본 논문은 초음파 센서에 의해 인식된 정보를 항체와 항원으로 모델링 된 퍼지 인공 명역망에 의한 하위 행위기와 상위 행동 선택기로 설계된 자율이동로봇 시스템에 관한 연구이다. 외부 환경과 행동 패턴의 관계는 매우 많은 조합이 가능하다. 이러한 복잡한 관계 속에서 행동의 우선 순위를 어떻게 결정하는가 하는 문제가 가장 중요하다. 이러 복잡한 결정을 위해 본 논문에서는 퍼지 인공 면역망 알고리즘을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제안된 자율이동로봇의 행위 선택기의 유용성을 보여준다.
In this paper, we propose the sensor fusing method for the obstacle avoidance of guiding robot for the visually impaired In our system, we acquire obstacles distances information using ultrasonic sensors, and its width is acquired by image sensor. We also compute avoidance angle using are distance and width information gained by sensor. After the robot avoid the obstacle by computed angle, the robot returns to its original path using odometry. The robot consists of the SA1110-based controller, sensory part using sonar array and image sensor, and motion part using differential drive for climbing stairs. This system use the embedded linux for OS, and also is developed by the QT/Embedded for GUI.
Advanced signal processing techniques have been long introduced and widely used in structural health monitoring (SHM) and nondestructive evaluation (NDE). In our research, we applied several signal processing approaches for our embedded ultrasonic structural radar (EUSR) system to obtain improved damage detection results. The EUSR algorithm was developed to detect defects within a large area of a thin-plate specimen using a piezoelectric wafer active sensor (PWAS) array. In the EUSR, the discrete wavelet transform (DWT) was first applied for signal de-noising. Secondly, after constructing the EUSR data, the short-time Fourier transform (STFT) and continuous wavelet transform (CWT) were used for the time-frequency analysis. Then the results were compared thereafter. We eventually chose continuous wavelet transform to filter out from the original signal the component with the excitation signal's frequency. Third, cross correlation method and Hilbert transform were applied to A-scan signals to extract the time of flight (TOF) of the wave packets from the crack. Finally, the Hilbert transform was again applied to the EUSR data to extract the envelopes for final inspection result visualization. The EUSR system was implemented in LabVIEW. Several laboratory experiments have been conducted and have verified that, with the advanced signal processing approaches, the EUSR has enhanced damage detection ability.
Increased demand for parts with micro-pattern structure made of metals, ceramics, and composites in various fields such as medical ultrasonic sensors, CT collimators, and ultra-small actuator parts. Micro powder injection molding (PIM) is a technology for manufacturing micro size, high volume, complex, precision, net-shape components from either metal or ceramic powder. In the present study, a standard mold with a variable insert core capable of producing various micro patterns was investigated. An injection molding test was performed on a standard mold using a line type micro-pattern core having an aspect ratio of 2, a slenderness ratio of 70, a pattern size of $200{\mu}m$, and a pattern spacing of $150{\mu}m$. During the filling process, the deformation of the mold with large aspect ratio and slenderness ratio was analyzed by the experiment and the numerical simulation according to the position of the gate. We proposed a mold structure that minimizes mold deformation by gate modification and enables uniform pattern filling behavior.
실내 복잡한 환경에서 이동 로봇의 정확한 이동 동작과 작업의 정확도를 높이기 위해서는 보다 정확한 위치 및 방향 추정이 요구된다. 본 논문에서는 실내 환경에서 이동 로봇이 실내 GPS(iGPS) 정보와 이동속도를 기반으로 위치 및 진행 방향을 강인하게 추정하는 기법을 제안하였다. 초음파를 사용한 iGPS를 기반으로 하는 실내 위치 추정 시스템은 외부 잡음과 초음파 자체의 오차를 가지고 있다. 외부 잡음과 자체 오차 한계를 가지는 환경에서 강인한 위치 및 방향 추정 시스템을 구현하기 위해 로봇의 이동 속도와 취득된 위치 정보의 불확실성을 고려한 소속 함수를 활용하여 강인한 추정 시스템을 제안하였다. 제안된 추정방법은 센서의 개수와 다양한 위치 오차를 고려한 모의실험을 통해 검증하였다.
