This paper describes the control of a health care robot (called Welfare Liferobot) with voice commands. The welfare liferobot is an intelligent autonomous mobile robot with its own control system on-board and the set of sensors to perceive an environment. It is a natural way to control the welfare liferobot by use of voice command for the usage of keyboard and mouse may present a difficult problem to the elderly and the handicapped. Voice input as the main control modality can offer many advantages. A set of oral commands is included, and each command has its associated function. These control words (commands) have to be chosen by user. Each time a voice command is recognized by the robot, it executes the pre-assigned action ...
The voting algorithm for action selection performs self-improvement by Reinforcement learning algorithm in the dynamic environment. The proposed voting algorithm improves the navigation of the robot by adapting the eligibility of the behaviors and determining the Command Set Generator (CGS). The Navigator that using a proposed voting algorithm corresponds to the CGS for giving the weight values and taking the reward values. It is necessary to decide which Command Set control the mobile robot at given time and to select among the candidate actions. The Command Set was learnt online by means as Q-learning. Action Selector compares Q-values of Navigator with Heterogeneous behaviors. Finally, real-world experimentation was carried out. Results show the good performance for the selection on command set as well as the convergence of Q-value.
This paper proposes a layered protocol to interpret voice commands of the user´s own language to a machine, to control it in real time. The layers consist of speech signal capturing layer, lexical analysis layer, interpretation layer and finally activation layer, where each layer tries to mimic the human counterparts in command following. The contents of a continuous voice command are captured by using Hidden Markov Model based speech recognizer. Then the concepts of Artificial Neural Network are devised to classify the contents of the recognized voice command ...
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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제18권6호
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pp.755-761
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2015
Satellite Air-defence Warning System receives the aircraft/ballistic track information and air defense control command obtained from Master Control & Reporting Center (MCRC) and Air Missile Defence Cell (AMD Cell) Systems. It consists of terminal and control system to propagate track information and air defense control command control via the military satellite communications. In this paper, there were described track information, air defense control command, the frame structure of modem to transmit a voice information and modulation/demodulator design, network synchronization methods via the satellite network.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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제16권6호
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pp.176-182
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1999
In this paper, we consider a decoupling control and a servo control for the JINAMCHA of which the cart and the pointer is coupled very strongly. The right eigenstructure assignment(i.e. simultaneous assignment of eigenvalues and right eigenvectors) is used for decoupling the motions of the cart and the pointer. The CGT(Command Generator Tracker) is used for a servo control of the JINAMCHA. The performance of the proposed control scheme, that is the combination of the right eigenstructure assignment and the CGT, is evaluated by simulations. The results show that the proposed controller has better performance than the LQR with limiting properties and the conventional LQ servo.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제10권9호
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pp.809-815
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2004
Researches on mobile robots have been mainly focused on the autonomous navigation and a lot of interesting results have been published so far. Most of applications are, however, fancy, unpractical, and very expensive to be used for 'UN-expensive' purpose. Well-known soccer robot may be an example of unpractical application. Un-autonomous mobile robot has, however, potential for a lot of practical applications. Especially, tele-operation of the un-autonomous mobile robot may the central issue of research. Major research topics for the tele-operated un-autonomous mobile robot include development of a force reflecting joystick for tele-operation and development of a sophisticated algorithm for smooth tele-operation. A new concept named fuzzy command smoothing algorithm is proposed in this paper in order to provide smooth motion to a tele-operated mobile robot. It gives smooth motion command to the mobile robot from possibly abrupt quick turn motion command of the joystick using fuzzy logic. Simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제15권2호
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pp.176-183
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2009
This paper proposes command signal generating method for a wearable robot using the force as the input signal. The basic concept of this system pursues the combination of the natural and sophisticated intelligence of human with the powerful motion capability of the robot. We define a task for the command signal generation to operate with the human body simultaneously, paying attention to comfort and ease of wear. In this study, we suggest a basic exoskeleton experimental system to evaluate a HRI(Human Robot Interface), selecting interfaces of arm braces on both wrists and a weight harness on the torso to connect the robot and human. We develop the HRI to provide a command for the robot motion. It connects between the human and the robot with the multi-axis load-cell, and it measures the relative force between the human and the robot. The control system calculates the trajectory of end-effector using this force signal. In this paper, we verify the performance of proposed system through the motion of elbow E/F(Extension/Flexion), the shoulder E/F and the shoulder Ab/Ad (Abduction/Adduction).
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제13권8호
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pp.726-734
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2007
Generally, a mobile robot is moved by original input programs. However, it is very hard for a non-expert to change the program generating the moving path of a mobile robot, because he doesn't know almost the teaching command and operating method for driving the robot. Therefore, the teaching method with speech command for a handicapped person without hands or a non-expert without an expert knowledge to generate the path is required gradually. In this study, for easily teaching the moving path of the autonomous mobile robot, the autonomous mobile robot with the function of speech recognition is developed. The use of human voice as the teaching method provides more convenient user-interface for mobile robot. To implement the teaching function, the designed robot system is composed of three separated control modules, which are speech preprocessing module, DC servo motor control module, and main control module. In this study, we design and implement a speaker dependent isolated word recognition system for creating moving path of an autonomous mobile robot in the unknown environment. The system uses word-level Hidden Markov Models(HMM) for designated command vocabularies to control a mobile robot, and it has postprocessing by neural network according to the condition based on confidence score. As the spectral analysis method, we use a filter-bank analysis model to extract of features of the voice. The proposed word recognition system is tested using 33 Korean words for control of the mobile robot navigation, and we also evaluate the performance of navigation of a mobile robot using only voice command.
Objective: The aim of this study is to investigate learnability of gestures-commands pair when people use gestures to control a device. Background: In vision-based gesture recognition system, selecting gesture-command pairing is critical for its usability in learning. Subjective preference and its agreement score, used in previous study(Lim et al., 2012) was used to group four gesture-command pairings. To quantify the learnability, two learning models, average time model and marginal time model, were used. Method: Two sets of eight gestures, total sixteen gestures were listed by agreement score and preference data. Fourteen participants divided into two groups, memorized each set of gesture-command pair and performed gesture. For a given command, time to recall the paired gesture was collected. Results: The average recall time for initial trials were differed by preference and agreement score as well as the learning rate R driven by the two learning models. Conclusion: Preference rate agreement score showed influence on learning of gesture-command pairs. Application: This study could be applied to any device considered to adopt gesture interaction system for device control.
Park, Yang-Su;Kang, Jeng-Ho;Park, Yoon-Myung;Cho, Yong-Gab
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.67.3-67
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2001
A fuzzy control strategy is described which is utilized to control the joint angle and tip deflection in single flexible manipulator. In this paper, an existing model for a single flexible manipulator is used f3r the initial development of an FLC. One FLC is designed to govern the joint angle of the manipulator as it is rotated from one position to another, and a second FLC is designed to attenuate the tip deflection which result from joint angle body motion. Reference Trajectory Command is an important method to reduce vibration in flexible beam. This paper presents a very simple command control shaping which eliminates multiple mode residual vibration in a flexible beam combined fuzzy controller ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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