Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.4
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pp.895-899
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2009
This paper presents a business models of the robot industry for copying with aging society that facilitates to create new business opportunities in the convergence age. In order to identify the market drivers for both convergence and aging society, the trends of them analyzed. Through constructing and analyzing market value chain, we design a set of the business model of the robot industry focused on u-health robots of a convergence service type integrated ubiquitous, health and robot. In addition, we describe the evolution path of the proposed business model in terms of technology development and market. Finally, we develop a matrix based evaluation framework to measure and assess the effectiveness of the business model.
An Intelligent service robot performs various complex tasks in dynamic environment, providing useful intelligent services for human users. The robot needs to continuously monitor dynamically changing environment and reactively choose the best behavior for the changing context. The selected behaviors may include nondeterministic or parallel actions. In this paper, we present a structured reactive robot programming language, SPRIT that is based on Structured Circuit Semantics (SCS). SPRIT is fully implemented as a task executor and tested for reactive robot tasks in dynamic environment to show that it can be used to explicitly represent and effectively implement the complex reactive behaviors of intelligent robot systems.
In the ubiquitous environment, the real-time remote control and monitoring technology for intelligent robot creates service as a sharable and independent of time-location for various contents to get from a sensor or camera of the robot. In this paper, We propose the real-time monitor and control mechanism for intelligent robot called URC(Ubiquitous Robotic Companion). URC are intelligent robots designed as to interact with external digital device that can communicate through wire or wireless by integration the network and information technology into traditional robot. It has been carried out by implementing this technology into the target robot called ISSAC4 and proving its practical worth. We designed feasibly to control on remote site by web-browser. It guarantees a continuity of real-time image transferring by Client-Pull method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.6
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pp.601-607
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2012
The recognition of elevator door is needed for mobile service robots to moving between floors in the building. This paper proposed the sensor fusion approach using LRF (Laser Range Finder) and camera to solve the problem. Using the laser scans by the LRF, we extract line segments and detect candidates as the elevator door. Using the image by the camera, the door candidates are verified and selected as real door of the elevator. The outliers are filtered through the verification process. Then, the door state detection is performed by depth analysis within the door. The proposed method uses extrinsic calibration to fuse the LRF and the camera. It gives better results of elevator door recognition compared to the method using LRF only.
With the development of information and communication technology, various methods have been tried to provide learners with a fun educational environment through fun and interest. It is a good example to utilize technologies such as games and robots in education for edutainment and game-based learning. In this study, we propose an intelligent rhythm education system using user data collection and analysis for humanoid robot rhythm generation. To do this, the user selects music and inputs rhythm information according to the selected music. The robot utilization data of this user extracts patterns through collection and analysis. Patterns are based on frequency, and FFT similarity comparison method is applied when past data is insufficient. The proposed method is validated through experiments of kindergarten children.
Kim, Yoon-Gu;Kim, Jin-Wook;Kwak, Jeong-Hwan;Hong, Dae-Han;Lee, Ki-Dong;An, Jin-Ung
The Journal of Korea Robotics Society
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v.5
no.3
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pp.270-277
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2010
Various robot platforms have been designed and developed to perform given tasks in a hazardous environment for the purpose of surveillance, reconnaissance, search and rescue, and etc. We have considered a terrain adaptive hybrid robot platform which is equipped with rapid navigation on flat floors and good performance on overcoming stairs or obstacles. Since our special consideration is posed to its flexibility for real application, we devised a design of a transformable robot structure which consists of an ordinary wheeled structure to navigate fast on flat floor and a variable tracked structure to climb stairs effectively. Especially, track arms installed in front side, rear side, and mid side are used for navigation mode transition between flatland navigation and stairs climbing. The mode transition is determined and implemented by adaptive driving mode control of mobile robot. The wheel and track hybrid mobile platform apparatus applied off-road driving mechanism for various professional service robots is verified through experiments for navigation performance in real and test-bed environment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.10
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pp.964-969
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2012
Robot hands capable of grasping or handling various objects are important for service robots to effectively aid humans. In particular, controlling a contact force and providing a compliant motion are essential when the hand is in contact with objects. Many dexterous robot hands equipped with force/torque sensors have been developed to perform force control, but they suffer from the complexity of control and high cost. In this paper, a low-cost robot hand based on SEA (Series Elastic Actuator), which is composed of compression spring, stretch sensor, and wire, is proposed. The grasping force can be estimated by measuring the compression length of spring, which would allow the hand to perform force control. A series of experimentations are carried out to verify the performance of force control of the proposed robot hand, and it is shown that it can successfully control the contact force without any additional force/torque sensors.
Applying face alignment after face detection exerts a heavy influence on face recognition. Many researchers have recently investigated face alignment using databases collected from images taken at close distances and with low magnification. However, in the cases of home-service robots, captured images generally are of low resolution and low quality. Therefore, previous face alignment research, such as eye detection, is not appropriate for robot environments. The main purpose of this paper is to provide a new and effective approach in the alignment of small and blurred faces. We propose a face alignment method using the confidence value of Real-AdaBoost with a modified census transform feature. We also evaluate the face recognition system to compare the proposed face alignment module with those of other systems. Experimental results show that the proposed method has a high recognition rate, higher than face alignment methods using a manually-marked eye position.
In this paper, we suggest Location Recognition System using Sensor Network; it distinguishes locations. Furthermore, this paper proposes Intelligent Navigation System which presents the proper route for the user. INS evaluates the user's preference, tendency and environmental state using Sensor Network Module and current driving information. This system also uses Soft-computing method to learn and infer the person’s preference and tendency. This paper defines Intelligent Assistance Module (IAM) which is a connector in between a user and a robot; it is portable. All in all, we created a basic intelligent robot, Location Recognition System, and Environment Sensor Modules; we verified the proposed algorithm through computer simulations.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.112-114
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2006
최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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