Seong-Hyeon Lee;Ah-Eun Kwak;Seung-Hye Lee;Tae-Kook Kim
Journal of Internet of Things and Convergence
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v.10
no.2
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pp.69-75
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2024
This paper proposes an IoT-based indoor autonomous driving system that applies SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) and Navigation techniques in a ROS (Robot Operating System) environment based on TurtleBot3. The proposed autonomous driving system can be applied to indoor autonomous wheelchairs and robots. In this study, the operation was verified by applying it to an indoor self-driving wheelchair. The proposed autonomous driving system provides two functions. First, indoor environment information is collected and stored, which allows the wheelchair to recognize obstacles. By performing navigation using the map created through this, the rider can move to the desired location through autonomous driving of the wheelchair. Second, it provides the ability to track and move a specific logo through image recognition using OpenCV. Through this, information services can be received from guides wearing uniforms with the organization's unique logo. The proposed system is expected to provide convenience to passengers by improving mobility, safety, and usability over existing wheelchairs.
This paper describes a finite element analysis (FEA) of the body frame of a subsea robot, Crabster200 (CR200). CR200 has six legs for mobility instead of screw type propellers, which distinguishes it from previous underwater robots such as remotely operated vehicles (ROVs) and autonomous underwater vehicles (AUVs). Another distinguishing characteristic is the body frame, which is made of carbon fiber reinforced plastic (CFRP). This body frame is designed as a rib cage structure in order to disperse the applied external loads and reduce the weight. The frame should be strong enough to support many devices for exploration and operation underwater. For a reasonable FEA, we carried out specimen tests. Using the obtained material properties, we performed a modal analysis and FEA for CR200 with a ready posture. Finally, this paper presents the FEA results for the CFRP body frame and the compares the characteristics of CFRP with conventional material, aluminum.
This paper proposes a model and train method that can real-time detect objects and distances estimation based on a monocular camera by applying deep learning. It used YOLOv2 model which is applied to autonomous or robot due to the fast image processing speed. We have changed and learned the loss function so that the YOLOv2 model can detect objects and distances at the same time. The YOLOv2 loss function added a term for learning bounding box values x, y, w, h, and distance values z as 클래스ification losses. In addition, the learning was carried out by multiplying the distance term with parameters for the balance of learning. we trained the model location, recognition by camera and distance data measured by lidar so that we enable the model to estimate distance and objects from a monocular camera, even when the vehicle is going up or down hill. To evaluate the performance of object detection and distance estimation, MAP (Mean Average Precision) and Adjust R square were used and performance was compared with previous research papers. In addition, we compared the original YOLOv2 model FPS (Frame Per Second) for speed measurement with FPS of our model.
USBL systems are essential for providing accurate positions of autonomous underwater vehicles (AUVs). On the other hand, the accuracy can be degraded by outliers because of the environmental conditions. A failure to address these outliers can significantly impact the reliability of underwater localization and navigation systems. This paper proposes a novel outlier rejection algorithm for AUV localization using Voronoi diagrams and query point calculation. The Voronoi diagram divides data space into Voronoi cells that center on ultra-short baseline (USBL) data, and the calculated query point determines if the corresponding USBL data is an inlier. This study conducted experiments acquiring GPS and USBL data simultaneously and optimized the algorithm empirically based on the acquired data. In addition, the proposed method was applied to a sensor fusion algorithm to verify its effectiveness, resulting in improved pose estimations. The proposed method can be applied to various sensor fusion algorithms as a preprocess and could be used for outlier rejection for other 2D-based location sensors.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.3
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pp.77-85
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2024
In this dissertation, a we designed and implemented a patrol robot that integrates a thermal imaging camera, speed dome camera, PTZ camera, radar, lidar sensor, and smartphone. This robot has the ability to monitor and respond efficiently even in complex environments, and is especially designed to demonstrate high performance even at night or in low visibility conditions. An orbital movement system was selected for the robot's mobility, and a smartphone-based control system was developed for real-time data processing and decision-making. The combination of various sensors allows the robot to comprehensively perceive the environment and quickly detect hazards. Thermal imaging cameras are used for night surveillance, speed domes and PTZ cameras are used for wide-area monitoring, and radar and LIDAR are used for obstacle detection and avoidance. The smartphone-based control system provides a user-friendly interface. The proposed robot system can be used in various fields such as security, surveillance, and disaster response. Future research should include improving the robot's autonomous patrol algorithm, developing a multi-robot collaboration system, and long-term testing in a real environment. This study is expected to contribute to the development of the field of intelligent surveillance robots.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.5
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pp.889-898
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2021
Currently, due to the demographic cliff phenomenon in Republic of Korea, A serious defense vacuum could occur due to the lack of South Korean military's personal strength. As a result, The South Korean military has a possibility to implement the polices the prepare for military provocations and preemptive strikes by the North Korean military while resolving the South Korean defense vacuum caused by the shrinking population. It seems like that the only way for the South Korean military to solve the shortage of personal strength due to the population decline is to reduce the number of Mechanized Units(MU) other than, infantry and automate, and autonomous driving the weapons system of the Mechanized Units(MU). In this paper, we propose the use of the virtual autonomous driving of the self propelled artillery K-9's in self selection of the position and occupation of position and self positioning in the position. At the same time in this paper, the self propelled artillery K-9 model robot is used to simulate and the explain about the operation method, necessity and feasibility in the self propelled artillery K-9. In addition, this paper predicted the problems that would arise if the South Korean military deployed autonomous driving self propelled K-9, in real combat.
Kim, Young-Duk;Kang, Won-Seok;An, Jin-Ung;Lee, Dong-Ha;Yu, Jae-Hwang
Journal of the Korean Society for Railway
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v.11
no.4
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pp.364-370
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2008
In this paper, we proposed new sensor network architecture with autonomous robots based on beacon mode and implemented real time monitoring system in real test-bed environment. The proposed scheme offers beacon based real-time scheduling for reliable association process with parent nodes and dynamically assigns network address by using NAA (Next Address Assignment) mechanism. For the large scale multi-sensor processing, our real-time monitoring system accomplished the intelligent database processing, which can generate not only the alert messages to the civilians but also process various sensing data such as fire, air, temperature and etc. Moreover, we also developed mobile robot which can support network mobility. Though the performance evaluation by using real test-bed system, we illustrate that our proposed system demonstrates promising performance for emergence monitoring systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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