The increase in automation facilities in the injection molding industry is a very important process control item. The most important item when constructing an unmanned machine using a take-out robot is the "mold opening stroke" of the mold. The injection molding machine control method is divided into hydraulic type and electric type, and there have been few studies on the mold opening distance according to the control method. In this study, the correlation was confirmed by increasing the injection speed to 20, 50, 80, and 100% for the three types of hydraulic control method, open loop and close loop, and electric control method. Through the experiment, the following results were obtained. (1) It can be seen that the reproducibility is excellent with the electric, close loop, and open loop control methods. (2) When the injection speed is set to 50%, the mold opening distance is 263.10~263.27 mm, which is the most reproducible. (3) As a result of ANOVA, both injection speed and mold opening distance showed a significant difference in the hydraulic control method (p<0.05), but it was verified through experiments that there was no significant difference in the electric control method. Based on these results, when electric control is selected rather than hydraulic control, the reproducibility of the mold opening distance is excellent, so it is thought that the taking-out robot can take the object out of the mold more safely.
Robot Operating System (ROS) has been a prominent and successful framework used in robotics business and academia.. However, the framework has long been focused and limited to navigation of robots and manipulation of objects in the environment. This focus leaves out other important field such as speech recognition, vision abilities, etc. Our goal is to take advantage of ROS capacity to integrate additional libraries of programming functions aimed at real-time computer vision with a depth-image camera. In this paper we will focus on the implementation of an upgraded vision with the help of a depth camera which provides a high quality data for a much enhanced and accurate understanding of the environment. The varied data from the cameras are then incorporated in ROS communication structure for any potential use. For this particular case, the system will use OpenCV libraries to manipulate the data from the camera and provide a face-detection capabilities to the robot, while navigating an indoor environment. The whole system has been implemented and tested on the latest technologies of Turtlebot3 and Raspberry Pi4.
RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 유비쿼터스 사회를 만들어 가기 위한 핵심 기술로서 기초기반 기술 및 사회기반 기술의 정비가 진행되어 가고 있으며, 우리나라에서도 IT839 전략의 신성장동력의 하나로 추진되고 있다. 본 논문은 유비쿼터스 사회에 발맞추어 RFID 기술을 이용한 출석관리 로봇을 개발하였다. 본 시스템은 RFID 카드를 이용해 출석 관리 시스템에 적용함으로써 사람이 직접 출석을 관리하는 번거로움을 줄이고 로봇에 카메라를 설치하여 대리 출석을 막는 효과를 더했다. 또한 로봇에 사용자 용무를 판단하는 메뉴를 더하여 출석을 관리하는 것에 끝나지 않고 점심 퇴근 외출 등 여러 용무를 정확한 시간과 함께 기록 가능하므로 기업이나 연구실 등에서도 이 시스템을 도입하여 충분히 활용 가능 할 것으로 본다.
2012년부터 만5세 유아를 위한 교육과 보육의 공통과정인 누리과정이 시행 되고 있다. 누리과정을 운영하는데 있어 교육 로봇은 교사가 현장에서 활용하기 쉬울 뿐만 아니라, 유아의 심리적 안정, 신체적 안정, 연령에 따른 발달적 적합성, 다양성을 고려하면서 사고력, 창의력, 과학적 사고력을 키울 수 있는 교육 로봇이 필요하다. 본 논문에서는 유아들이 좋아하는 스마트폰 단말기를 통한 인터넷 서비스 및 애플리케이션을 연구한다. 영유아들이 환경 친화적인 교육 환경을 가지는 교육용 곤충 로봇 애플리케이션을 스마트폰에서의 개발하는 연구를 한다. 스마트폰으로 게임 활용은 15단계로 진전되며, 도중에 교육적 효과를 높이기 위한 질문과 답변을 배치하여 교육과 로봇의 창의적 효과를 높인다. 본 논문을 통해 창의적 누리교육을 위한 콘텐츠 발달에 기여할 것 이다.
