1960년도부터 컨테이너를 사용한 해상 물동량이 급격히 증가되어 부두에서 처리하여야할 컨테이너 양이 많이 증가되었다. 부두의 운용효율을 증가시키기 위하여 야드 크레인의 정확히 위치 검출이 상당히 중요한 과제이다. 본 논문에서는 엔코더 출력펄스와 적외선센서를 사용하여 정확하고 신속하게 크레인의 절대위치를 측정하는 기법을 제시하였다. 갠추리 바퀴에 직결된 엔코더 펄스를 카운팅하여 갠추리의 이동거리를 측정한 후, 바퀴의 슬립 통에 인하여 발생하는 측정오차를 보상하기 위하여 적외선센서를 사용하였다. 실제 크레인의 1/10 축소한 시뮬레이터로 실험을 수행하여 본 논문에서 제시한 기법의 타당성을 확인하였다.
Shaft encoder which encodes the rotational angle of a shaft becomes more important recently due to factory automation and office automation. Although an absolute type encoder is more dsirable due to its convenience an incremental encoder is commonly used because of its cost and technical difficulties Fabricating a high resolution absolute encoder is very diff-cult because the physical size is limited by currently available technology. In order to overcome this difficulty Moire fringe can be used incorporated with gray code. In order to measure the position of fringes which move as the code disk rotates a neural network was developed in this paper. Formerly fringe position is usually measured by a sophisticated software which needs a little long calculation time. However using nerual network method can eliminate such calculation time even though it needs learning job The pro-posed method is verified through several experiments.
An absolute type shaft encoder which utilized moire fringe will be presented in this paper. Linear moire fringe is commonly used to measure the displacement of the linear motion. However, an absolute encoder which measure the rotation angle of a shaft is operated usually with a code disk which the gray code pattern is printed on. Such encoder has inherently resolution limit because of the patterning mechanism and sensing mechanism. In order to measure the position of fringes which move as the code disk rotates, neural network was developed in this paper. Formerly fringe position is usually measured by a sophisticated software, which needs a little long calculation time. However, using neural network method can eliminate such calculation time, even though it needs learning job. The proposed method is verified through several experiments.
최근 가정용 로봇 연구가 활발히 진행됨에 따라, 가정과 같은 다이내믹한 환경에서 로봇이 목소리를 포함한 음원에 반응하고 그 위치를 정확히 찾아가는 것이 매우 중요해지고 있다. 인간이 목표물에 도달하기 위해 경로를 선택할 때, 그 목표물이 소리인 경우는 현재 위치에서 음원의 방향을 추적한다. 또한 그 목표물의 위치가 지도로 주워질 경우에는 현재 위치와 목표물의 절대적 방위를 기준으로 추적한다. 본 논문에서는 이처럼 사람이 다른 사람의 목소리를 듣고 반응하거나 어떤 방향으로 가고자할 때 소리가 나는 방향이나 지도를 통해 대략 자신만의 방위를 만드는 것에 착안하여, 지능형 모바일 로봇에 음원추적 장치와 전자나침반을 장착함으로써 음원의 방향 또는 절대 방위를 기준으로 목표물을 찾아가는 알고리즘을 제시하고자 한다.
Since 1960s. container shipping volume has increased dramatically and continuous on a trend of rapid growth, and so the number of containers handled at the port increases. In order to improve yard crane operating efficiency, the precise position measurement of the yard crane is important. This paper describes the method to measure the absolute position of yard crane using the output pulse of an encoder and infrared sensors. The crane position is calculated by counting the output pulse of an incremental encoder, which is mounted on the wheel in the crane. By the way, the wheel slippage on rail may cause some errors in crane position information obtained from encoder pulses, and the errors in the crane position information are compensated with infrared sensors. The performance of proposed method is verified on experimental results with the simulator of yard crane, the size of which is about 1/10 with the real crane.
A new method of estimating the pose of a mobile-task robot is developed based upon an active calibration scheme. The utility of a mobile-task robot is widely recognized, which is formed by the serial connection of a mobile robot and a task robot. For the control of the mobile robot, an absolute position sensor is necessary. This paper proposes an active calibration scheme to estimate the pose of a mobile robot that carries a task robot on the top. The active calibration scheme is to estimate a pose of the mobile robot using the relative position/orientation to a known object whose location, size, and shape are known a priori. Through the homogeneous transformation, the absolute position/orientation of the camera is calculated and that is propagated to getting the pose of a mobile robot. With the experiments in the corridor, the proposed active calibration scheme is verified experimentally.
In this paper, we developed a ground power supply system through the ground electrodes for a mobile robot moving in the constrained region. By external scan circuit through the electrodes, it is also possible to detect the absolute position of the robot without any additional sensors. Since the heavy weighted-battery for electric power supply and the expensive absolute position sensors are removable from the robot by using for proposed system, the resulting mobile robot system becomes cost-effective and dynamically fast.
Recently, with the development of service robots and with the new concept of ubiquitous world, the position estimation of mobile objects has been raised to an important problem. As pre-liminary research results, some of the localization schemes are introduced, which provide the absolute location of the moving objects subjected to large errors. To implement a precise and convenient localization system, a new absolute position estimation method for a mobile robot in indoor environment is proposed in this paper. Design and implementation of the localization system comes from the usage of active beacon systems (based upon RFID technology). The active beacon system is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter: 1. The RFID receiver gets the synchronization signal from the mobile robot and 2. The ultra-sonic transmitter sends out the traveling signal to be used for measuring the distance. Position of a mobile robot in a three dimensional space can be calculated basically from the distance information from three beacons and the absolute position information of the beacons themselves. Since it is not easy to install the beacons at a specific position precisely, there exists a large localization error and the installation time takes long. To overcome these problems, and provide a precise and convenient localization system, a new auto calibration algorithm is developed in this paper. Also the extended Kalman filter has been adopted for improving the localization accuracy during the mobile robot navigation. The localization accuracy improvement through the proposed auto calibration algorithm and the extended Kalman filter has been demonstrated by the real experiments.
This paper proposes an efficient localization algorithm in the RFID sensor space for the precise localization of a mobile robot. The RFID sensor space consists of embedded sensors and a mobile robot. The embedded sensors, that is tags are holding the absolute position data and provide them to the robot which carries a reader and requests the absolute position fur localization. The reader, it is called as antenna usually, gets several tag data at the same time within its readable range. It takes time to read all the tags and to process the data to estimate the position, which is a major factor to deteriorate the localization accuracy. In this paper, an efficient algorithm to estimate the position and orientation of the mobile robot as quickly as possible has been proposed. Along with the algorithm, a new allocation of the tags in the RFID sensor space is also proposed to improve the localization accuracy. The proposed algorithms are demonstrated and verified through the real experiments.
In the context of auto-landing containers from a container ship to a truck or automatic guided vehicle and vice versa, this research investigates three schemes, one in Part I and two in Part II, for measuring the absolute position of a container. Coordinate transformations between the reference-coordinate, sensor-coordinate, and body-coordinate systems are briefly discussed. The scheme explored in Part I aims the use of three laser-slit sensors, which are relatively inexpensive. In this case, nine nonlinear equations are formulated for six unknown variables (three for orientation and three for position), so a closed-form solution is not available. Instead, an approximate solution through linearization was derived. An advantage of the method in Part I is its ability to measure an absolute position in 3D space, while a disadvantage is the computation time required to obtain pseudo-inverses and the approximate nature of the obtained solution. Numerical examples are provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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