Kim, Yunsung;Lee, Dongoen;Jeong, Seonghoon;Moon, Hyeongil;Yu, Changseung;Lee, Kangyoung;Choi, Juneyoul;Kim, Youngjae
The Journal of Korea Robotics Society
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v.16
no.4
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pp.327-335
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2021
In this paper, we propose an embedded robot system based on "ROS2 on Yocto" that can support various robots. We developed a lightweight OS based on the Yocto Project as a next-generation robot platform targeting cloud robotics. Yocto Project was adopted for portability and scalability in both software and hardware, and ROS2 was adopted and optimized considering a low specification embedded hardware system. We developed SLAM, navigation, path planning, and motion for the proposed robot system validation. For verification of software packages, we applied it to home cleaning robot and indoor delivery robot that were already commercialized by LG Electronics and verified they can do autonomous driving, obstacle recognition, and avoidance driving. Memory usage and network I/O have been improved by applying the binary launch method based on shell and mmap application as opposed to the conventional Python method. Finally, we verified the possibility of mass production and commercialization of the proposed system through performance evaluation from CPU and memory perspective.
This paper is a study on a transport robot capable of autonomously driving to a destination using a QR code in an indoor environment. The transport robot was designed and manufactured by attaching a lidar sensor so that the robot can maintain a certain distance during movement by detecting the distance between the camera for recognizing the QR code and the left and right walls. For the location information of the delivery robot, the QR code image was enlarged with Lanczos resampling interpolation, then binarized with Otsu Algorithm, and detection and analysis were performed using the Zbar library. The QR code recognition experiment was performed while changing the size of the QR code and the traveling speed of the transport robot while the camera position of the transport robot and the height of the QR code were fixed at 192cm. When the QR code size was 9cm × 9cm The recognition rate was 99.7% and almost 100% when the traveling speed of the transport robot was less than about 0.5m/s. Based on the QR code recognition rate, an experiment was conducted on the case where the destination is only going straight and the destination is going straight and turning in the absence of obstacles for autonomous driving to the destination. When the destination was only going straight, it was possible to reach the destination quickly because there was little need for position correction. However, when the destination included a turn, the time to arrive at the destination was relatively delayed due to the need for position correction. As a result of the experiment, it was found that the delivery robot arrived at the destination relatively accurately, although a slight positional error occurred while driving, and the applicability of the QR code-based destination self-driving delivery robot was confirmed.
In this paper, we propose a lightweight object classification system using a LiDAR sensor for delivery service robots. The 3D point cloud data is encoded into a 2D pseudo image using a Pillar Feature Network (PFN), and then passed through a lightweight classification network designed based on Depthwise Separable Convolutional Neural Networks (DS-CNN). The implementation results show that the designed classification network has 9.08K parameters and 3.49M Multiply-Accumulate (MAC) operations, while supporting a classification accuracy of 94.94%.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.6
no.2
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pp.30-39
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2016
This research presents the development of a self-governing mobile robot navigation system for indoor construction applications. This self-governing robot navigation system integrated robot control units, various positioning techniques including a dead-reckoning system, a UWB platform and motion sensors, with a BIM path planner solution. Various algorithms and error correction methods have been tested for all the employed sensors and other components to improve the positioning and navigation capability of the system. The research demonstrated that the path planner utilizing a BIM model as a navigation site map could effectively extract an efficient path for the robot, and could be executed in a real-time application for construction environments. Several navigation strategies with a mobile robot were tested with various combinations of localization sensors including wheel encoders, sonar/infrared/thermal proximity sensors, motion sensors, a digital compass, and UWB. The system successfully demonstrated the ability to plan an efficient path for robot's movement and properly navigate through the planned path to reach the specified destination in a complex indoor construction site. The findings can be adopted to several potential construction or manufacturing applications such as robotic material delivery, inspection, and onsite security.
