International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.204-216
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2006
Latest advances in hardware technology and state of the art of mobile robot and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. And mobile service robot requires the perception of its present position to coexist with humans and support humans effectively in populated environments. To realize these abilities, robot needs to keep track of relevant changes in the environment. This paper proposes a localization of mobile robot using the images by distributed intelligent networked devices (DINDs) in intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. This scheme combines data from the observed position using dead-reckoning sensors and the estimated position using images of moving object, such as those of a walking human, used to determine the moving location of a mobile robot. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates of a moving object and the estimated position of the robot are derived. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used to estimate the location of moving robot. The proposed approach is applied for a mobile robot in ISpace to show the reduction of uncertainty in the determining of the location of the mobile robot. Its performance is verified by computer simulation and experiment.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권4호
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pp.223-228
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2001
We have been developed an intelligent mobile robot with an artificial olfactory function to recognize odours and to track odour source location. This mobile robot also has ben installed an engine for speech recognition and synthesis and is controlled by wireless communication. An artificial olfactory system based on array of 7 gas sensors has been installed in the mobile robot for odour recognition, and 11 gas sensors also are located in the obttom of robot to track odour sources. 3 optical sensors are also in cluded in the intelligent mobile robot, which is driven by 2 D. C. motors, for clash avoidance in a way of direction toward an odour source. Throughout the experimental trails, it is confirmed that the intelligent mobile robot is capable of not only the odour recognition using artificial neural network algorithm, but also the tracking odour source using the step-by-step approach method. The preliminary results are promising that intelligent mobile robot, which has been developed, is applicable to service robot system for environmental monitoring, localization of odour source, odour tracking of hazardous areas etc.
본 논문은 인간의 보조 역할을 하기 위해 자율적인 명령을 내리고 사용자가 직접 제어할 수 있는 지능형 주행 판단 시스템(Judgment System for Intelligent Movement; JSIM)에 대한 연구이다. 본 논문에서는 제어 대상은 이동 로봇으로 한정한다. 이동 로봇은 지능형 주행 판단 모듈을 휴대한 사용자에게 영상정보와 초음파 센서 정보를 제공하고 가이드 역할을 수행한다. 그리고 PDA와 센서박스로 구성된 지능형 주행 판단 시스템은 이동로봇으로부터 얻은 정보와 사용자 명령을 입력으로 사용하는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 이동로봇의 속도와 방향을 결정하고 다양한 기능을 수행하도록 로봇을 원격으로 제어한다. 본 논문에서는 몸에 착용하고 주변장치들과 통신을 하며 지능적 판단을 할 수 있는 지능형 주행 판단시스템을 구성하고 실제 환경에서 지능적 판단 알고리즘 적용과 이동로봇을 제어하는 시스템을 구현하여 제안한 시스템의 실현 가능성을 검증한다. 지능 알고리즘은 계층적 퍼지 구조와 신경망을 융합한 구조이다.
본 논문에서는 유전 알고리즘의 한 방법인 mGA를 이용하여 지능형 로봇의 주행제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행에 필요한 퍼지 제어기의 설계는 전문가적 지식에 많이 의존한다. 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수 값들이 최적의 값이라는 보장이 없다. 상기 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 제어 기의 구성 요소인 퍼지 규칙의 수와 멤버쉽 함수의 매개 변수들을 mGA를 이용하여 동정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 의해 동정된 매개 변수들의 정확성과 효율성을 평가하기 위하여 지능형 로봇의 벽면 주행에 대한 모의실험을 수행한다.
Seo, Yong-Ho;Jeong, Il-Woong;Jung, Hye-Won;Yang, Hyun-S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1764-1768
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2004
In the near future, robots will be used for the personal use. To provide useful services to humans, it will be necessary for robots to understand human intentions. Consequently, the development of emotional interfaces for robots is an important expansion of human-robot interactions. We designed and developed an intelligent emotional interface for the robot, and applied the interfaces to our humanoid robot, AMIET. Subsequent human-robot interaction demonstrated that our intelligent emotional interface is very intuitive and friendly
This paper proposes the controller for biped robot using intelligent control algorithm. The main purpose of this paper is to design the robot controller using Hierarchical Mixture of Experts(HME). The neural network direct control method will be applied to the control scheme for the biped robot and neural network will learn the dynamics of biped robot. The teaming scheme using a intelligent controller to biped robot is developed. The teaming scheme uses a HME controller combined with a inverse biped robot model. The controller provides the control signals at each control time instant. Simulation results are reported for a seven-link biped robot.
Intelligent walking modeling of humanoid robot using learning based neuro-fuzzy system is presented in this paper. Walking pattern, trajectory of the zero moment point (ZMP) in a humanoid robot is used as an important criterion for the balance of the walking robots but its complex dynamics makes robot control difficult. In addition, it is difficult to generate stable and natural walking motion for a robot. To handle these difficulties and explain empirical laws of the humanoid robot, we are modeling practical humanoid robot using neuro-fuzzy system based on the two types of natural motions which are walking trajectories on a t1at floor and on an ascent. Learning based neuro-fuzzy system employed has good learning capability and computational performance. The results from neuro-fuzzy system are compared with previous approach.
The ecology of Physically Embedded Intelligent Systems (PEIS) is a new multi robotic framework conceived by integrating insights from the fields of autonomous robotics and ambient intelligence. A PEIS-Ecology is a network of intelligent robotic devices that can provide the user with assistance, information, communication, and entertainment services. In this paper we introduce the concept of PEIS Ecology, and illustrate a concrete realization of a PEIS-Ecology.
RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용한 자율 이동 로봇의 기능 중에서 선행적으로 요구되는 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 주제어장치로서 Spartan III를 사용하였으며, 현재의 위치 데이터는 계속적으로 Zigbee /IEEE802.15.4 무선통신을 사용하여 블라인드노드로 전송된다. 그리고 로봇에 탑재된 베이스스테이션노드는 블라인드 노드를 통해 수신된 위치 데이터를 수집하여 로봇을 제어하였고 서버로 전송하였다. 이동 중인 로봇은 Magnetic Compass를 사용하여 목적지의 방향을 인식하여 최종 목적지로 이동하였다. 또한 프로그램 내에 장애물회피 알고리즘을 이용하여 효율적이고 능동적으로 목적지에 도달하였다. 로봇에 부착된 베이스스테이션노드를 아용하여 서버프로그램에서 환경 데이터와 위치를 실시간으로 모니터링 할 수 있었으며, 서버프로그램에서의 능동적인 로봇제어가 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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