Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.2
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pp.70-81
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1998
This paper proposes an accurate and cost-effective COA defuzzifier of fuzzy logic controller
(FLC). The accuracy of the proposed COA defuzzifier is obtained by involving both membership
values and spans of membership functions in calculating a crisp value. The cost-effectiveness of the
proposed COA defuzzifier is obtained by replacing the division in the COA defuzzifier by finding an
equilibrium point of both the left and right moments. The proposed COA defuzzifier has two
disadvantages that it ncreases the hardware complexity due to the additional multipliers and it takes a
lot of computation time to find the moment equilibrium point. The first disadvantage is overcome by
replacing the multipliers with the stochastic AND operations. The second disadvantage is alleviated
by using a coarse-to-fine searching algorithm that accelerates the finding of moment equilibrium
point. Application of the proposed COA defuzzifier to the truck backer-upper control problem is
performed in the VHDL simulation and the control accuracy of the proposed COA defuzzifier is
compared with that of the conventional COA defuzzifier in terms of average tracing distance.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.5
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pp.487-495
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2012
In this paper, a Smart Home Service Robot, McBot II, which performs mess-cleanup function etc. in house, is designed much more optimally than other service robots. It is newly developed in much more practical system than McBot I which we had developed two years ago. One characteristic attribute of mobile platforms equipped with a set of dependent wheels is their omni- directionality and the ability to realize complex translational and rotational trajectories for agile navigation in door. An accurate coordination of steering angle and spinning rate of each wheel is necessary for a consistent motion. This paper develops trajectory controller of 3-wheels omni-directional mobile robot using fuzzy azimuth estimator. A specialized anthropomorphic robot manipulator which can be attached to the housemaid robot McBot II, is developed in this paper. This built-in type manipulator consists of both arms with 4 DOF (Degree of Freedom) each and both hands with 3 DOF each. The robotic arm is optimally designed to satisfy both the minimum mechanical size and the maximum workspace. Minimum mass and length are required for the built-in cooperated-arms system. But that makes the workspace so small. This paper proposes optimal design method to overcome the problem by using neck joint to move the arms horizontally forward/backward and waist joint to move them vertically up/down. The robotic hand, which has two fingers and a thumb, is also optimally designed in task-based concept. Finally, the good performance of the developed McBot II is confirmed through live tests of the mess-cleanup task.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.1
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pp.64-70
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2014
In this paper, we propose a method that gives motion command to a mobile robot to recognize human being's hand gesture. Former way of the robot-controlling system with the movement of hand used several kinds of pre-arranged gesture, therefore the ordering motion was unnatural. Also it forced people to study the pre-arranged gesture, making it more inconvenient. To solve this problem, there are many researches going on trying to figure out another way to make the machine to recognize the movement of the hand. In this paper, we used third-dimensional camera to obtain the color and depth data, which can be used to search the human hand and recognize its movement based on it. We used HMM method to make the proposed system to perceive the movement, then the observed data transfers to the robot making it to move at the direction where we want it to be.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.27
no.2
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pp.126-131
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2017
In this paper, we propose a method to extract meaningful motion among various kinds of hand gestures on giving commands to robots using hand gestures. On giving a command to the robot, the hand gestures of people can be divided into a preparation one, a main one, and a finishing one. The main motion is a meaningful one for transmitting a command to the robot in this process, and the other operation is a meaningless auxiliary operation to do the main motion. Therefore, it is necessary to extract only the main motion from the continuous hand gestures. In addition, people can move their hands unconsciously. These actions must also be judged by the robot with meaningless ones. In this study, we extract human skeleton data from a depth image obtained by using a Kinect v2 sensor and extract location data of hands data from them. By using the Kalman filter, we track the location of the hand and distinguish whether hand motion is meaningful or meaningless to recognize the hand gesture by using the hidden markov model.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.5
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pp.544-549
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2006
This research is to introduce about Judgment System for Intelligent Movement(JSIM) that can perform assistance work of human brain. JSIM can order autonomous command and also it can be directly controlled by user. This research assumes that control object is limited to Mobile Robot(MR) Mobile robot offers image and ultrasonic sensor information to user carrying JSIM and it performs guide to user. JSIM having PDA and Sensor-box controls velocity and direction of the mobile robot by soft-computing method that inputs user's command and information that is obtained to mobile robot. Also it controls mobile robot to achieve various movement. This paper introduces wearable JSIM that communicates with around devices and that can do intelligent judgment. To verify the possibility of the proposed system, in real environment, the simulation of control and application problem lot mobile robot will be introduced. Intelligent algorithm in the proposed system is generated by mixed hierarchical fuzzy and neural network.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.9
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pp.43-52
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1998
In this paper, a novel type of an integrated controller is designed for vehicles equipped with active classis systems to improve vehicle stability, handling, and ride comfort. The hybrid fuzzy logic controller consists of a fuzzy logic controller, a skyhook controller, an attitude controller, and a roll moment distribution controller, and these controllers are used with a proper combination which is determined by the integrated control logic based on driving conditions of a vehicle. It is shown by simulations using MATRIXx/SYSTEMBBUILD software that ride comfort, handling, and active safety are improved for a 16 degree-of-freedom vehicle dynamic model.
