The most important part in automated transport systems is steering control for lane keeping Most of systems developed so far have used the visual information for steering control. In this study, the steering control algorithm based on visual servoing has been developed and tested by applying it on Radio Controlled(R/C) model car equipped with one CCD camera. We also demonstrated the feasibility of using it as a pre-test car before the real car experiment in developing automated vehicles. In order to solve the problem of the limited spave and load of a model car, remote-brained approach has been taken. For steering control of a model car, the PD controller which uses the look ahead offset to generate control input has been implemented and the characteristics of the controller has been explained in view of kinematics. Some experimental results have been also illustrated so as to show the control performance and stability.
In teleoperating, as seeing the monitor screen obtained from a camera instituted in the working environment, human operator generally controls the slave arm. Because we can see only 2-D image in a monitor, human operator does not know the depth information and can not work with high accuracy. In this paper, we proposed a traded control method using an visual sensor for the purpose of solving this problem. We can control a teleoperation system with precision when we use the proposed algorithm. Not only a human operator command but also an autonomous visual sensor feedback command is given to a slave arm for the purpose of coincidence current image features and target image features. When the slave arm place in a distant place from the target position, human operator can know very well the difference between the desired image features and the current image features, but calculated visual sensor command have big errors. And when the slave arm is near the target position, the state of affairs is changed conversely. With this visual sensor feedback, human does not need coincide the detail difference between the desired image features and the current image features and proposed method can work with higher accuracy than other method without, sensor feedback. The effectiveness of the proposed control method is verified through series of experiments.
This paper proposes a hybrid visual servoing algorithm for the object tracking by a mobile robot with the stereo camera. The mobile robot with the stereo camera performs an object recognition and object tracking using the SIFT and CAMSHIFT algorithms for the hybrid visual servoing. The CAMSHIFT algorithm using stereo camera images has been used to obtain the three-dimensional position and orientation of the mobile robot. With the hybrid visual servoing, a stable balance control has been realized by a control system which calculates a desired angle of the center of gravity whose location depends on variations of link rotation angles of the manipulator. A PID controller algorithm has adopted in this research for the control of the manipulator since the algorithm is simple to design and it does not require unnecessary complex dynamics. To demonstrate the control performance of the hybrid visual servoing, real experiments are performed using the mobile manipulator system developed for this research.
Background: This research was conducted to understand balance training in trunk control, balance, and walking in stroke patients. Design: Randomized controlled trial. Methods: The subjects included 40 stroke patients, of whom 20 undertook balance training using visual information and the other 20 undertook balance training using balance boards. Using visual feedback, the balance training group used a training program within the static balanced evaluation tool, while the balance training group trained using a balance board. All subjects underwent 20 mins of neurodevelopmental treatment, and both target groups underwent 10 mins each of balance training by using either visual feedback or a balance board. The treatment period lasted a total of 4 weeks, twice a day. Trunk control before and after training was evaluated with the Trunk Impairment Scale. Balance capability was assessed by the Berg Balance Scale, Functional Reach Test, Timed Up and Go test, and Static balance measurement tool. Walking capacity was measured using gait measuring equipment, and cadence and velocity were measured. Results: Both groups showed a significant improvement in their interstitial control, balance, and gait ability after the experiments compared to before the experiments (p<0.05). The difference between the two groups was not significant. The visual feedback balance training group showed a more substantial improvement than the balance board training group. Conclusion: In this study, we found that the balance training combined with visual feedback contributes to improving trunk control, balance, and gait in patients with hemiplegia due to stroke. In addition to this, I believe that balanced training combined with visual feedback can be used as a training method when considering patients who lack interstitial control, balance, and gait ability.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.545-558
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2006
In this paper, PD-like visual servoing is modified in two ways: a sliding-mode observer is applied to estimate the joint velocities, and a RBF neural network is used to compensate the unknown gravity and friction. Based on Lyapunov method and input--to-state stability theory, we prove that PD-like visual servoing with the sliding mode observer and the neuro compensator is robust stable when the gain of the PD controller is bigger than the upper bounds of the uncertainties. Several simulations are presented to support the theory results.
