In this thesis, we develop a vision based hand motion recognition system using a camera with two rotational motors. Existing systems were implemented using a range camera or multiple cameras and have a limited working area. In contrast, we use an uncalibrated camera and get more wide working area by pan-tilt motion. Given an image sequence provided by the pan-tilt camera, color and pattern information are integrated into a tracking system in order to find the 2D position and direction of the hand. With these pose information, we estimate 3D motion plane on which the gesture motion trajectory from approximately forms. The 3D trajectory of the moving finger tip is projected into the motion plane, so that the resolving power of the linear gesture patterns is enhanced. We have tested the proposed approach in terms of the accuracy of trace angle and the dimension of the working volume.
This paper presents a S-band phased array antenna system for receiving LEO satellite telemetry signals. The proposed antenna, which is performed to be beam-tiled along the elevation direction, consists of 16 sub-array assemblies, 16 active circuit modules, a perpendicular feed network and a control/power unit. In order to precisely track an LEO satellite, the developed antenna is placed with its elevation axis along the projected trajectory of the satellite on the earth. The center of antenna aperture is facing to the maximum elevation angle in the LEO trajectory. The beam-tilted angles for tracking LEO satellite are obtained by calculating accurately satellite points. Satellite tracking measurements are carried out in the range of ±30° with the respect to the maximum elevation angle. The S/N ratio of 16.5 dB and the Eb/No of 13.3 dB at the maximum elevation angle are obtained from the measurements. The measured result agrees well with the pre-analyzed system margin.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.1
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pp.101-108
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2004
An electro-hydraulic manipulator using hydraulic actuators has many nonlinear elements, and its parameter fluctuations are greater than those of an electrically driven manipulator. So it is relatively difficult to obtain stable control performance. In this report, we applied disturbance estimation and compensation type robust control to all axes in a 3-link electro-hydraulic manipulator. From the results of experiment, it was confirmed that the performance of trajectory tracking and attitude regulating is greatly improved by the disturbance observer, which model is the same for each axis. On the other hand, for the autonomous assembly tasks, it is said that compliance control is one of the most available methods. Therefore we proposed compliance control which is based on the position control by disturbance observer for our manipulator system. To realize more stable contact work, the states in the compliance loop are feedback, where not only displacement but also velocity and acceleration are considered. And we applied this compliance control to Peg-in-Hole insertion task and analyzed mechanical relation between peg and hole. Also we proposed new method of shifting the position of end-effector periodically for the purpose of smooth insertion. As a result of using this method, it is experimentally confirmed that Peg-in-Hole insertion task with a clearance of 0.05[mm]can be achieved.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.12
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pp.1241-1248
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2004
A controller of wheeled mobile robot(WMR) based on Lyapunov theory is designed and a Fuzzy-Neural Network algorithm is applied to this system to adjust controller gain. In conventional controller of WMR that adopts fixed controller gain, controller can not pursuit trajectory perfectly when initial condition of system is changed. Moreover, acquisition of optimal value of controller gain due to variation of initial condition is not easy because it can be get through lots of try and error process. To solve such problem, a Fuzzy-Neural Network algorithm is proposed. The Fuzzy logic adjusts gains to act up to position error and position error rate. And, the Neural Network algorithm optimizes gains according to initial position and initial direction. Computer simulation shows that the proposed Fuzzy-Neural Network controller is effective.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.12
no.5
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pp.277-286
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2017
This paper introduces mathematical modelling and control algorithm of expendable mine disposal vehicle. This vehicle has two longitudinal thrusters, one vertical thruster and internal mass moving system which can control pitch rate. Also, the vehicle has an optical camera and forward looking sonar for underwater mine detection and classification. The vehicle is controlled via an optical cable connected with operating console on the mother ship. We describe the vehicle's 6DOF dynamic model and controller which can track the desired trajectory for the way-point tracking. These simulation results shows guidance and maneuvering performance which has other sensor data or not.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.18
no.2
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pp.82-89
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2015
This study proposes a new approach to design and control for autonomous mobile robots. In this paper, we describes a fuzzy logic based visual servoing system for an autonomous mobile robot. An existing system always needs to keep a moving object in overall image. This mes difficult to move the autonomous mobile robot spontaneously. In this paper we first explain an autonomous mobile robot and fuzzy logic system. And then we design a fuzzy logic based visual servoing system. We extract some features of the object from an overall image and then design a fuzzy logic system for controlling the visual servoing system to an exact position. We here introduce a shooting robot that can track an object and hit it. It is illustrated that the proposed system presents a desirable performance by a computer simulation and some experiments.
The practical implementation of model reference adaptive systems(MRAS) using digital computer requires the derivation of discrete-time adaptation laws. This is specially important in the case of direct driver robot and light weight manipulator where inertia changes ang gravity effects are significant. We develope a discrete-time model reference adaptive control scheme for trajectory tracking of robot manipulator. Instead of the conventional Lyapunov approach hyperstabillty theory is more appealing than the Lyapunov approach. It is better suited to discrete time systems and offers more flexibility in design by providing additional free design parameters.
In this paper we are interested in the control of Doubly Fed Induction Machine (DFIM) using the Passivity Based Control (PBC). This work presents a solution to the problem of DFIM that requires a state observer. The proposed method shows very important advantages for nonlinear systems, especially in the trajectory tracking to achieve the needed DFIM performance. In the obtained results, the passivity provides high efficiency in DFIM based system, namely in its stability and robustness. An improvement behavior has been observed in comparison to the results given by the RST controller.
The automatic determination of vehicle operation status as well as continuous tracking of vehicle location with intelligent management is one of major elements to achieve the goals. Especially, vehicle operation status can only be analyzed in terms of expert experiences with real-time location data with scheduling information. However the scheduling information of individual vehicle is very difficult to be interpreted immediately because there are hundreds of thousand vehicles are run at the same time in the national wide range workplace. In this paper, we propose the location-based knowledge management system(LKMs) using the active trajectory analysis method with routing and scheduling information to cope with the problems. This system uses an inference technology with dispatching and geographic information to generate the logistics knowledge that can be furnished to the manager in the central vehicle monitoring and controlling center.
This study is intended to build a controller of redundant manipulators with the simultaneous abilities of trajectory tracking and obstacle avoidance without any preparations of path planning to achieve full automation even for one production of one kind, while keeping the avoidance ability high and keeping its shape away from object to reduce the possibility that the manipulator crashes to the object. To evaluate the avoidance ability of the intermediate link, we proposed a scalar value of Avoidance Manipulability Shape Index(AMSI), which is independent of the obstacle's shape. On the other hand, the danger to crash to the obstacle is depending on the shape of the obstacle, which could be evaluated by the potential field set around the obstacle. This paper proposes control method of the manipulator's shape based on the AMSI to simultaneously avoid obstacles and keep the avoidance ability high with potential.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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