The Holographic Particle Velocimetry system can be a promising optical tool for the measurements of three dimensional particle velocities. In this study, diffused illumination holographic system to measure the sizes and 3D velocities of moving particles based on automatic image processing was developed. First of all basic optical systems for pulse laser recording, continuous laser reconstruction, and image acquisition, were constructed. To determine the position of particles in the optical axis, new three auto-focusing parameters(AEP), namely, Correlation Coefficient, Sharpness Index, and Depth Intensity were introduced and verified. The developed system was applied to spray droplets to validate the capability of the system. Three dimensional positions of particles viewed from two sides were decided using AFP and then 3D velocities of Particles were extracted by particle tracking algorithm. Comparison of measurement results of sizes and 3D velocities of particles with those obtained by laser instrument, PDPA, showed good consistency of the developed holographic system.
It is the main problem to measure the position and orientation of a robot end effector for the calibration of robots. The calibration methods can be used as a tool to improve the accuracy of robots without change of the arm or control architecture of robots. But such calibration methods require the accurate measurements. Dynamic measurement of position and orientation Provides a solution of this problem and improves dynamic accuracy by dynamic calibration o( robots. This paper describes the development o( the laser tracking system capable of determining the static and dynamic performance of industrial robots. The structure and system components are presented and basic experimental results are included to demonstrate the instrument performance. The system can be applied to the remote controlled mobile robots as weil as the calibration of robots.
본 논문은 실내형 이동로봇에 적용하기 위한 위치인식과 장애물 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현하기 위해 레이저 스캐너가 사용되었으며 로봇이 운행되는 공간의 지도정보를 미리 알고 있다고 가정한다. 레이저 스캐너의 측정치를 지도정보와 매칭해가며 Sequential Monte Carlo (SMC)방법을 이용하여 로봇의 위치를 파악하고 파악된 위치에서 주변 장애물의 위치를 인식하고 다중 물체 추적 알고리즘을 이용함으로써 장애물과의 충돌 위험성 등을 미리 파악할 수 있다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법을 실험을 통해 검증한다.
In this paper, a crack sealing robot is developed. The crack sealing robot is built to detect, track, and seal the crack on the pavement. The sealing robot is required to brush all dirt in the crack out for preparing a better sealing job. Camera calibration has been done to get accurate crack position. In order to perform a cleaning job, the explicit force control method is used to regulate a specified desired force in order to maintain constant contact with the ground. Experimental studies of force tracking control are conducted under unknown environment stiffness and location. Crack tracking control is performed. Force tracking results are excellent and the robot finds and tracks the crack very well.
The capability of environment recognition is very important for mobile robot. Especially, a function of target tracking is necessary in monitoring and watching an object using mobile robot. In general, vision sensors such as CCD camera and laser range finder were used for tracking of a moving target. However, they are not only affected by intensity of illumination in environment but also require high performance processors to process large amount of data. Therefore, in this paper, we propose the construction of target tracking system for mobile robot using only ultrasonic sensors to cope with these problems.
The weld seam tracking sensor is indispensable to improve the flexibility of automatic arc welding systems. Among the position sensing methods available, a laser displacement sensor is one of the most prevailing methods. In this study, a laser displacement sensor was examined on detecting the weld seam of lap joints in sheet metal arc welding. The output signal of the laser displacement sensor may ontain severe fluctuation from the effect of arc light, spatters, fume, etc. So a variety of signal processing methods was applied to smooth the output signal of the sensor. And then the weld joint was determined by using the central difference method. It was revealed that the quadratic mean method plays an important role in detecting the weld seam during welding especially.
Robotized MIG welding of large aluminium components for high speed trains is state-of-the-art. The implementation of online laser cameras enables seam tracking and adoptive modification of welding parameters. A constant fill is achieved regardless of the gap tolerances. Friction Stir Welding has been introduced to the market as a reliable and fast joining technology. The advantages of high welding speeds and the elimination of arc light, fumes and liquefaction in the welding spot lead to economical realisation of heavy-duty gantry systems. FSW robots offer a high flexibility with regard to welding of curved parts, and can be equipped with laser cameras for exact joint tracking.
For the weld quality improvement and the convenient operation of machines, laser vision system can be used to track weld seams on pressure vessels. There are many bad conditions to the weld grooves such as cutting error, gap variation of weld joint, and offset error of center line caused by misalignment. We developed a laser vision seam tracking system which consists of a laser vision sensor, a two axis positioning mechanism and a user interface program running on the Windows system. It was found that our system worked well for U, V and X shaped grooves. We used an industrial PC as the system controller to secure immunity to electrical noise and dust. We introduce here a simple and...
This paper proposes a real time lane detection algorithm using LRF (Laser Range Finder) for autonomous navigation of a mobile robot. There are many technologies for safety of the vehicles such as airbags, ABS, EPS etc. The real time lane detection is a fundamental requirement for an automobile system that utilizes outside information of automobiles. Representative methods of lane recognition are vision-based and LRF-based systems. By the vision-based system, recognition of environment for three dimensional space becomes excellent only in good conditions for capturing images. However there are so many unexpected barriers such as bad illumination, occlusions, and vibrations that the vision cannot be used for satisfying the fundamental requirement. In this paper, we introduce a three dimensional lane detection algorithm using LRF, which is very robust against the illumination. For the three dimensional lane detections, the laser reflection difference between the asphalt and lane according to the color and distance has been utilized with the extraction of feature points. Also a stable tracking algorithm is introduced empirically in this research. The performance of the proposed algorithm of lane detection and tracking has been verified through the real experiments.
Kim, Joon-Yong;Kim, Hak-Jin;Shim, Sung-Bo;Park, Soo-Hyun;Kim, Jung-Hun;Kim, Young-Joo
Journal of Biosystems Engineering
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제41권4호
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pp.319-327
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2016
Purpose: Automated guidance systems (AGSs) for mobile farm machinery have several advantages over manual operation in the crop production industry. Many researchers and companies have tried to develop such a system. However, it is not easy to evaluate the performance of an AGS because there is no established device used to evaluate it that complies with the ISO 12188 standard. The objective of this study was to develop a tracking sensor system using five laser distance measurement sensors. Methods: One sensor-for long-range distance measurement-was used to measure travel distance and velocity. The other four sensors-for mid-range distance measurement-were used to measure lateral deviation. Stationary, manual driving, and A-B line tests were conducted, and the results were compared with the real-time kinematic differential global positioning system (RTK-DGPS) signal used by the AGS. Results: For the stationary test, the average error of the tracking sensor system was 1.99 mm, and the average error of the RTK-DGPS was 15.19 mm. For the two types of driving tests, the data trends were similar. A comparison of the changes in lateral deviation showed that the data stability of the developed tracking system was better. Conclusions: Although the tracking system was not capable of measuring long travel distances under strong sunlight illumination because of the long-range sensor's limitations, this dilemma could be overcome using a higher-performance sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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