An open architecture manufacturing strategy intends to integrate manufacturing components on a single platform so that a particular component can be easily added and/or replaced. Therefore, the control scheme based upon the open architecture concept is hardware-independent. In this paper, a modular and object oriented approach for a PC-based open robot control system is investigated. A standard reference model for robot systems, which consists of three modules; hardware module, operating system module, and application software module, is first proposed. Then, a PC-based Open Robot Controller(PC-ORC), which can reconfigure robot control systems in various production environments, is developed. The PC-ORC is built upon the object-oriented method, and allows an easy implementation and modification of various modules. The PC-ORC consists of basic softwares, application objects, and additional hardware device on the PC Platform. The application objects are: sequencer, computation unit, servo control, ancillary equipment, external sensor control, and so on. In order to demonstrate the applicability of the PC-ORC, the proposed PC-ORC configuration is applied to an industrial SCARA robot system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.70-77
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2002
This paper describes a design driven approach to drive intelligent test plan generation based on adaptive use case (3,5). Its foundation is an object-oriented software design approach which partitions design schema into design architecture of functional components called “design component”. A use case software development methodology of adaptive use case approach developed in I.I .T is employed which preserves this unit architecture on through to the actual code structure. Based on the partition design schema produced during the design phase of this methodology, a test plan is generated which includes a set of component and scenario based test. A software metric is introduced which produces an ordering of this set to enhance productivity and both promote and capitalize on test case reusability, This paper contains an application that illustrates the proposed approach.
We present a region-based approach for accurate pose estimation of small mechanical components. Our algorithm consists of two key phases: Multi-view object co-segmentation and pose estimation. In the first phase, we explain an automatic method to extract binary masks of a target object captured from multiple viewpoints. For initialization, we assume the target object is bounded by the convex volume of interest defined by a few user inputs. The co-segmented target object shares the same geometric representation in space, and has distinctive color models from those of the backgrounds. In the second phase, we retrieve a 3D model instance with correct upright orientation, and estimate a relative pose of the object observed from images. Our energy function, combining region and boundary terms for the proposed measures, maximizes the overlapping regions and boundaries between the multi-view co-segmentations and projected masks of the reference model. Based on high-quality co-segmentations consistent across all different viewpoints, our final results are accurate model indices and pose parameters of the extracted object. We demonstrate the effectiveness of the proposed method using various examples.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.106-112
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1993
A new model for the construction of a sonar map in a specular environment has been developed ad implemented. In a real world where most of the object surfaces are specular ones, a sonar sensor suffers from a multipath effect which results in a wrong interpretation of an objects's location. To reduce this effect and hence to construct a reliable map of a robot's surroundings, a probabilistic approach based on Bayesian reasoning is adopted to both evaluation of object orientations and estimation of an occupancy probability of a cell by an object. The usefulness of this approach is illustrated with the results produced by our mobile robot equipped with ultrasonic sensors.
This paper describes a cell programming environment that deals with problems associated with programming Flexible Manufacturing Cells(FMCs). The environment consists of the cell programming editor and the automatic generation module. In the cell programming editor, cell programmers can develop cell programs using task level description set which supports task-oriented specifications for manipulation cell activities. This approach to cell programming reduces the amount of details that cell programmers need to consider and allows them to concentrate on the most important aspects of the task at hand. The automatic generation module is used to transform task specifications into executable programs used by cell constituents. This module is based on efficient algorithm and expert systems which can be used for optimal path planning of robot operations and optimal machining parameters of machine tool operations. The development tool in designing the environment is an object-oriented approach which provides a simple to use and intuitive user interface, and allows for an easy development of object models associated with the environment.
The robustness and reliability of vision algorithms is the key issue in robotic research and industrial applications. In this paper robust real time visual tracking in complex scene is considered. A common approach to increase robustness of a tracking system is the use of different model (CAD model etc.) known a priori. Also fusion or multiple features facilitates robust detection and tracking of objects in scenes of realistic complexity. Voting-based fusion of cues is adapted. In voting. a very simple or no model is used for fusion. The approach for this algorithm is tested in a 3D Cartesian robot which tracks a toy vehicle moving along 3D rail, and the Kalman filter is used to estimate the motion parameters. namely the system state vector of moving object with unknown dynamics. Experimental results show that fusion of cues and motion estimation in a tracking system has a robust performance.
Time is regarded as an essential feature of land information enabling to track historical landmarks of land uses, ownerships, and taxations based on cadastral maps. Object-oriented temporal modeling helps to simulate and imitate time-varying cadastral data in a chronological and persistent manner. The aim of study is to analyze the role of temporal cadastre tracing footprints of foregoing events in response to various needs and demands associated with historical information of cadastral transactions. In this paper, temporal cadastral object model (TCOM) is proposed to delineate object version history. As an evidence of a new approach and conceptual idea for the importance of temporal cadastre, a part of spatio-temporal processes is illustrated to explain major changes of cadastral map. The feasibility and application of the approach is confirmed by proof-of-concept of temporal cadastre in land information management.
This paper presents an approach to Back-propagation and Radial Basis Function neural network method with various training set for automatic vehicle detection from aerial images. The initial extraction of candidate object is based on Mean-shift algorithm with symmetric property of a vehicle structure. By fusing the density and the symmetry, the method can remove the ambiguous objects and reduce the cost of processing in the next stage. To extract features from the detected object, we describe the object as a log-polar shape histogram using edge strengths of object and represent the orientation and distance from its center. The spatial histogram is used for calculating the momentum of object and compensating the direction of object. BPNN and RBFNN are applied to verify the object as a vehicle using a variety of non-car training sets. The proposed algorithm shows the results which are according to the training data. By comparing the training sets, advantages and disadvantages of them have been discussed.
Real-time(RT) object-oriented(OO) distributed computing is a form of RT distributed computing realized with a distributed computer system structured in the form of an object network. Several approached proposed in recent years for extending the conventional object structuring scheme to suit RT applications, are briefly reviewed. Then the approach named the TMO(Time-triggered Message-triggered Object)structuring scheme was formulated with the goal of instigating a quantum productivity jump in the design of distributed time triggered simulation. The TMO scheme is intended to facilitate the pursuit of a new paradigm in designing distributed time triggered simulation which is to realize real-time computing with a common and general design style that does not alienate the main-stream computing industry and yet to allow system engineers to confidently produce certifiable distributed time tiggered simulation for safety-critical applications. The TMO structuring scheme is a syntactically simple but semantically powerful extension of the conventional object structuring approached and as such, its support tools can be based on various well-established OO programming languages such as C++ and on ubiquitous commercial RT operating system kernels. The Scheme enables a great reduction of the designers efforts in guaranteeing timely service capabilities of application systems.
In this paper, a tetrahedral mesh generation algorithm which uses a grid based method for interior region and an advancing front method for outer surface region is proposed. In order to apply an advancing front method for outer region of an object, a new operator so called a hole operator has been developed to handle multiple shells. With this grid based approach in the interior region, more stable and uniform meshes can be constructed especially in the interior region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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