본 논문은 초음파 센서에 의해 인식된 정보를 항체와 항원으로 모델링 된 퍼지 인공 명역망에 의한 하위 행위기와 상위 행동 선택기로 설계된 자율이동로봇 시스템에 관한 연구이다. 외부 환경과 행동 패턴의 관계는 매우 많은 조합이 가능하다. 이러한 복잡한 관계 속에서 행동의 우선 순위를 어떻게 결정하는가 하는 문제가 가장 중요하다. 이런 복잡한 결정을 위해 본 논문에서는 퍼지 인공 면역망 알고리즘을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제안된 자율이동로봇의 행위 선택기의 유용성을 보여준다.
This study presents sensor system for autonomous mobile robot capable of floor-to-floor self-navigation. The robot was modified using the Turtlebot3 hardware platform and ROS2 (robot operating system 2). The robot utilized the Navigation2 package to estimate and calibrate the moving path acquiring a map with SLAM (simultaneous localization and mapping). For elevator boarding, ultrasonic sensor data and threshold distance are compared to determine whether the elevator door is open. The current floor information of the elevator is determined using image processing results of the ceiling-fixed camera capturing the elevator LCD (liquid crystal display)/LED (light emitting diode). To realize seamless communication at any spot in the building, the LoRa (long-range) communication module was installed on the self-navigating autonomous mobile robot to support the robot in deciding if the elevator door is open, when to get off the elevator, and how to reach at the destination.
최근 교통사고를 저감하기 위한 정책이 시행되고 있음에도 불구하고 전국 이면 도로에서의 보행자 안전사고가 지속적으로 발생하고 있다. 본 논문에서는 거리 측정 및 무선 통신이 가능한 장치를 이용하여 보행자에게 차량의 진입 상황을 신속히 통보해 주는 안전사각지대의 사고 안전장치 설계안을 제안한다. 넓은 센싱 범위를 가지는 초음파, 레이더, PIR 센서를 이용하여 차량 및 보행자 거리 측정 정밀도를 실험하고, 타겟 보드 간 거리별 무선통신 연결성 테스트를 통하여 긴급 상황에서 보행자및 운전자에게 상황정보를 제공할 수 있는 사고 대응 가능성을 시뮬레이션 하였다.
Robust voice recognition (RVR) is essential for a robot to communicate with people. One of the main problems with RVR for robots is that robots inevitably real environment noises. The noise is captured with strong power by the microphones, because the noise sources are closed to the microphones. The signal-to-noise ratio of input voice becomes quite low. However, it is possible to estimate the noise by using information on the robot's own motions and postures, because a type of motion/gesture produces almost the same pattern of noise every time it is performed. In this paper, we propose an RVR system which can robustly recognize voice by adults and children in noisy environments. We evaluate the RVR system in a communication robot placed in a real noisy environment. Voice is captured using a wireless microphone. Navigation Strategy is shown Obstacle detection and local map, Design of Goal-seeking Behavior and Avoidance Behavior, Fuzzy Decision Maker and Lower level controller. The final hypothesis is selected based on posterior probability. We then select the task in the motion task library. In the motion control, we also integrate the obstacle avoidance control using ultrasonic sensors. Those are powerful for detecting obstacle with simple algorithm.
Since MFC(macro-fiber composite) transducer has been developed, many researchers have tried to apply this transducer on SHM(structural health monitoring), because it is so flexible and durable that it can be easily embedded to various kinds of structures. The objective of this paper is to figure out the benefits and feasibility of applying MFC transducers to guided wave technique. For this, we have experimentally tested the performance of MFC patches as transmitter and sensors for excitation and reception of guided waves on the thin aluminum alloy plate. In order to enhance the signal accuracy, we applied the FIR filter for noise reduction as well as used STFT(short-time Fourier transform) algorithm to image the guided wave characteristics clearly. From the results, the guided wave generated based on MFC showed good agreement with its theoretical dispersion curves. Moreover, the ultrasonic Lamb wave techniques based on MFC patches in pitch-catch manner was tested for detection of surface notch defects of which depths are 10%, 20%, 30% and 40% of the aluminum plate thickness. Results showed that the notch was detectable well when the notch depth was 10% of the thickness or greater.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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