Journal of Satellite, Information and Communications
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v.10
no.2
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pp.70-74
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2015
In this paper, satellite communication based video surveillance system that consisted of ultra-small aperture terminals with small-size smart vision sensor is proposed. The events such as forest fire, smoke, intruder movement are detected automatically in field and false alarms are minimized by using intelligent and high-reliable video analysis algorithms. The smart vision sensor is necessary to achieve high-confidence, high hardware endurance, seamless communication and easy maintenance requirements. To satisfy these requirements, real-time digital signal processor, camera module and satellite transceiver are integrated as a smart vision sensor-based ultra-small aperture terminal. Also, high-performance video analysis and image coding algorithms are embedded. The video analysis functions and performances were verified and confirmed practicality through computer simulation and vision sensor prototype test.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.3
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pp.296-301
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2011
This paper deals with the simultaneous localization and mapping system using cooperative robot. For recognizing environment, swarm robot uses the ultrasonic sensors and vision sensor. Ultrasonic sensors measure the distance information, and vision sensor recognizes the predefined landmark. we used SURF with excellent quality and fast matching in order to recognize landmark. Due to measurement error of sensors, we fusion them using particle filter for accurate localization and mapping. Finally, we show the feasibility of the proposed method through some experiments.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.309-312
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2005
본 논문에서는 비젼 시스템과 후각 센서를 이용하여 모바일 로봇의 냄새 발생지 탐색 기능을 구현 하였다. 모바일 로봇에서의 비젼 시스템은 많은 연구가 진행되어진 센싱 방식이지만, 후각 기능은 새롭게 지능 시스템의 센싱 방식으로 주목 받고 있는 추세이다. 이에 본 논문은 이전까지의 연구에서 보여준 임베디드 시스템에서의 가스 센싱 기능 구현을 벗어나 신경망 알고리즘을 이용하여 냄새를 구별 할 수 있는 후각 기능을 구현 하였으며, 비젼 시스템과 후각 센서의 복합적인 알고리즘을 통하여 냄새 발생지를 탐색하는 방법을 제시하였다. 또한 이를 실험하기 위해 AMOR(Autonomous Mobile Olfactory Robot)을 구현하여 남새 발생지 탐색 알고리즘의 효용성을 입증 하였다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.8
no.1
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pp.78-83
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2007
Robot collects surrounding information to recognize tile unknown environment by using various sensors such as visual, infrared ray and ultra sonic sensors. Although visual sensor is the most popular one, it has some difficulties in collecting data in dark or too bright environment due to sensitivity of the light. It also requests significant amount of calculation on collecting data from certain images with marked, straight and curved ones. As an alternative, ultra sonic sensor can simply overcome this visual sensing system's flaw and easily be used. It is easier than visual system, especially in case of collecting data on object and distance in dark environment. Ultra sonic sensor can replace the expensive visual sensing system not only in avoiding obstacles but also in reaching to the target area smoothly. The purpose of this paper is to develop the algorithm to optimize the environmental recognition, path planning and free-ranging by minimizing errors caused by inaccurate information and by considering characteristics of the ultra sonic rays such as refraction and diffusion. This paper also realizes the system that can recognize the environment and make the appropriate path planning by applying the algorithm on this moving robot.
This paper presents an efficient control algorithm that removes irregular burrs using vision and force sensors. In automated robotic deburring, the reference force should be accommodated to the profile of burrs in order to prevent the tool breakage. In this paper, (1) The profile of burrs is recognized by vision sensor and followed by the calculation of reference force, (2) Deburring expert's skill is transferred to robot. Finally, the performance of robot is evaluated through simulation and experiment.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.12
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pp.133-142
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1999
We introduce the algorithms of 2-D and 3-D position estimation using 2-D vision sensors. The sensors used in this research issue red laser slit light to the body. So, it is very convenient to obtain the coordinates of corner point or edge in sensor coordinate. Since the measured points are normally not fixed in the body coordinate, the additional conditions, that corner lines or edges are straight and fixed in the body coordinate, are used to find out the position and orientation of the body. In the case of 2-D motional body, we can find the solution analytically. But in the case of 3-D motional body, linearization technique and least mean squares method are used because of hard nonlinearity.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.05a
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pp.22-22
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2004
본 연구에서는 기존 개발된 이족보행 로봇의 자율 보행 및 지능화론 위하여 다양한 센서 시스템을 구성하여 이족보행 로봇에 적용하였다. 개발된 이족보행 로봇이 미지의 환경 내에서 지능적으로 원활한 자율 보행을 할 수 있도록 다양한 센서 시스템을 구성하였다. 센서들은 물체의 거리 측정 및 장애물을 회피하기 위해 초음파 센서, 적외선 센서를 적용하고, 대차물체의 탐색을 위해 비젼 시스템을 적용하였다. 또한 이족보행 로봇의 자세유지를 위한 자이로 센서와 보행시 로봇의 발바닥 착지 유무 및 바닥의 기울기 검출을 위한 압전 센서를 적용하였다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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