본 논문에서는 새로운 평판 격자형 UHF대역 RFID 리더 안테나를 제안한다. 본 논문에서 제안된 안테나는 4개의 PIFA (Planar Inverted F Antenna)형의 마이크로 스트립 안테나를 사용하였다. 안테나의 크기는 $50mm{\times}50mm{\times}6.2mm$ 이며 안테나의 이득은 1.1 dBi 이고 정재파비는 1.2:1, 안테나 효율은 63.3 %, 방사패턴은 상위 방향으로 설계되었다. 본 논문에서는 4개의 PIFA형 안테나를 입체 구조로 사용함으로써 안테나의 이득과 효율에는 크게 차이가 없으나 일반적인 PIFA 안테나에 비해 50% 사이즈 감소로 소형화하고 손의 영향(hand effect)을 최소화하여 태그의 인식성능을 크게 향상시켰다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권4호
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pp.419-428
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2007
This paper describes the development of a six-axis force/moment sensor with rectangular taper beams for an intelligent robot's wrist and ankle. In order to accurately push and pull an object with an intelligent robot's hand, and in order to safely walk with an intelligent robot's foot, the robot's wrist and ankle should measure three forces Fx, Fy, and Fz, and three moments Mx, My, and Mz simultaneously from the mounted six-axis force/moment sensor to the intelligent robot's wrist and ankle. Unfortunately, the developed six-axis force/moment sensor utilized in other industrial fields is not proper for an intelligent robot's wrist and ankle in the size and the rated output of the six-axis force/moment sensor. In this paper, the structure of a six-axis force/moment sensor with rectangular taper beams was newly modeled for an intelligent robot's wrist and ankle, and the sensing elements were designed by using the derived equations, following which the six-axis force/moment sensor was fabricated by attaching strain-gages on the sensing elements. Moreover, the characteristic test of the developed sensor was carried out by using the six-component force/moment sensor testing machine. The rated outputs from the derived equations agree well with those from the experiments. The interference error of the sensor is less than 2.87%.
A robotic system with a 3-dimensional profile measuring sensor is developed in order to measure the complicated shape of the target body. Due to this 3-dimensional profile measuring sensor, a computer is able to adjust the posture of the robot hand so that complicated global profile of the target body can be recognized after several measurements from the variant directions. In order to enable fast data processing, a digital signal processor and a look-up table is introduced.
With the development of enabling technologies such as wireless networking and various types of hand held-mobile devices, Mobile intelligent agent has been widely applied to various fields. Different views on capabilities, advantages, and disadvantages of mobile intelligent agent providing an ubiquitous access are brought by field researchers and practitioners recently. The purpose of this paper is thus to provide the discussion of the comtemporary development of mobile intelligent agent in the contexts of the Infosphere, focusing especially on developing and nurturing the future research grounds such as information scalability, and information security. The results of this study would improve the applications of mobile intelligent agents in web transaction, especially mobile business surroundings where many interest groups have to adjust their point of issues rapidly due to the changing business environment, i.e., customer's change the order item in web.
오늘날 일상생활에서 인간과 함께 생활하는 로봇들은 자연스러운 의사소통 방법이 요구된다. 따라서 기존의 단순한 로봇 제어 방식을 이용하여 제어하는 것 보다 실제 사람과 상호작용 하는 것과 같은 방식의 제어방식이 요구되고 있다. 기존의 연구들은 사람의 행동 자체를 인식하는 것에 초점이 맞추어져 있어서 자연스러운 의사소통을 하기 어렵다. 본 논문에서는 모바일 로봇을 제어하는 방법으로 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model) 과 퍼지추론을 이용하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 이용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 획득하고 사람의 손을 검색하고 HMM과 Mamdani 퍼지추론을 이용하여 손동작을 인식한다. 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.
