The objective of this research is to monitor and control the vehicle motion in order to remove out the existing safety risk based upon the human-machine cooperative vehicle control. A predictive control method is proposed to control the steering wheel of the vehicle to keep the lane. Desired angle of the steering wheel to control the vehicle motion could be calculated based upon vehicle dynamics, current and estimated pose of the vehicle every sample steps. The vehicle pose and the road curvature were calculated by geometrically fusing sensor data from camera image, tachometer and steering wheel encoder though the Perception Net, where not only the state variables, but also the corresponding uncertainties were propagated in forward and backward direction in such a way to satisfy the given constraint condition, maintain consistency, reduce the uncertainties, and guarantee robustness. A series of experiments was conducted to evaluate the control performance, in which a car Like robot was utilized to quit unwanted safety problem. As the results, the robot was keeping very well a given lane with arbitrary shape at moderate speed.
In this paper we introduce a model based centralized hierarchical controller for cooperative team of soccerplaying multiple mobile robots. The hierarchical controller is composed of high-level and low-level controllers. Using the coordinates information of objects from the vision are simple models of multiple mobile tobots on the playground. Subsequently, the high level controller selects and action model corresponding to the perceived state transition model and generates subgoal and goal-velocity, from which the low level controller generates trajectory of each wheel velocity of the robot. This two layered simplicity. The feasubility of the control strategy has been demonstrated in an implementation for real soccer games at a MiroSot league.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권3호
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pp.398-405
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2004
A human-friendly interactive system that is based on the harmonious symbiotic coexistence of humans and robots is explored. Based on the interactive technology paradigm, a robotic cane is proposed for blind or visually impaired pedestrians to navigate safely and quickly through obstacles and other hazards. Robotic aids, such as robotic canes, require cooperation between humans and robots. Various methods for implementing the appropriate cooperative recognition, planning, and acting, have been investigated. The issues discussed include the interaction between humans and robots, design issues of an interactive robotic cane, and behavior arbitration methodologies for navigation planning.
In this paper, we propose the formation control algorithm using the leader-following robots in given space. The proposed method is as follows: First, we plan a path of the leader robot for the obstacle avoidance. After that, we propose the formation control algorithm of the following robots using the position and the orientation angle of the leader robot. Also, we propose method for adjusting the formation of the swarm robots when the following robots detect an obstacles. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method though some simulations.
인공지능 로봇 산업의 발달로 우리의 일상생활 속 다양한 곳에서 활용되고 있다. 그러나 로봇의 고비용, 높은 진입 장벽의 문제로 상용화하기에 쉽지 않은 것은 사실이다. 따라서 본 논문에서는 기존 바리스타 로봇의 고비용, 높은 진입 장벽의 한계점을 해결하기 위해 저렴한 오픈소스 로봇인 elephant robotics사의 my cobot 280 pi와 Python을 통한 영상처리 기술을 접목하여 가성비 바리스타 로봇을 제작하고자 한다.
The Haptic Exploration Laboratory at The Johns Hopkins University is currently exploring many problems related to haptics (force and tactile information) in human-machine systems. We divide our work into two main areas: virtual environments and robot-assisted manipulation systems. Our interest in virtual environments focuses on reality-based modeling, in which measurements of the static and dynamic properties of actual objects are taken in order to produce realistic virtual environments. Thus, we must develop methods for acquiring data from real objects and populating pre-defined models. We also seek to create systems that can provide active manipulation assistance to the operator through haptic, visual, and audio cues. These systems may be teleoperated systems, which allow human users to operate in environments that would normally be inaccessible due to hazards, distance, or scale. Alternatively, cooperative manipulation systems allow a user and a robot to share a tool, allowing the user to guide or override the robot directly if necessary. Haptics in human-machine systems can have many applications, such as undersea and space operations, training for pilots and surgeons, and manufacturing. We focus much of our work on medical applications.
This study proposed a new approach to develop an Intelligent control algorithm for cooperative working of human and robot based on voice recognition. In general case of speaker verification, Gaussian Mixture Model is used to model the feature vectors of reference speech signals. On the other hand, Dynamic Time Warping based template matching techniques were presented for the voice recognition about several years ago. We converge these two different concepts in a single method and then implement in a real time voice recognition enough to make reference model to satisfy 95% of recognition performance. In this paper it was illustrated the reliability of voice recognition by simulation and experiments for humanoid robot with 18 joints.
This paper proposes a novel face detection method that finds tiny faces located at a long range even with low-resolution input images captured by a mobile robot. The proposed approach can locate extremely small-sized face regions of $12{\times}12$ pixels. We solve a tiny face detection problem by organizing a system that consists of multiple detectors including a mean-shift color tracker, short- and long-rage face detectors, and an omega shape detector. The proposed method adopts the long-range face detector that is well trained enough to detect tiny faces at a long range, and limiting its operation to only within a search region that is automatically determined by the mean-shift color tracker and the omega shape detector. By focusing on limiting the face search region as much as possible, the proposed method can accurately detect tiny faces at a long distance even with a low-resolution image, and decrease false positives sharply. According to the experimental results on realistic databases, the performance of the proposed approach is at a sufficiently practical level for various robot applications such as face recognition of non-cooperative users, human-following, and gesture recognition for long-range interaction.
This work introduces a two-module robotic pipe inspection system with ultrasonic NDE device to evaluate the integrity of pipe structures. The proposed robotic platform has high mobility. The two module mobile robot platform overcomes pipe obstacle structures such as elbow, or T-branch joints by cooperative maneuvers. Also, it can climb up the straight pipeline at a fast speed due to the wheel driven mechanism. For inspection of pipe structure, SH-waves generated by EMAT are applied with additional signal processing methods. A wavelet transform is implemented to extract a meaningful and specific signal from the superposed SH-wave signals. Intensity ratio which is normalized the defect signals intensity by the maximum intensity of directly transmitted signals in the wavelet transforms spectrum is applied to evaluate defects quantitatively. It is experimentally verified that the robotic ultrasonic inspection system with EMAT is capable of non-destructive inspection and evaluation of defects in pipe structure successfully by applying signal processing method based on wavelet transform.
Sin, Seunghan;Yang, Kyeongae;Kim, Jaeheon;Shin, Seungjung
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권2호
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pp.79-83
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2018
According to the Korea Robotics Industry Association, the number of robots companies, sales and production are steadily increasing until 2016, and the global robot market outlook is expected to continue to increase until 2025. We need to develop more attention to robots that can make life easier for us and can replace human tasks that we cannot do. It is predicted that robots will be more developed in the future with the above statistics, and future robots will be more activated by robots that can depend on each other, fix each other, and adapt to the changing environment without humans. Therefore, the shape of the robots in the future will be developed as a group robot(swarmbot) that cooperate with each other while the robot works. These robots have been studied for a longtime, but there are only two community robots that are applied in real life, only two of which are jailbreaking robots made in KAIST and KIVA robots made in Amazon company. In the future, as these robots develop more and more, and environment where robots can live without human intervention is created, so that a plurality of robots can collaborate and do individual work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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