and verifies its performance improvement by comparing data from the formula with data from experiments based on the formula. Moreover, 'Dynamic URL Partition algorithm' is introduced and realized to minimize the workload of the web server by maximizing a interval of the web server which can be a collection target.
This paper deals with the development of a deep-learning-based robot that recognizes various types of stairs and performs a mission to go up to the target floor. The overall motion sequence of the robot is performed based on the ROS robot operating system, and it is possible to detect the shape of the stairs required to implement the motion sequence through rapid object recognition through YOLOv4 and Cuda acceleration calculations. Using the ROS operating system installed in Jetson Nano, a system was built to support communication between Arduino DUE and OpenCM 9.04 with heterogeneous hardware and to control the movement of the robot by aligning the received sensors and data. In addition, the web server for robot control was manufactured as ROS web server, and flow chart and basic ROS communication were designed to enable control through computer and smartphone through message passing.
URC의 개념은 "언제 어디서나, 나와 힘께 하며, 나에게 필요한 서비스를 제공하는 로봇"으로 간단하게 정의할 수 있다. URC 기술은 다양한 로봇 단말이나 환경 내 컴퓨터와 URC 서버 간은 통신 프레임워크 기술이다. 본 논문에서는 지능형 로봇 시뮬레이션 툴을 이용하여 개발자가 쉽고 편리하게 지능적이고 능동적인 URC 서버와 연계하여 URC 로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 시스템을 모델링하였다. URC 로봇 시뮬레이션 시스템은 다양한 로봇과 다양한 환경을 구성가능하며, 개발자가 다양한 개발 언어를 사용하여 제어 가능하도록 구성하였다. URC 시스템과 연계하여 다양한 로봇과 환경을 3D로 구성하고 시뮬레이션을 통해 다양한 콘텐츠 개발을 가능하도록 지능형 로봇 시뮬레이션 시스템을 설계 및 구현 하였다. URC통신 프로토콜 및 URC 서버는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발된 Planet v.1.2 ; Network Protocol, CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems); URC Server, SAM(Service Agent Manager) v.1.2 ; Service API 모듈을 기반으로 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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