International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권1호
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pp.134-141
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2003
A major research issue associated with service robots is the creation of an environment recognition system for mobile robot navigation that is robust and efficient on various environment situations. In recent years, intelligent autonomous mobile robots have received much attention as the types of service robots for serving people and industrial robots for replacing human. To help people, robots must be able to sense and recognize three dimensional space where they live or work. In this paper, we propose a three dimensional environmental modeling method based on an edge enhancement technique using a planar fitting method and a neural network technique called "Growing Neural Gas Network." Input data pre-processing provides probabilistic density to the input data of the neural network, and the neural network generates a graphical structure that reflects the topology of the input space. Using these methods, robot's surroundings are autonomously clustered into isolated objects and modeled as polygon patches with the user-selected resolution. Through a series of simulations and experiments, the proposed method is tested to recognize the environments surrounding the robot. From the experimental results, the usefulness and robustness of the proposed method are investigated and discussed in detail.in detail.
In this paper, a localization method for multiple robots based on Bayesian inference is proposed when multiple robots adopting multi-RAT (Radio Access Technology) communications exist in cognitive radio networks. Multiple robots are separately defined by primary and secondary users as in conventional mobile communications system. In addition, the heterogeneous spectrum environment is considered in this paper. To improve the performance of localization for multiple robots, a realistic multiple primary user distribution is explained by using the probabilistic graphical model, and then we introduce the Gibbs sampler strategy based on Bayesian inference. In addition, the secondary user selection minimizing the value of GDOP (Geometric Dilution of Precision) is also proposed in order to overcome the limitations of localization accuracy with Gibbs sampling. Via the simulation results, we can show that the proposed localization method based on GDOP enhances the accuracy of localization for multiple robots. Furthermore, it can also be verified from the simulation results that localization performance is significantly improved with increasing number of observation samples when the GDOP is considered.
Building on Technology Readiness and Acceptance Model(TRAM), the study aimed to examine how technology readiness affects consumers' perceptions of ease of use, usefulness, and risk, which in turn predict their intention to use retail service robots. Specifically, the study proposed that technology readiness motivators (optimism and innovativeness) would influence perceived ease of use and usefulness, while technology readiness inhibitors (discomfort and insecurity) would affect perceived risk. The study further examined if the perception factors (ease of use, usefulness, and risk) contribute to intention to use retail service robots. A survey method was used with data collected from Korean consumers. The final sample size was 418. The data was analyzed using structural equation modeling. Findings of the study revealed that technology readiness motivators positively affected perceived ease of use and usefulness while innovativeness had no impact on usefulness. All the inhibitors increased perceived risk. Lastly, as hypothesized, perceptions of ease of use, usefulness, and risk predicted intention to use retail service robots. This study extended the retail technology literature by applying and validating TRAM to the context of consumer acceptance of retail service robots. The study further helped marketers and retailers by highlighting the importance of technology readiness in improving consumer perceptions and responses towards retail service robots.
This paper examines the trends of recently developed human-care robots and social interaction technologies. As one of the solutions to the problems of an aging society, human-care robots have gained considerable attention from the public and the market. However, commercialized human-care robots do not meet user expectations for the role as companions. Current robot services based on short-term interaction and fragmentary pieces of intelligence have encountered difficulty in eliciting natural communication with humans. This results in the failure of human-robot social bonding. Social interaction is being actively investigated as a technique for improving robots' natural communication skills. Robots can form a natural bond with humans through social interaction, which consequently increases their effectiveness. In this paper, we introduce recent human-care robot-related issues and subsequently describe technical challenges and implications for the success of human-care robots. In addition, we review recent trends on social interaction technologies and the datasets required.
A network-based robot [1] is a robot that explores service servers in the network environment for analyzing sensor data and making decision. Since network-based robot architecture was proposed, it's possible to reduce costs of robots. We hope robots would be all around at home environment. Therefore, normal users who are not experts need to be able to control those robots by using easy commands. We developed a scripting language, named CCSLR, to help users and developers who control various robots in ubiquitous environment. We focused on how to design the common language for various robots and how to translate a CCSLR script into a sequence of low-level commands of the target robot. In this paper, we propose scripting methods, with three layers. The CCSLR system reads the profile information from the knowledge representation database. Users don't have to know all about kinematical and mechanical details of a robot. Then again, the CCSLR system will use the profile information to translate the script into separated executable library commands. The CCSLR system manages robot's changing state every time a robot executes a command.
