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.
Park, Hyun-Kyung;Park, Seok-Il;Kil, Se-Kee;Hong, Seong-Hong
Proceedings of the IEEK Conference
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2005.11a
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pp.1101-1104
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2005
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.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.6
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pp.470-476
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2020
In this paper, we present the design of modular replaceable AI server for image deep learning that separates the server from the Edge Device so as to drive the AI block and the method of data transmission and reception. The modular replaceable AI server for image deep learning can reduce the dependency between social robots and edge devices where the robot's platform will be operated to improve drive stability. When a user requests a function from an AI server for interaction with a social robot, modular functions can be used to return only the results. Modular functions in AI servers can be easily maintained and changed by each module by the server manager. Compared to existing server systems, modular replaceable AI servers produce more efficient performance in terms of server maintenance and scale differences in the programs performed. Through this, more diverse image deep learning can be included in robot scenarios that allow human-robot interaction, and more efficient performance can be achieved when applied to AI servers for image deep learning in addition to robot platforms.
In this paper, We control remote robot using web browser. This system used independent four PC and each PC is used to operator PC, database server, web server and robot control PC. Remote control can escape the operator from constraint the time and workspace. If operator inputting control data in web browse then the control data is saved the data base server. The robot control PC is inputted control data from database at access intervals of 1ms. Also, if the control data is changed then robot is operated. It made simple robot using step-motor and the robot is operated by web browser. Finally, Robot system is exactly operated using control data and certificate of possibility the remote robot control using web browser.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.7
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pp.1434-1441
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2003
Recent technological advances in utilization and generalization of Internet have overcome some of the limitations of remote robot control range and real-time monitoring system. However, It needs Embedded system with control protocol or hardware which has avility to port the micro realtime operating system in robot control system communicate with remote controlled robot, because those system use the wireless LAM or Bluetooth as a network media. In this paper, we design and implement the wireless MODEM protocol and install it to the server system. Also, we implement a client system could control the remote robot through the server and we assure that this protocol and client/server system ate suitable for small size remote control system based on Internet.
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.
Concept of URC does "with me wherever when, and the robot" which provides necessary service to me can be simply defined. This paper uses URC technology and various robots are implemented with a design. That is, we are going to implement that a user controls a virtual robot by communication between URC server with a design. We used an intelligent robot simulation tool, and a developer was easy, and it was intelligent, and we were connected to active URC server, and modeling did a system for simulation to be able to do an URC robot usefully. It was connected to an URC system and various robots and environments were composed with 3D, and, in this paper, a design and implementation did an intelligent robot simulation system so that it was possible by various contents development through simulation. The URC communication protocol and the URC server were based on a Planet v.1.2 ; Network Protocol, CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems); URC Server, SAM(Service Agent Manager) v.1.2 ; Service API module developed in Electronics & Telecommunications Research Institute (ETRI).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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