stereo vision system is applied to a mobile manipulator for effective tasks. The robot can recognize a target and compute the position of the target using a stereo vision system. In this paper we persent a visual approach to the problem of object grasping. First we propose object recognization method which can find the object position and pose using feature points. A robot recognizes the feature point to Object. So a number of feature point is the more, the better, but if it is overly many, the robot have to process many data, it makes real-time image processing ability weakly. In other to avoid this problem, the robot selects only two point and recognize the object by line made by two points. Second we propose trajectory planing of the robot manipulator. Using grometry of between object and gripper, robot can find a goal point to translate the robot manipulator, and then it can grip the object successfully.
We describe a method for localizing a mobile robot in its working environment using a vision system and Virtual Reality Modeling Language (VRML). The robot identifies landmarks in the environment, using image processing and neural network pattern matching techniques, and then its performs self-positioning with a vision system based on a well-known localization algorithm. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid with the VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlap between the 2-D and VRML scenes. The method successfully defines a robot's path.
This paper presents a teleoperation system that combines computer network and an autonomous mobile robot. We control remotely an autonomous mobile robot with vision over the Internet to guide it under unknown environments in the real time. The main feature of this system is that local operators need a web browser and a computer connected to the communication network and so they can command the robot in a remote location through the home page. The hardware architecture of this system consists of an autonomous mobile robot, workstation, and local computers. The software architecture of this system includes the client part for the user interface and robot control as well as the server part for communication between users and robot. The server and client systems are developed using Java language which is suitable to internet application and supports multi-platform. Furthermore. this system offers an image compression method using JPEG concept which reduces large time delay that occurs in network during image transmission.
Autonomous Lane detection with vision is a difficult problem because of various road conditions, such as shadowy road surface, various light conditions, and the signs on the road. In this paper we propose a robust lane detection algorithm to overcome shadowy road problem using a statistical method. The algorithm is applied to the vision-based mobile robot system and the robot followed the lane with the lane following controller. In parallel with the lane following controller, the global position of the robot is estimated by the developed localization method to specify the locations where the lane is discontinued. The results of experiments, done in the region where the GPS measurement is unreliable, show good performance to detect and to follow the lane in complex conditions with shades, water marks, and so on.
본 논문은 쿠폰 정보를 문자메세지 형태로 사용자 휴대폰으로 전송한 후 인식하는 시스템을 제안한다. 쿠폰 정보는 데이터베이스에서 아이디 값으로 표현하며 이 아이디 값을 문자메세지에서 암호화된 특수문자의 조합으로 표현한다. 전송된 문자메세지를 카메라를 이용하여 영상을 획득하며 이 영상에서 아이디를 인식한다. 이식된 아이디는 데이터베이스에서 키값으로 쓰이며 해당정보를 검색하고 쿠폰의 정보를 표시한다. 문자메세지에 표시되는 특수문자는 각 제조사별 혹은 모델 별로 형태나 색이 다르게 나타난다. 실험에서는 휴대폰은 한국에 출시되어있는 20 여 종을 대상으로 하였고 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다.
A robust and reliable path recognition system is one necessary component for the autonomous navigation of a mobile robot to help determining its current position in its navigation map. This paper describes a computer visual path-recognition system using on-board video camera as vision-based driving assistance for an autonomous navigation mobile robot. The common problem for a visual system is that its reliability was often influenced by different lighting conditions. Here, two different image processing methods for the path detection were developed to reduce the effect of the luminance: one is based on the RGB color model and features of the path, another is based on the HSV color model in the absence of luminance.
This paper describes an intelligent mirror adjustment system that rotates a pair of side mirrors and the room mirror of a car to the optimal position for a driver by using the location of the driver's pupils. A stereo vision system measures the three-dimensional coordinates of a pair of pupils by analyzing the input images of stereo B/W CCD cameras mounted on the instrument panel. This system determines the position angle of each mirror on the basis of information about the location of the pupils and rotates each mirror to the appropriate position by mirror actuators. The vision system can detect the driver's pupils regardless of whether it is daytime or nighttime by virtue of an infrared light source. Information about the pair of nostrils is used to improve the correctness of pupil detection. This system can adjust side mirrors and the room mirror automatically and rapidly by a simple interface regardless of driver replacement or driver's posture. Experiment has shown this to be a new mirror adjustment system that can make up for the weak points of previous mirror adjustment systems.
This paper proposes a local path-planning algorithm that enables a mobile robot with vision sensor in a local area.The proposed method based on projective geometry and a wavefront method finds local-paths to avoid collisions using 3-D walls or obstacles map generated using projective geometry. Simulation results show the feasibility of the proposed method
In this paper, we present a self-localization method for mobile robots using vertical line features of indoor environment. When a 2D map including feature points and color information is given, a mobile robot moves to the destination, and acquires images by one camera from the surroundings having vertical line edges. From the image, vertical line edges are detected, and pattern vectors meaning averaged color values of the left and right region of each line segment are computed. The pattern vectors are matched with the feature points of the map using the color information and the geometrical relationship of the points. From the perspective transformation of the corresponded points, nonlinear equations are derived. Localization is carried out from solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed method using mono view is simple and applicable to indoor environment.
In this paper, we propose a car sealing monitoring system combined with ICT Technology. The automobile sealer is an adhesive used to bond inner and outer panels of doors, hoods and trunks of an automobile body. The proposed car sealer monitoring system is a system that can accurately and automatically inspect the condition of the automobile sealer coating process in the general often factory production line where the lighting change is very severe. The sealer inspection module checks the state of the applied sealer using an area scan camera. The vision inspection algorithm is adaptive to various lighting environments to determine whether the sealer is defective or not. The captured images and test results are configured to send the task results to the task manager in real-time as a smartphone app. Vision inspection algorithms in the plant outdoors are very vulnerable to time-varying external light sources and by configuring a monitoring system based on smart mobile equipment, it is possible to perform production monitoring regardless of time and place. The applicability of this method was verified by applying it to an actual automotive sealer application process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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