International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.4
no.1
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pp.101-110
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2004
The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, humans and robots need to be in close proximity to each other as much as possible. Moreover, it is necessary for their interactions to occur naturally. It is desirable for a robot to carry out human following, as one of the human-affinitive movements. The human-following robot requires several techniques: the recognition of the moving objects, the feature extraction and visual tracking, and the trajectory generation for following a human stably. In this research, a predictable intelligent space is used in order to achieve these goals. An intelligent space is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to follow a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to follow the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and following of the walking human with the mobile robot are presented.
In 3D animation most people adjust the moving motion of their characters on various terrains by using motion data acquired with the motion capture equipment. The motion data can be used to present real human motions naturally, but the data must be captured again to apply to the different terrains from those given at acquiring mode. In addition, there would be a difficulty when applying the data to other characters, in that case the motion data must be captured newly or the existing motion data must be heavily edited manually. In this paper we propose a unified method to generate human motions of walking and running for various terrains such as flat plane, inclined plane, stairway and irregular face. With these methods we are able to generate human motions controlled by the parameters : body height, moving speed, stride, etc. In the proposed methods, the positions and angles of joint can be calculated by using inverse kinematics, and we calculate the trajectory of the swing leg and pelvis according to the cubic spline. With these methods we were presented moving motions using a model of a human body.
Objective: The aim of this study was to investigate the strategies for avoiding moving and stationary walker using body segments during walking. Method: Ten healthy young adults (10 males, age: $24.40{\pm}0.49yrs$, height: $175.80{\pm}5.22cm$, body mass: $70.30{\pm}5.22kg$) participated in this study. Each participant was asked to perform a task to avoid collisions with another walker who was moving or stationary during walking on the 10 m walkway. Both walkers were performed at natural self-selected walking speed. Results: Medio-lateral avoidance displacement of the trunk and the pelvis were significantly increased when avoiding a stationary walker (p<.05). There were no significant differences in medio-lateral center of mass trajectory. Rotation angle of trunk, pelvis and foot on the vertical axis were significantly increased when avoiding a stationary walker (p<.05). Conclusion: Based on our results, when another walker moves continuously, the walker recognizes another walker as the object of social interaction and performs the avoidance strategies while expecting the cooperative distance. On the other hand, when another walker is stopped, it is determined that the walker has an obligation to avoid, and the walker performs a relatively safer avoidance strategy.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.6
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pp.1235-1241
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2012
In this paper, each driving motor for leg joints on a robot is controlled by estimating the direction of the legs measuring each joint angle and attitude angle of robot. We used quadruped working robot named TITAN-VIII in order to carry out this experimental study. 4 load cells are installed under the bottom of 4 legs to measure the pressed force on each leg while it's walking. The walking experiments of the robot were performed in 8 different conditions combined with duty factor, the length of a stride, the trajectory height of the foot and walking period of robot. The validity of attitude control for quadruped walking robot is evaluated by comparing the pressed force on a leg and the power consumption of joint driving motor. As a result, it was confirmed that the slip-condition of which the foot leave the ground late at the beginning of new period of the robot during walking process, which means the attitude control of the robot during walking process wasn't perfect only by measuring joint and attitude angle for estimating the direction of the foot.
This paper deals with the biped robot gait on changing the initial postures. Gait of a biped robot depends on the constraints of mechanical kinematics and initial posture. Also biped robot's dynamic walking stability is investigated by ZMP(Zero Moment Point). The path trajectory. with the knee joint bent like a human, is generated and applied with the above considerations. To decrease trajectory tracking error, in this paper, a new initial posture similar to bird's case is proposed and realized with the real robot.
$\textbullet$ This paper deals with obstacle avoidance of a quadruped robot with a vision system and a PSD sensor. $\textbullet$ The vision system needs for obstacle recognition toward robot. $\textbullet$ Ths PSD sensor is also important element for obstacle recognition. $\textbullet$ We propose algorithm that recognizes obstacles with one vision and PSD sensor. $\textbullet$ We also propose obstacle avoidance algorithm with map from obstacle recognition algorithm. $\textbullet$ Using these algorithm, Quadruped robot can generate gait trajectory. $\textbullet$ Therefore, robot can avoid obstacls, and can move to target point.
Journal of the Korean Society of Mechanical Technology
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v.20
no.6
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pp.912-916
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2018
Crawling robots are advantageous in overcoming obstacles. These robots have characteristics such as light weight and outstanding mobility. In case of large robots, they have difficulties passing narrow gaps or entering the cave. In this paper, we propose a milli-scale hexapedal robot using 4-bar linkages. Two conditions are necessary to enable efficient walking. In short, the trajectory of the foot must be elliptical, and the lowest point of the foot should be the same. These conditions are satisfied with a novel leg design. The robot has a pair of three legs and the legs are coupled to operate simultaneously. Each set of the legs are installed to robot's both sides and the legs satisfy the equal lowest foot point and elliptical trajectory. As a result, this hexapedal robot can crawl with 0.56m/s speed.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.8
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pp.665-672
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2002
This paper deals with the human-interactive actions of a quadruped robot by using Genetic Algorithm. In case we have to work out the designed plan under the special environments, our robot will be required to have walking capability, and patterns with legs, which are designed like gaits of insect, dog and human. Our quadruped robot (called SERO) is capable of not only the basic actions operated with sensors and actuators but also the various advanced actions including walking trajectories, which are generated by Genetic Algorithm. In this paper, the body and the controller structures are proposed and kinematics analysis are performed. All of the suggested motions of SERO are generated by PC simulation and implemented in real environment successfully.
This study is concerned with development of 3-Dimensional simulator of a biped robot that has a prismatic balancing weight or a revolute balancing weight. The dynamic stability equation of a biped robot which have a prismatic balancing weight is conditional linear but a walking robot's stability equation with a revolute balancing weight is nonlinear. To get a stable gait of a biped robot, stabilization equations with ZMP (Zero Moment Point) are modeled as non-homogeneous second order differential equations for each balancing weight type. A trajectory of balancing weight can be directly calculated with the FDM (Finite Difference Method) solution of the linearized differential equation. In this paper, the 3-Dimensional graphic simulator is programmed to get and calculate the desired ZMP and the actual ZMP. Walking of 4 steps was simulated and verified. This balancing system will be applied to a biped humanoid robot, which consist Begs and upper body, at future work.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.18
no.4
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pp.259-266
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2015
This study presents new scheme for various walking pattern of biped robot under the limitted enviroments. We show that the neural network is significantly more attractive intelligent controller design than previous traditional forms of control systems. A multilayer backpropagation neural network identification is simulated to obtain a learning control solution of biped robot. Once the neural network has learned, the other neural network control is designed for various trajectory tracking control with same learning-base. The main advantage of our scheme is that we do not require any knowledge about the system dynamic and nonlinear characteristic, and can therefore treat the robot as a black box. It is also shown that the neural network is a powerful control theory for various trajectory tracking control of biped robot with same learning-vase. That is, we do net change the control parameter for various trajectory tracking control. Simulation and experimental result show that the neural network is practically feasible and realizable for iterative learning control of biped robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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