본 논문에서는 MSRDS 환경에서 가상 4족 애완 로봇과 실제 4족 애완 로봇을 동기화함으로써 애완용 로봇의 행동을 설계할 수 있는 새로운 응용 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 통하여 실제 로봇의 걸음새 및 동작 개발에 필요한 시간비용을 줄이고, 지능형 서비스 애완 로봇의 상업화에도 도움이 될 것이다. 또한, 본 연구 결과를 이용하여 가상공간과 실공간의 모델링의 차이를 극복하는 연구에 이용할 수 있다. 본 논문의 결과로서 가상 로봇과 실제 로봇의 연동 제어를 통해 원격지에 있는 두 대의 로봇간의 원격제어가 가능하므로, 두 대의 애완 로봇을 이용한 네트워크 게임으로서도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we discuss how to design 2-wheeled mobile robot hard wares as reasonable and practical as possible. A segway type mobile robot consists of 2 wheels only, placed in parallel rather than horizon. 2-wheeled mobile robots make you overcome high cost and time consuming maintenance procedures of the robot by reducing the number of robot hardwares. The most challenging thing in a 2-wheeled mobile robot that has many more valid virtues than the traditional mobile robots is to make it balance itself whenever it stands still or goes forward. But balancing itself is not an easy matter and there are many researches and experiments on this issue. When researchers test theories on 2-wheeled mobile robots to improve its self balancing performance, they should consider how to design hard wares of that mobile robot. No matter how great those new theories are, if a testbed for those theories is not suitable, performance output would be poor and meaningless. In this point of view, to design a proper 2-wheeled mobile robot as a testbed is a very important issue with development of new theories. So we define 4 guide lines to design segway type mobile robots reasonably; about motor, battery, and MCU selection and shock-proof design with robust motor setting.
본 논문은 미지 유동환경에서 다중 이동로봇들의 주행문제에 대한 연구결과이다. 여기에서 환경은 로봇에게는 알려져 있지 않기 때문에 로봇의 몸체에 부착된 근접센서들을 이용하여 주변환경들을 감지하여야 하고, 로봇이 충돌 없이 경로를 추적하여 목표지점에 도착하도록 기본 방책들을 조합한 지능주행 방법을 제안하였다. 이러한 대부분 기법들은 퍼지논리 제어기들을 이용하여 구현하였으며, 모든 로봇에 동일하게 적용하였다. 퍼지 제어기의 성능을 향상시키기 위해서 유전 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기의 membership function과 rules set를 진화시켰다. 모의실험 결과 제안한 방법이 주행문제에 긍정적인 결과가 있음이 증명되었다.
This paper presents a farce manipulability analysis of multi-legged walking robots, which calculates force or acceleration workspace attainable from joint torque limits of each leg. Based on the observation that the kinematic structure of the multi-legged walking robots is basically the same as that of multiple cooperating robots, we derive the proposed method of analyzing the force manipulability of walking robot. The force acting on the object in multiple cooperating robot systems is taken as reaction force from ground to each robot foot in multi-legged walking robots, which is converted to the force of the body of walking robot by the nature of the reaction force. Note that each joint torque in multiple cooperating robot systems is transformed to the workspace of force or acceleration of the object manipulated by the robots in task space through the Jacobian matrix and grasp matrix. Assuming the torque limits are given in infinite norm-sense, the resultant dynamic manipulability is derived as a polytope. The validity of proposed method is verified by several examples, and the proposed method is believed to be useful for the optimal posture planning and gait planning of walking robots.
This paper presents obstacle avoidance method for scout robot or industrial robot in unknown environment by using IR sensor and vision system. In the proposed method, robots share the information where the obstacles are located in real-time, thus the robots can choose the best path for obstacle avoidance. Using IR sensor and vision system, multiple robots efficiently evade the obstacles by the proposed cooperation method. No landmark is used at wall or floor in experiment environment. The obstacles don't have specific color or shape. To get the information of the obstacle, vision system extracts the obstacle coordinate by using an image labeling method. The information obtained by IR sensor is about the obstacle range and the locomotion direction to decide the optimal path for avoiding obstacle. The experiment was conducted in $7m{\times}7m$ indoor environment with two-wheeled mobile robots. It is shown that multiple robots efficiently move along the optimal path in cooperation with each other in the space where obstacles are located.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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