Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.445-450
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2000
In this paper, a numerical method is proposed for cam synthesis. kinematics of closed loop system with cam and follower is presented using relative coordinates. The system is transformed into an open loop system by cutting fictitiously higher-pair contact of cam and follower and envelope constraint equations are derived. Follower constraint equations are derived from the motion of the follower ends. The joint variables and follower profile parameters are calculated from the envelope constraint equations and follower constraint equations by using the Newton - Raphson iterative method. Algorithms for cam synthesis are presented and simulations are done to verify the effectiveness of the proposed method.
This paper proposes a new measurement method of face region size for real-time serveillance systems. The proposed method consists of three steps. In the first step, it detects global face area based on the block-based difference images. In the second step, it measures the face region size using face color information. In the third step, it estimates the face position in the next input image using the trajectory of face regions. The experimental results have shown that the proposed algorithm measures the face size within 20% relative error on average, which is a]towable for most surveillance systems.
A new remote control algorithm for a mobile robot is proposed, where a remote controller consists of a camera and inertial sensors. Initially the relative position and orientation of a robot is estimated by capturing four circle landmarks on the plate of the robot. When the remote controller moves to point to the destination, the camera pointing trajectory is estimated using an inertial navigation algorithm. The destination is transmitted wirelessly to the robot and then the robot is controlled to move to the destination. A quick movement of the remote controller is possible since the destination is estimated using inertial sensors. Also unlike the vision only control, the robot can be out of camera's range of view.
The dropped objects are identified as one of the top ten causes of fatalities and serious injuries in the oil and gas industry. It is of importance to understand dynamics of dropped objects under water to accurately predict the motion of dropped objects and protect the underwater structures and facilities from being damaged. In this paper, we study non-dimensionalization of two-dimensional (2D) theory for dropped cylindrical objects. Non-dimensionalization helps to reduce the number of free parameters, identify the relative size of effects of force and moments, and gain a deeper insight of the essential nature of dynamics of dropped cylindrical objects under water. The resulting simulations of dimensionless trajectory confirms that drop angle, trailing edge and drag coefficient have the significant effects on dynamics of trajectories and landing location of dropped cylindrical objects under water.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.11
no.3
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pp.169-175
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2008
A fine carbon fibers dispersion model is implemented to calculate the scattering range and ground level concentration of carbon fibers emitted at certain altitudes of atmospheric boundary layer. This carbon fibers dispersion model was composed by coupling a commonly used atmospheric dispersion model and an atmospheric boundary layer model. The atmospheric boundary layer model, applying the Monin-Obukov Similarity Rule obtained from measurement input data at ground level, was used to create the atmospheric boundary layer structure. In the atmospheric dispersion model, the Lagrangian Particle Model and the Markov Process were applied to calculate the trajectory of scattered carbon fibers relative to gravity and aerodynamic force, as well as carbon fibers specification.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.33
no.5
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pp.713-720
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2009
Numerous applications of position controlling devices using servoing technique and transmission of energy through belt drives are practiced in the industry. Belt drive is a simple, lightweight, low cost power transmission system. Belt drives provide freedom to position the motor relative to the load and this phenomenon enables reduction of the robot arm inertia. It also facilitates quick response when employed in robotics. In this paper, precision positioning of a belt driven mechanism using a feed-forward compensator under maximum acceleration and velocity constraints is proposed. The proposed method plans the desired trajectory and modifies it to compensate delay dynamics and vibration. Being an offline method, the proposed method could be easily and effectively adopted to the existing systems without any modification of the hardware setup. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through computer simulation and experimental results.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.3
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pp.50-59
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2014
This paper proposes a method of localization of vehicle especially the horizontal position for the purpose of recognizing the driving lane. Through tracking road signs, the relative position between the vehicle and the sign is calculated and the absolute position is obtained using the known information from the regulation for installation. The proposed method uses Kalman filter for road sign tracking and analyzes the motion using the pinhole camera model. In order to classify the road sign, ORB(Oriented fast and Rotated BRIEF) features from the input image and DB are matched. From the absolute position of the vehicle, the driving lane is recognized. The Experiments are performed on videos from the highway driving and the results shows that the proposed method is able to compensate the common GPS localization errors.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.1
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pp.9-14
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2006
This paper presents methods of robot localization using recent radio frequency identification technology. If the absolute position and orientation of a tag are given in an indoor environment where RFID tags are installed, a robot can estimate its location using the relationship of the identified tag and the robot in a relative coordinate. To derive this relationship, we propose three estimation techniques using a model of a RFID reader, the direction of identification and the detection range. In this algorithm, a suitable estimation method is selected out of the three proposed techniques depending on the situations and trajectory of robot in the detection range. Simulation and experimental results show that the proposed methods can provide good performance for localization.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.7
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pp.629-639
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2016
Batch process TRN(Terrain Relative Navigation) using an altimeter is a technique to correct position by correlating a series of periodically measured terrain height profile and terrain height candidate profile of the DEM(Digital Elevation Map). However, it is generally known that the performance of TRN is degraded when measured terrain height profile and terrain height candidate profiles of the DEM are similar at hill or repetitive terrain. In this paper, area based terrain slope roughness index[11] is applied and area based terrain curvature roughness index which can detect similarity of terrain in ROI(Region Of Interest) is proposed to overcome this problem. Applying terrain roughness indexes to terrain relative navigation system of lunar lander, it is shown that TRN using area based terrain roughness results in improved performance compared to conventional trajectory based method through simulation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.3
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pp.510-518
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2014
In this study, in order to improve and optimize the performance of the turning mechanism for a fish robot in the fluid, we propose the tail joint trajectories using neural networks to mimic the CST(C-shape Sharp Turn) patterns of a real fish which is optimized in the natural environment. In order to mimic the CST patterns of a fish, we convert the sequential recording CST patterns into the coordinate data, and change the numerical coordinate data into a functions. We change the motion functions to the relative joint angles which is adapted to suit robot's shape and data. However, these relative joint trajectories obtained by the sequential recording of the carp have low-precision. It is difficult to apply to the control of a fish robot. Therefore, the relative joint trajectories are interpolated using neural networks with superior generalization ability and applied to the fish robot. we have found that the proposed method using neural networks is superior to ones using high-order polynomial equation through the computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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