Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.4
s.181
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pp.83-90
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2006
A robot manipulator is usually operated in two modes: free and constrained motion modes, depending on whether the robot is in contact with an environment or not. At the moment of contact, an impact occurs and can exert harmful effects to the robot or the object. In case of teleoperation, since a user may give an inadequately excessive velocity command to the slave due to insufficient visual information, the robot nay collide the object with an excessive speed and it possibly deteriorates the robot's performance causing vibrations and at worst, shortens its lifetime by its fracture. In this article, a new algorithm is proposed by introducing a command signal modification method on the basis of impedance control and validity of the proposed algorithm is demonstrated by performing simulations and experiments.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.7
no.1
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pp.25-31
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2012
We propose a method for an indoor mobile robot to track user with infrared transmitter. Several infrared receivers attached around by the mobile robot enable the robot to determine the moving direction by comparing the received signal patterns. The cost of the proposed system is not only cheaper than ultrasonic system, image signal processing, RFID, and RSSI method, but also robust against environment change because any complex algorithm is not necessary. In the mobile robot, ultrasonic sensors are equipped to avoid obstacles located in the moving direction, and a simple algorithm is embedded to avoid the case of poor signal reception.
The most important thing for navigation of a mobile robot is to find the most suitable path and avoid the obstacles in the static and dynamic environment. This paper presents a method to search the optimal path in start space extended to time domain with considering a velocity and a direction of moving obstacles. A modified version of $A^*$ algorithm has been applied for path planning in this work and proposed a method of path search to avoid a collision with moving obstacle in space-tim domain with a velocity and an orientation of obstacles. The velocity and the direction for moving obstacle are assumed as linear form. The simulation result shows that a mobile robot navigates safely among moving obstacles of constant linear velocity. This work can be applied for not only a moving robot but also a legged humanoid robot and all fields where the path planning is required.
In this paper, we propose a modified ORB-SLAM (Oriented FAST and Rotated BRIEF Simultaneous Localization And Mapping) for precise indoor navigation of a mobile robot. The exact posture and position estimation by the ORB-SLAM is not possible all the times for the indoor navigation of a mobile robot when there are not enough features in the environment. To overcome this shortcoming, additional IMU (Inertial Measurement Unit) and encoder sensors were installed and utilized to calibrate the ORB-SLAM. By fusing the global information acquired by the SLAM and the dynamic local location information of the IMU and the encoder sensors, the mobile robot can be obtained the precise navigation information in the indoor environment with few feature points. The superiority of the modified ORB-SLAM was verified to compared with the conventional algorithm by the real experiments of a mobile robot navigation in a corridor environment.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.2
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pp.282-287
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2008
In distributed mobile robot systems, autonomous robots accomplish complicated tasks through intelligent cooperation with each other. This paper presents behavior learning and online distributed evolution for cooperative behavior of a group of autonomous robots. Learning and evolution capabilities are essential for a group of autonomous robots to adapt to unstructured environments. Behavior learning finds an optimal state-action mapping of a robot for a given operating condition. In behavior learning, a Q-learning algorithm is modified to handle delayed rewards in the distributed robot systems. A group of robots implements cooperative behaviors through communication with other robots. Individual robots improve the state-action mapping through online evolution with the crossover operator based on the Q-values and their update frequencies. A cooperative material search problem demonstrated the effectiveness of the proposed behavior learning and online distributed evolution method for implementing cooperative behavior of a group of autonomous mobile robots.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.8
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pp.696-702
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2004
An optimal trajectory generation algorithm for capturing a moving object by a mobile robot in real-time is proposed in this paper. The linear and rotational velocities of the moving object are estimated using the Kalman filter, as a state estimator. For the estimation, the moving object is tracked by a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot, which enables a mobile manipulator to track the mobile robot until the capturing moment. The optimal trajectory for capturing the moving object is dependent on the initial conditions of the mobile robot as well as the moving object. Therefore, real-time trajectory planning for the mobile robot is definitely required for the successful capturing of the moving object. The performance of proposed algorithm is verified through the real experiments and the superiority is demonstrated by comparing to other algorithms.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.2
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pp.109-114
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2022
This paper proposes a 2D joystick and LoRa-based teleoperation system for the Ackermman steering mobile robot. The proposed joystick mapping algorithm reduces the linear speed of the robot when the joystick is steered in the direction of the maximum steering angle in the high-speed driving state of a mobile robot to reduce the risk of rollover. The LoRa-based remote operation system is designed for remote operation of mobile robots that require long range communication with relatively little data transmission and low power. The proposed system is implemented and the experimental results demonstrate the effectiveness of the teleoperation system with respect to the stability of communication strength and the robot motion.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.10
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pp.965-971
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2015
This paper suggests a feature point-based Iterative Closest Point (ICP) algorithm to compensate for the disparity error in building a two-dimensional map. The ICP algorithm is a typical algorithm for matching a common object in two different images. In the process of building a two-dimensional map using the laser scanner data, warping and distortions exist in the map because of the disparity between the two sensor values. The ICP algorithm has been utilized to reduce the disparity error in matching the scanned line data. For this matching process in the conventional ICP algorithm, pre-known reference data are required. Since the proposed algorithm extracts characteristic points from laser-scanned data, reference data are not required for the matching. The laser scanner starts from the right side of the mobile robot and ends at the left side, which causes disparity in the scanned line data. By finding the matching points between two consecutive frame images, the motion vector of the mobile robot can be obtained. Therefore, the disparity error can be minimized by compensating for the motion vector caused by the mobile robot motion. The validity of the proposed algorithm has been verified by comparing the proposed algorithm in terms of map-building accuracy to conventional ICP algorithm real experiments.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.4
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pp.25-32
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2015
The Genetic algorithm is a search algorithm using evaluation, genetic operator, natural selection to populational solution iteratively. The convergence and divergence characteristic of genetic algorithm are affected by selection strategy, generation replacement method, genetic operator when genetic algorithm is designed. This paper proposes fast convergence genetic algorithm for time-limited robot path planning. In urgent situation, genetic algorithm for robot path planning does not have enough time for computation, resulting in quality degradation of found path. Proposed genetic algorithm uses fast converging selection strategy and generation replacement method. Proposed genetic algorithm also uses not only traditional crossover and mutation operator but additional genetic operator for shortening the distance of found path. In this way, proposed genetic algorithm find reasonable path in time-limited situation.
This paper present a novel approach to control the lower body power assistive exoskeleton system of a HEXAR-CR35 aimed at improving a muscular strength. More specifically the control of based on the human intention is crucial of importance to ensure intuitive and dexterous motion with the human. In this contribution, we proposed the detection algorithm of the human intention using the MCRS which are developed to measure the contraction of the muscle with variation of the circumference. The proposed algorithm provides a joint motion of exoskeleton corresponding the relate muscles. The main advantages of the algorithm are its simplicity, computational efficiency to control one joint of the HEXAR-CR35 which are consisted knee-active type exoskeleton (the other joints are consisted with the passive or quasi-passive joints that can be arranged by analyzing of the human joint functions). As a consequence, the motion of exoskeleton is generated according to the gait phase: swing and stance phase which are determined by the foot insole sensors. The experimental evaluation of the proposed algorithm is achieved in walking with the exoskeleton while carrying the external mass in the back side.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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