This study deals with image-based visual servoing for automatic recharging of mobile robot. Because mobile robot must be recharged periodically, it is necessary to detect and move to docking station. Generally, laser scanner is used for detect of position of docking station. CCD Camera is also used for this purpose. In case of using cameras, the position-based visual servoing method is widely used. But position-based visual servoing method requires the accurate calibration and it is hard and complex work. Another method using cameras is image-based visual servoing. Recently, image based visual servoing is widely used for robotic application. But it has a problem that cannot have linear trajectory in the 3-dimensional space. Because of this weak point, image-based visual servoing has a limit for real application. In case of 2-dimensional movement on the plane, it has also similar problem. In order to solve this problem, we point out the main reason of the problem of the resolved rate control method that has been generally used in the image-based visual servoing and we propose an image-based visual servoing method that can reduce the curved trajectory of mobile robot in the cartesian space.
Visual inspection is regarded as one of the critical activities for quality control in a manufacturing company. it is thus important to improve the performance of detecting a defective part or product. There are three probable working modes for visual inspection: fully automatic (by automatic machines), fully manual (by human operators), and semi-automatic (by collaboration between human operators and automatic machines). Most of the current studies on visual inspection have been focused on the improvement of automatic detection performance by developing a better automatic machine using computer vision technologies. However, there are still a range of situations where human operators should conduct visual inspection with/without automatic machines. In this situation, human operators'performance of visual inspection is significant to the successful quality control. However, visual inspection of components assembled into a mobile camera module belongs to those situations. This study aims to investigate human performance issues in visual inspection of the components, paying more attention to human errors. For this, Abstraction Hierarchy-based work domain modeling method was applied to examine a range of direct or indirect factors related to human errors and their relationships in the visual inspection of the components. Although this study was conducted in the context of manufacturing mobile camera modules, the proposed method would be easily generalized into other industries.
Objective: This study presents the effect of visual feedback on one-hand gesture performance in vision-based gesture recognition system when people use gestures to control a screen device remotely. Backgroud: gesture interaction receives growing attention because it uses advanced sensor technology and it allows users natural interaction using their own body motion. In generating motion, visual feedback has been to considered critical factor affect speed and accuracy. Method: three types of visual feedback(arrow, star, and animation) were selected and 20 gestures were listed. 12 participants perform each 20 gestures while given 3 types of visual feedback in turn. Results: People made longer hand trace and take longer time to make a gesture when they were given arrow shape feedback than star-shape feedback. The animation type feedback was most preferred. Conclusion: The type of visual feedback showed statistically significant effect on the length of hand trace, elapsed time, and speed of motion in performing a gesture. Application: This study could be applied to any device that needs visual feedback for device control. A big feedback generate shorter length of motion trace, less time, faster than smaller one when people performs gestures to control a device. So the big size of visual feedback would be recommended for a situation requiring fast actions. On the other hand, the smaller visual feedback would be recommended for a situation requiring elaborated actions.
Purpose. The purpose of this study was to investigate the effect of visual field training on visual function, visual perception and attention enhancement. Methods. We examined the changes of visual function and visual perception tests for children with mild developmental disabilities through vision therapy. Results. At the time of the initial visit of the child, the ability to control not only distant and near visual function, but also accommodation, was also very limited. Also, the visual perception score was measured at 80 points. Through vision therapy, it was confirmed that the improvement of control ability as well as the visual function and visual perception function test results were also improved to 108 points. Conclusion. It was confirmed that vision therapy results in an improvement of visual function, improved visual perception ability, as well as visual perception ability, It was concluded that visual function affected visual perception, and that vision therapy used in order to prevent visual function deterioration was found to be very helpful.
The purpose of this study was to suggest a case study and anlaysis of the visual impact in dam construction through visual impact assessment method in Dong-sang river. The results can be summarized as follows; 1) For the evaluation of the visual impact of dam construction, five steps such as field analysis of visual status, finding visual sensitivity area and visual control point, making visual simulation material and evaluation, and visual impact analysis and assessment were suggested as desirable. 2) In the case study, the visual impact of dam construction was evaluated to be simple, unique, modern, static, cool and unfamiliar. 3) There was a few difference between the pre-construction and post-construction in statistical test. Especially, The dam in Man-Jee area was evaluated to be artificial, unique and destroyed in statistical difference, and then we design dam structure with visual friendliness. 4) In conclusion, there was high correlation between pre-construction landscape and post-construction landscape through semantic differential scale method using eleven adjectives. Therefore, we state that there is no visual impact for the dam construction for the moment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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