International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.4
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pp.147-153
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2019
Recently, the perception of software education, which had been considered as a field of education for programmers in this field, is changing in response to recent changes with the trend of 4th industrial revolution. Major counties competitively invest in software education and the target age group for software education is also on the decline. However, the traditional text-based programing languages such as JAVA and Python, have a high entry barrier. To address the shortcoming, a variety of methods have been recently proposed for the effective software education for kindergarten and elementary school student. In this paper, we propose a robot-based coding education system with steps for coding education for effective software education. The proposed method is divided into three stages, depending on the level of the student being trained in the software coding education to interact with robots. The proposed stages consists of unplugged coding using a remote control, coding using a graphic-based programming language and text- based coding. We conducted an experiment with performing separate missions while providing propoer tutorials for each stage to verify the effectiveness of the proposed software education system.
As the children with Autistic Spectrum Disorders(ASD) are increasing, and study of intelligent robot is dynamically proceeding, therapeutic robots are needed to help ASD children who have a lack of social interaction, inadequacy of communication. This paper deals with the design and operation of a cat robot for the treatment. To configure the behavior based on the results of field experiments, emotional treatment is suggested and robot structure considering ASD characteristic is designed with some sensors. In addition, we verified the effectiveness of the operation by field test.
In this paper, we propose a cost-aware Rapidly-exploring Random Tree (RRT) path planning algorithm for mobile robots. A mobile robot is presented with a cost map of the field of interest and assigned to move from one location to another. As a robot moves, the robot is penalized by the cost at its current location according to the cost map. The overall cost of the robot is determined by the trajectory of the robot. The goal of the proposed cost-aware RRT algorithm is to find a trajectory with the minimal cost. The cost map of the field can represent environmental parameters, such as temperature, humidity, chemical concentration, wireless signal strength, and stealthiness. For example, if the cost map represents packet drop rates at different locations, the minimum cost path between two locations is the path with the best possible communication, which is desirable when a robot operates under the environment with weak wireless signals. The proposed cost-aware RRT algorithm extends the basic RRT algorithm by considering the cost map when extending a motion segment. We show that the proposed algorithm gives an outstanding performance compared to the basic RRT method. We also demonstrate that the use of rejection sampling can give better results through extensive simulation.
This paper presents an internal oil leakage detection problem for a hydraulic single-rod cylinder. We derive the dynamics of the hydraulic cylinder as a state space model, and then design a T—S fuzzy model-based fault detection observer. We adopt an H∞ observer design scheme so that the observer is robust against disturbance and relatively sensitive to the leakage fault. Sufficient design conditions are derived in the form of linear matrix inequalities. A numerical example is provided to verify the proposed techniques.
Due to the rapid progress in the field of robotics, it is a high time to concentrate on the development of a robot that can manoeuvre in all type of landscapes, ascend and descend stairs and sloping surfaces autonomously. This paper presents details of a prototype robot which can navigate in very rough terrain, ascend and descend staircase as well as sloping surface and cross ditches. The robot is made up of six differentially steered wheels and some passive mechanism, making it suitable to cross long ditches and landscape undulation. Static stability of the developed robot have been carried out analytically and navigation capability of the robot is observed through simulation in different environment, separately. Description of embedded system of the robot has also been presented and experimental validation has been made along with some details on obstacle avoidance. Finally the limitations of the robot have been explored with their possible reasons.
This paper proposes a multi-resolution electrostatic potential field (MREPF) based solution to the mobile robot path planning and collision avoidance problem in 2D dynamic environment. The MREPF is an environment method in calculation time and updating field map. The large scale resolution map is added to EPF and this resolution map interacts with the small scale resolution map to find an optimal solution in real time. This approach can be interpreted with Atlantis model. The simulation studies show the efficiency of the proposed algorithm.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.1076-1079
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2003
The vector field histogram(VFH) uses a two-dimensional Cartesian histogram grid as a world model. The VFH method subsequently employs a two-stage data-reduction process in order to compute the desired control commands for the vehicle. In the first stage the histogram grid is reduced to a one dimensional polar histogram that is constructed around the robot's momentary location. Each sector in the polar histogram contains a value representing the polar obstacle density in that direction. In the second stage, the algorithm selects the most suitable sector from among all polar histogram sectors with a low polar obstacle density, and the steering of the robot is aligned with that direction. We applied this algorithm to our simulation program and tested..
Transactions of The Korea Fluid Power Systems Society
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v.6
no.4
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pp.9-15
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2009
Hydraulic excavators are the representative of field robot and have been used in various fields of construction. Since the excavator operates in the hazardous working environment, operators of excavator are exposed in harmful environment. Therefore, the hydraulic excavator automation and remote operation system has been investigated to protect from the hazardous working environment. In this paper, remote operation excavator system is developed using the mini hydraulic excavator and the tracking control system of each links of excavator is designed. To apply the tracking control system, the adaptive sliding mode control algorithm is proposed. It is found that the performance of the proposed control system is improved through experimental results of using the remote operation excavator system.
Nowadays, with progresses in robotic science, the design and implementation of a mechanism for human-robot interaction with a low workload is inevitable. One notable challenge in this field is the interaction between a single human and a group of robots. Therefore, we propose a new comprehensive framework for single-human multiple-robot remote interaction that can form an efficient intelligent adaptive interaction (IAI). Our interaction system can thoroughly adapt itself to changes in interaction context and user states. Some advantages of our devised IAI framework are lower workload, higher level of situation awareness, and efficient interaction. In this paper, we introduce a new IAI architecture as our comprehensive mechanism. In order to practically examine the architecture, we implemented our proposed IAI to control a group of unmanned aerial vehicles (UAVs) under different scenarios. The results show that our devised IAI framework can effectively reduce human workload and the level of situation awareness, and concurrently foster the mission completion percentage of the UAVs.
This paper proposes novel real-time footstep planning and following methods for the navigation of humanoid robots. A footstep command is defined by a walking direction and step lengths for footstep planning. The walking direction is determined by a uni-vector field navigation method, and the allowable yawing range caused by hardware limitation is considered. The lateral step length is determined to avoid collisions between the two legs while walking. The sagittal step length is modified by a binary search algorithm when collision occurs between the robot body and obstacles in a narrow space. If the robot body still collides with obstacles despite the modification of the sagittal step length, the lateral step length is shifted at the next footstep. For footstep following, a walking pattern generator based on a 3-D linear inverted pendulum model is utilized, which can generate modifiable walking patterns using the zero-moment point variation scheme. Therefore, it enables a humanoid robot to follow the footstep command planned for each footstep. The effectiveness of the proposed method is verified through simulation and experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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