본 논문에서는 모바일 로봇이 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model)을 이용하여 인식해 원하는 명령을 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 손동작 기반 로봇 제어 방식은 정해진 몇 종류의 제스처를 사용했었고, 따라서 지시동작이 자연스럽지 않았다. 또한 정해진 제스처를 미리 공부해야하여 불편했었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 손동작을 인식하는 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 3차원 카메라를 사용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 얻어서, 사람의 손을 검색하고 그 동작을 인식한다. 여기서 동작을 인식하는 방법으로 HMM을 사용하였으며, 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1597-1610
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2022
At present, the main method of high-speed train chassis detection is using computer vision technology to extract keypoints from two related chassis images firstly, then matching these keypoints to find the pixel-level correspondence between these two images, finally, detection and other steps are performed. The quality and accuracy of image matching are very important for subsequent defect detection. Current traditional matching methods are difficult to meet the actual requirements for the generalization of complex scenes such as weather, illumination, and seasonal changes. Therefore, it is of great significance to study the high-speed train image matching method based on deep learning. This paper establishes a high-speed train chassis image matching dataset, including random perspective changes and optical distortion, to simulate the changes in the actual working environment of the high-speed rail system as much as possible. This work designs a convolutional neural network to intensively extract keypoints, so as to alleviate the problems of current methods. With multi-level features, on the one hand, the network restores low-level details, thereby improving the localization accuracy of keypoints, on the other hand, the network can generate robust keypoint descriptors. Detailed experiments show the huge improvement of the proposed network over traditional methods.
최근 하지가 불편한 노약자나 장애인이 집 안의 다양한 가전기기를 손쉽게 제어할 수 있게 하는 비전 기반의 손동작 인식 기술이 발전해 왔다. 다수의 사용자가 하나의 손동작 인식 시스템을 사용할 경우 사용자마다 손동작 특성이 모두 다르기 때문에 특정 사용자의 인식률이 저하되는 문제가 발생한다. 또한 동일한 사용자라 하더라도 시간에 따라 손동작 특성이 변화할 수 있다. 사용자마다 다른 손동작 특성은 모텔 학습 및 선택 기법을 사용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 시간에 따라 변하는 사용자의 특성은 퍼지 개념을 이용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 본 논문에서는 다변량 퍼지 의사결정트리를 이용해 사용자 별 인식모텔을 만드는 방법을 제시한다. 또한 새로운 사용자가 시스템을 사용할 경우 가장 적합한 모델을 선택해 인식에 사용하고 인식률을 측정한다.
사용자 친화형 유저 인터페이스 구현을 위해 인간의 손 형상을 실시간으로 인식하는 연구의 중요성이 부각되고 있다. 그러나 인간의 손은 자유도가 크기 때문에 손 형상을 정확히 인식하기란 매우 어렵고 또한 피부색과 유사한 색을 가지는 복잡한 배경에서는 더욱 곤란하다. 본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 카메라를 사용하여 피부색 정보에 의한 손 형상을 분할한 후 손가락 끝 점을 찾는다. 찾은 손가락 끝점을 이용하여 방향을 탐지하는 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 템플리트 매칭을 이용하여 손가락 끝 점을 탐색한 후 찾은 손 가락 끝 점과 손목의 중심을 이용하여 전, 후, 좌, 우 방향을 탐지한다. 제안하는 방법을 이용하여 3D가상현실 공간에서의 Navigation에 응용하였으며, 실험결과 전진, 후진 및 좌측, 우측의 방향전환도 매우 좋은 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법은 마우스, 키보드, 조이스틱 등의 조작 없이 전, 후, 좌, 우 방향전환을 사용자가 직관적으로 지시함으로써 보다 자연스러운 인간과 컴퓨터의 상호작용을 제공할 수 있을 것이다.
This paper discusses practical strategies for transition from a pinching to a power grasping, where a multi-fingered hand mounted on a robotic arm envelops a cylindrical object on a table. When the manipulation system grasps a cylindrical object like a pen on a desk, a complete enveloping is not impossible in the initial configuration. The system firstly pinches the object only with two or three fingers and then grasp it with fingers and a palm after regrasping. In this pinching-grasping transition maneuver, human unconsciously selects proper strategy according to some conditions including object dimensions and initial pinching positions. In this paper we therefore develop six possible strategies for this pinching-grasping transition and then investigate their performances for some objects with various dimensions and various grasping positions, using numerical simulations. Based on their results, effective strategies are implemented by using a hand-arm system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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