앞으로 로봇은 더욱 사람과 가까워 질 것이고, 따라서 사람과 로봇간의 상호작용도 활발해질 것이다. 이 때 직관적인 소통수단이 필수적이기 때문에, 로봇이 표정을 통해 감정을 표현할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 기존에는 얼굴 표정을 주로 이용하였는데, 사람처럼 감정의 강도를 표현하기 위해서는 얼굴 외의 다른 방법도 필요하다. 로봇이 감정의 강도를 표현하기 위해서는 팔의 제스처, 움직임, 소리, 색깔 등을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 LED 를 이용할 수 있도록 색과 깜빡임에 대해 연구하였다. 색깔과 감정의 관계에 대해서는 기존에 연구가 많이 되어 있지만, 실제로 로봇에 구현하기에는 정량적 자료가 부족하여 어려움이 있다. 본 논문에서는 6 가지 기본 감정(화남, 슬픔, 혐오, 놀람, 기쁨, 공포)을 효과적으로 나타낼 수 있는 색과 깜빡임 주기를 결정하고, 아바타를 이용하여 감정의 강도를 설문조사 하였다. 결과적으로, 슬픔, 혐오, 화남의 경우 색깔과 깜빡임을 통해 감정의 강도를 높일 수 있었다. 공포, 기쁨, 놀람의 경우 색깔과 깜빡임이 감정 인식에 큰 영향을 미치지 못했는데, 이는 그 감정에 해당하는 색깔이나 깜빡임을 수정해서 개선할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 실용성을 중시하는 산업계의 요구에 부응하여 해석이 용이하면 서도 강인성을 갖춘 제어 알고리즘을 제안하여 실시간 제어가 가능한 시스템을 구축해 실험적으로 검토하였다. 매니퓰레이터와 서보계의 다이내믹스를 나타내는 미분방정 식은 선형요소와 비선형요소의 합으로 생각할 수 있다. 여기서 매니퓰레이터의 비선 형요소를 외란으로 간주해 슬라이딩 모드를 적용하므로 매니퓰레이터의 자유도가 높아 도 비교적 간단히 슬라이딩 모드의 존재 조건식으로 부터 절환 파라미터가 구해져 슬 라이딩 모드를 발생시킬 수 있는 알고리즘을 도출할 수가 있음을 보였다. 비선형요 소를 외란으로 간주하였을때 로보트 매니퓰레이터가 슬라이딩 모드에 들어갈 수 있도 록 외란에 대응하는 절환 제어입력을 종래의 방식대로 부가하면 이 제어입력으로 인해 채터링(chattering)이 증가하게 됨이 확인되었으며, 이러한 채터링을 줄일 수 있도록 새로운 절환 제어입력의 알고리즘을 도출하여 검토하였다.
멀티로터는 여러 개의 로터로 이루어진 무인 비행로봇으로써, 로터의 개수에 따라서 트라이로터, 쿼드로터, 헥사로터, 옥토로터 등으로 나누어 진다. 멀티로터는 수직이착륙(VTOL) 및 높은 기동성으로 인하여 다른 무인 비행로봇에 비하여 건물이 밀집되어 있는 도심과 같은 지역의 정찰 및 감시 등 여러 응용분야에 적합하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 멀티로터란 이름으로 연구되고 있는 트라이로터, 쿼드로터, 헥사로터 및 옥토로터 비행로봇에 대한 통합된 동역학적 모델링에 관한 수식을 도출 및 비교 분석을 수행하고, 획득된 수식을 이용하여 각각의 멀티로터 동작원리 및 제어기법에 대한 연구를 수행하였다. 유도된 멀티로터의 동역학 모델링을 이용하여 각각의 멀티로터 형태에 따른 구동원리와 그에 따라 작용하는 힘과 모멘트에 대한 관계식을 유도하였으며, 연속루프닫음기법 기반자세 및 고도제어기를 적용하여 각각의 멀티로터 비행로봇의 구동 및 제어 성능을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
In this paper, the developed trunk cargo unloading automation system is introduced, and the RGB-D sensor-based box loading situation recognition method and unloading plan applied to this system are suggested. First of all, it is necessary to recognize the position of the box in a truck. To do this, we first apply CNN-based YOLO, which can recognize objects in RGB images in real-time. Then, the normal vector of the center of the box is obtained using the depth image to reduce misrecognition in parts other than the box, and the inner wall of the truck in an image is removed. And a method of classifying the layers of the boxes according to the distance using the recognized depth information of the boxes is suggested. Given the coordinates of the boxes on the nearest layer, a method of generating the optimal path to take out the boxes the fastest using this information is introduced. In addition, kinematic analysis is performed to move the conveyor to the position of the box to be taken out of the truck, and kinematic analysis is also performed to control the robot arm that takes out the boxes. Finally, the effectiveness of the developed system and algorithm through a test bed is proved.
Quadrotor UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is a flying robotic platform which has drawn lots of attention in the recent years. The attraction comes from the fact that it is able to perform agile VTOL (Vertical Take-Off Landing) and hovering functions. In addition, the efficient modular structure composed of four electric rotors makes its design easier compared to other single-rotor type helicopters. In many cases, a quadrotor often utilizes vision systems in order to obtain altitude control and navigation solution in hostile environments where GPS receivers are not working or deniable. For carrying out their successful missions, it is essential for flight control systems to have fast and stable control responses of heading angle outputs. This paper presents a Fuzzy Logic based lateral PI controller to stabilize and control the quadrotor vehicle equipped with vision systems. The advantage of using the fuzzy based PI controller lies in the fact that it could acquire a desired output response of a heading angle even in presence of disturbances and uncertainties. The performance comparison of the newly proposed Fuzzy-PI controller and the conventional PI controller was carried out with various simulation results.
This study is devoted to the detection of the 3-dimensional point obstacles on the plane by using accumulated scan line images. The proposed accumulating only one scan line allow to process image at real time. And the change of motion of the feature in image is small because of the short time between image frames, so it does not take much time to track features. To obtain recursive optimal obstacles position and robot motion along to the motion of camera, Kalman filter algorithm is used. After using Kalman filter in case of the fixed environment, 3-dimensional obstacles point map is obtained. The position and motion of moving obstacles can also be obtained by pre-segmentation. Finally, to solve the stereo ambiguity problem from multiple matches, the camera motion is actively used to discard mis-matched features. To get relative distance of obstacles from camera, parallel stereo camera setup is used. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are carried out by a small test vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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