This paper deals with the development of a deep-learning-based robot that recognizes various types of stairs and performs a mission to go up to the target floor. The overall motion sequence of the robot is performed based on the ROS robot operating system, and it is possible to detect the shape of the stairs required to implement the motion sequence through rapid object recognition through YOLOv4 and Cuda acceleration calculations. Using the ROS operating system installed in Jetson Nano, a system was built to support communication between Arduino DUE and OpenCM 9.04 with heterogeneous hardware and to control the movement of the robot by aligning the received sensors and data. In addition, the web server for robot control was manufactured as ROS web server, and flow chart and basic ROS communication were designed to enable control through computer and smartphone through message passing.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.1165-1168
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1995
This paper describes the evaluation of a robot based filament winding cell consisting of an industrial robot (ASEA IRB 6/2) and an in-house fabricated mandrel drive mechanism, both being coordinated by a personal computer. As in many manufacturing processes, tradeoffs exist between accuracy and speed. The accuracy versus speed relationships of the robotic winding cell were experimentally determined for discrete, fine and medium movement modes while traversing a segmented delivery eye path for a cylindrical mandrel in three configurations (in-line, offset and angled with respect to the axis of rotation). the results show that the robot winding cell is appropriate for very accurate winding of fibre strands if the mandrel axis is concentric with the mandrel drive axis and the discrete mode(i.e. low speed) of the robot is used.
For disaster exploration and surveillance application, this paper aims to present a novel application of a multi-robot agent based on WSN and to evaluate a multi-hop communication caused by the robotics correspondingly, which are used in the uncertain and unknown subterranean tunnel. A Primary-Scout Multi-Robot System (PS-MRS) was proposed. A chain topology in a subterranean environment was implemented using a trimmed ZigBee2006 protocol stack to build the multi-hop communication network. The ZigBee IC-CC2530 modular circuit was adapted by mounting it on the PS-MRS. A physical experiment based on the strategy of PS-MRS was used in this paper to evaluate the efficiency of multi-hop communication and to realize the delivery of data packets in an unknown and uncertain underground laboratory environment.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.37
no.4
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pp.61-80
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2020
This study attempted to propose various application and function improvement plans by analyzing robots operated in the libraries. Thus, the types and functions of robots operated by 16 domestic and foreign libraries were examined. Most of them were used for Librarian Assistance (Book Inventory, Book Delivery, Etc.) and User Service (Facility Guide, Search Aids, Etc.). Besides, the introduction of robots in the National Library of Korea (NLK) and their functional limitations were analyzed. As a result, this study presented the need to develop additional functions for the robot, develop quarantine and security robots, the need for a national-level policy for robot diffusion, and build a robot ecosystem.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.2
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pp.160-167
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2023
This study focuses on the development of a Last-Mile delivery service using unmanned vehicles to deliver goods directly to the end consumer utilizing drones to perform autonomous delivery missions and an image-based precision landing algorithm for handoff to a robot in an intermediate facility. As the logistics market continues to grow rapidly, parcel volumes increase exponentially each year. However, due to low delivery fees, the workload of delivery personnel is increasing, resulting in a decrease in the quality of delivery services. To address this issue, the research team conducted a study on a Last-Mile delivery service using unmanned vehicles and conducted research on the necessary technologies for drone-based goods transportation in this paper. The flight scenario begins with the drone carrying the goods from a pickup location to the rooftop of a building where the final delivery destination is located. There is a handoff facility on the rooftop of the building, and a marker on the roof must be accurately landed upon. The mission is complete once the goods are delivered and the drone returns to its original location. The research team developed a mission planning algorithm to perform the above scenario automatically and constructed an algorithm to recognize the marker through a camera sensor and achieve a precision landing. The performance of the developed system has been verified through multiple trial operations within ETRI.
Lee, Sang Young;Kim, Hyun Su;Kim, Young Long;Hong, Seok Ho;Kim, Dong Hwan
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.4
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pp.569-579
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2013
Robot control and image processing using a smartphone and Wi-Fi communication is introduced. The robot has a wheel and quadruped mechanism that is transformed according to the environment and is mainly used for drug bottle delivery. The captured image on the camera is transmitted to the smartphone in the form of stream data, and the image data is processed in the smartphone to enable the robot to identify an object and to control the robot itself. A network was constructed so that only image data from the stream data was used, and an image processing scheme to identify the drug bottle and deliver it to a person using a robot arm is also presented. In this study, image processing techniques and algorithms were purely implemented on a smartphone with considerable computational power and multiple functions rather than a computer, which contributes to the intelligence and miniaturization of the robot system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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