This paper propose a fuzzy inference model for map building and navigation for a mobile robot with an active camera, which is intelligently navigating to the goal location in unknown environments using sensor fusion, based on situational command using an active camera sensor. Active cameras provide a mobile robot with the capability to estimate and track feature images over a hallway field of view. In this paper, instead of using "physical sensor fusion" method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data. Command fusion method is used to govern the robot navigation. The navigation strategy is based on the combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance. To identify the environments, a command fusion technique is introduced, where the sensory data of active camera sensor for navigation experiments are fused into the identification process. Navigation performance improves on that achieved using fuzzy inference alone and shows significant advantages over command fusion techniques. Experimental evidences are provided, demonstrating that the proposed method can be reliably used over a wide range of relative positions between the active camera and the feature images.
This paper focuses on the mackerel's visual ability and swimming capability, and aims to describe the behavior in capture and escape process by trawl. The visual sensory systems and reaction behavior based locomotory capability were analyzed and simulated. The ability of fish to see an object depends on the light intensity and the contrast and size of the object. Swimming endurance of the fish is dependent on the swimming speed and the size of the fish. Swimming speeds of the fish are simulated 3 types of the burst speed, the prolonged speed and the sustained speed according to the time they can maintain to swim. The herding and avoiding is typical reaction of the fish to the stimuli of trawl gear in the capture process. These basic behavior patterns of the virtual mackerel to the gear are simulated. This simulation will be helpful to understand the fishing processes and make high selectivity of fishing.
한국펄프종이공학회 1999년도 Proceedings of Pre-symposium of the 10th ISWPC
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pp.209-213
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1999
In the society of the 21\ulcorner century under multiphase media conditions, the rapidly glowing electronic media will replace the conventional paper media in a variety of areas. However, if human being still has an affinity for paper media and an instinct for hardcopy from electronic-based text or image, the new market will be created for the paper industry. To what extent the consumer choses paper media for output will depend upon the availability of functions of paper media appealing to human senses; i.e., "sensory functions of paper". As a whole, on-demand type personal as well as business communications will increase in the next century and this trend will lead certainly to a rapidly expanding "contents hardcopy market". The technological progress of the paper industry in the 21\ulcorner century depends upon the market needs for higher products quality and higher efficiency of manufacturing process as well as an endeavour to overcome constraints from forest resource, energy, and environmental issues. Under the conditions with above constraints, the paper media will be polarized into two categories; (1)paper for higher image reproduction capability for original image or text and (2)paper for lower reproduction but with higher appeals for human senses. To cope with these trends, psycho-physical analysis and a sensory engineering approach for developing new paper media is vitally required. Also newly emerged roles of paper physics in the multimedia age is pointed out associated with sensory functions of paper that are not well-understood so far.
The sensory stimulation of a cosmetic product has been deemed to be an ancillary aspect until a decade ago. That point of view has drastically changed on different levels in just a decade. Nowadays cosmetic formulators should unavoidably meet the needs of consumers who want sensory satisfaction, although they do not have much time for new product development. The selection of new products from candidate products largely depend on the panel of human sensory experts. As new product development cycle time decreases, the formulators wanted to find systematic tools that are required to filter candidate products into a short list. Traditional statistical analysis on most physical property tests for the products including tribology tests and rheology tests, do not give any sound foundation for filtering candidate products. In this paper, we suggest a deep learning-based analysis method to identify hand cream products by raw electric signals from tribological sliding test. We compare the result of the deep learning-based method using raw data as input with the results of several machine learning-based analysis methods using manually extracted features as input. Among them, ResNet that is a deep learning model proved to be the best method to identify hand cream used in the test. According to our search in the scientific reported papers, this is the first attempt for predicting test cosmetic product with only raw time-series friction data without any manual feature extraction. Automatic product identification capability without manually extracted features can be used to narrow down the list of the newly developed candidate products.
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.
In this paper, an efficient real-time control architecture for autonomous navigation of powered wheelchair is developed. Since an advanced intelligent wheelchair requires real-time performance, the control software architecture of powered wheelchair is developed under Linux real-time extension Real-time Application Interface (RTAI). A hierarchical control structure for autonomous navigation is designed and implemented using real-time processe and interrupts handling of sensory perception based on slanted surface LRF, emergency handling capability, and motor control with 0.1 msec sampling time. The performance of our powered wheelchair system with the implemented control architecture for autonomous navigation is verified via experiments in a corridor.
Vision is the most important sensing capability for both men and sensory smart machines, such as intelligent robots. Sensed real 3D world and its 2D camera image can be related mathematically by a process called camera calibration. In this paper, we present a novel linear solution of camera calibration. Unlike most existing linear calibration methods, the proposed technique of this paper can identify camera parameters explicitly. Through the step-by-step procedure of the proposed method, the real physical elements of the perspective projection transformation matrix between 3D points and the corresponding 2D image points can be identified. This explicit solution will be useful for many practical 3D sensing applications including robotics. We verified the proposed method by using various cameras of different conditions.
Due to economical or technological reasons. humans are responsible for inspection functions in many cases. Humans. however. are rarely perfect. thus allowing non-confirming parts to be processed. As the attributes of interest or the variety of products increases. the inspection system becomes less effective because of the sensory and cognitive limitations of human inspectors. Any means that can support or aid the human inspectors is necessary to compensate for inspection difficulty. Augmented reality (AR) offers a new approach in designing an inspection system as a means to augment the cognitive capability of inspectors by providing the 3D spatial proximity between two information channels. The experimental results suggest that AR might be an effective tool that reduces inspection time without sacrificing the measuring accuracy.
In this paper, a practical method to generate task strategies applicable to chamferless and high-precision assembly, is proposed. The difficulties in devising reliable assembly strategies result from 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 trrough 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 chamferless assembly can be performed successfully.
In FMS (Flexible Manufacturing System) and CIM (Computer Integrated Manufacturing), machine-tools have been the target of integration in the last three decades. The conventional concept of integration is being changed into the autonomous manufacturing device based on the knowledge evolution by applying advanced information technology in which an open architecture controller, high-speed network and internet technology are included. In the advanced environment, the machine-tools is not the target of integration anymore, but has been the key subject of cooperation. In the near future, machine-tools will be more improved in the form of a knowledge-evolutionary intelligent device. The final goal of this study is to develop an intelligent machine having knowledge-evolution capability and a management system based on internet operability. The knowledge-evolutionary intelligent machine-tools is expected to gather knowledge autonomically, by producing knowledge, understanding knowledge, reasoning knowledge, making a new decision, dialoguing with other machines, etc. The concept of the knowledge-evolutionary intelligent machine is originated from the machine control being operated by human experts' sense, dialogue and decision. The structure of knowledge evolution in M2M (Machine to Machine) and the scheme for a dialogue agent among agent-based modules such as a sensory agent, a dialogue agent and an expert system (decision support agent) are presented in this paper, with intent to develop the knowledge-evolutionary machine-tools. The dialogue agent functions as an interface for inter-machine cooperation. To design the dialogue agent module in an M2M environment, FIPA (Foundation of Intelligent Physical Agent) standard platform and the ping agent based on FIPA are analyzed in this study. In addition, the dialogue agent is designed and applied to recommend cutting conditions and thermal error compensation in a tapping machine. The knowledge-evolutionary machine-tools are expected easily implemented on the basis of this study and shows a good assistance to sensory and decision support agents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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