In this paper, we propose a method to obtain a linear characteristic using soft computing for systems which have array sensors of nonlinear characteristics. Also a procedure utilizing the pattern information of array sensors without additional sensors is proposed to reduce disturbance effects. For a typical example, even a single CdS cell for CdS array has nonlinear characteristics. Overall linear characteristic for CdS array is obtained using fuzzy logic for each cell and overlapped portion. In addition, further improvement for linearization is obtained applying genetic algorithms for the parameters of membership functions. Also the effect of disturbing external light changes to the CdS array can be reduced without using any additional sensors for calibration. The proposed method based on fuzzy logic shows improvements for position measurements and disturbance reduction to external light changes due to the fuzziness of the shadow boundary as well as the inherent nonlinearity of the CdS array. This improvement is shown by applying the proposed method to the ball position measurements of a magnetic levitation system.
Based on the super elastic properties of the shape memory alloy (SMA) and the inverse piezoelectric effect of piezoelectric (PZT) ceramics, a kind of hybrid semi-active control device was designed and made, its mechanical properties test was done under different frequency and different voltage. The local search ability of genetic algorithm is poor, which would fall into the defect of prematurity easily. A kind of adaptive immune memory cloning algorithm(AIMCA) was proposed based on the simulation of clone selection and immune memory process. It can adjust the mutation probability and clone scale adaptively through the way of introducing memory cell and antibody incentive degrees. And performance indicator based on the modal controllable degree was taken as antigen-antibody affinity function, the optimization analysis of damper layout in a space truss structure was done. The structural seismic response was analyzed by applying the neural network prediction model and T-S fuzzy logic. Results show that SMA and PZT friction composite damper has a good energy dissipation capacity and stable performance, the bigger voltage, the better energy dissipation ability. Compared with genetic algorithm, the adaptive immune memory clone algorithm overcomes the problem of prematurity effectively. Besides, it has stronger global searching ability, better population diversity and faster convergence speed, makes the damper has a better arrangement position in structural dampers optimization leading to the better damping effect.
This paper proposes a model for information filtering (IF) on the Web. The user information need is described into two levels in this model: profiles on category level, and Boolean queries on document level. To efficiently estimate the relevance between the user information need and documents by fuzzy, the user information need is treated as a rough set on the space of documents. The rough set decision theory is used to classify the new documents according to the user information need. In return for this, the new documents are divided into three parts: positive region, boundary region, and negative region. We modified user profile by the user's relevance feedback and discerning words in the documents. In experimental we compared the results of three methods, firstly is to search documents that are not passed the filtering system. Second, search documents that passed the filtering system. Lastly, search documents after modified user profile. The result from using these techniques can obtain higher precision.
In this paper, two diagnosis algorithms using the simple fuzzy, cognitive map (FCM) that is an useful qualitative model are proposed. The first basic algorithm is considered as a simple transition of Shiozaki's signed directed graph approach to FCM framework. And the second one is an extended version of the basic algorithm. In the extension, three important concepts, modified temporal associative memory (TAM) recall, temporal pattern matching algorithm and hierarchical decomposition are adopted. As the resultant diagnosis scheme takes short computation time, it can be used for on-line fault diagnosis of large scale and complex processes that conventional diagnosis methods cannot be applied. The diagnosis system can be trained by the basic algorithm and generates FCM model for every experienced process fault. In on-line application, the self-generated fault model FCM generates predicted pattern sequences, which are compared with observed pattern sequences to declare the origin of fault. In practical case, observed pattern sequences depend on transport time. So if predicted pattern sequences are different from observed ones, the time weighted FCM with transport delay can be used to generate predicted ones. The fault diagnosis procedure can be completed during the actual propagation since pattern sequences of tvo different faults do not coincide in general.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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