In this paper, the wall following navigation algorithm of the mobile robot using a mono vision system is described. The key points of the mobile robot navigation system are effective acquisition of the environmental information and fast recognition of the robot position. Also, from this information, the mobile robot should be appropriately controlled to follow a desired path. For the recognition of the relative position and orientation of the robot to the wall, the features of the corridor structure are extracted using the mono vision system, then the relative position, the offset distance and steering angle of the robot from the wall, is derived for a simple corridor geometry. For the alleviation of the computation burden of the image processing, the Kalman filter is used to reduce search region in the image space for line detection. Next, the robot is controlled by this information to follow the desired path. The wall following control scheme by the PD control scheme is composed of two control parts, the approaching control and the orientation control, and each control is performed by steering and forward-driving motion of the robot. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, the real time navigation experiments are performed. Through the result of the experiments, the effectiveness and flexibility of the suggested algorithm are verified in comparison with a pure encoder-guided mobile robot navigation system.
A new soft finger mechanism using a spring as a backbone is proposed in this work. It is a 4 DOF mechanism that consists of a spring and 3 cylinders, which behave like joints with 3 up-and-down rotations and 1 left-and-right rotation. To control each joint, cylinders have small holes in their cross-sectional areas, and wires of different length are penetrated into these holes. We can control each joint by pulling the corresponding wire. The forward kinematics is solved by using the geometry of mechanism. And the relationship (Jacobian) between the linear velocity of the wires and the joint angular rate is obtained. A virtual simulator is developed to test the validity of the kinematic model. In the experiment, first, the position control is conducted by tracking a given trajectory. Second, to verify the flexibility and safety, we show that the soft finger deflects in a safe manner, in spite of the collision with environment.
In this paper, some differential geometric conditions for the observer using a recurrent neural network are provided in terms of a stochastic nonlinear system control. In the stochastic nonlinear system, it is necessary to make an additional condition for observation of stochastic nonlinear system, called perfect filtering condition. In addition, we provide a observer using a recurrent neural network for the observation of a stochastic nonlinear system with the proposed observation conditions. Computer simulation shows that the control performance of the stochastic nonlinear system with a observer using a recurrent neural network satisfying the proposed conditions is more efficient than the conventional observer as Kalman filter
This paper presents a vision based autonomous inspection system for welding quality control of car sinking seat. In order to overcome the precision error that arises from a visible inspection by operator in the manufacturing process of a car sinking seat, this paper proposes the MVWQC (machine vision based welding quality control) system. This system consists of the CMOS camera and NI machine vision system. The image processing software for the system has been developed using the NI vision builder system. The geometry of welding bead, which is the welding quality criteria, is measured by using the captured image with median filter applied on it. Experiments have been performed to verify the proposed MVWQC of car sinking seat.
Chip control is a major problem in automatic machining process, especially in finish operation. Chip breaker is one of the important factors to be determined for the scheme of chip control. As unbroken chips are grown, there deteriorate quality of the surface roughness and process automation can be carried out. In this study, to get rid of chip curling problem while turning internal hole, optimal chip breaker is selected form the experiment. The experiment is planned with Taguchi's method that is based on the orthogonal arrary of design factor. From the respose table, cutting speed, feedrate, depth of cut, and tool geometry are major factors affecting chip formation. Then, optmal chip breaker is selected and this is verified good enough for chip control from the experiment.
In this paper, we propose a new driving mode control algorithm for a mobile robot based on obstacle detection. The robot has a variable geometry single-tracked mechanism, so it can maximize a contact length with ground for the adaptability to off-road and puesue a stable system due to the lower center of gravity. However this robot system embodied passive type according to operator. In this reason, several problems are detected. So, this research presents a new method of obstacle detection using PSD infrared sensors and translates the variable tracks on the best suited driving mode actively. And experimental results about mentioned are presented.
This paper presents a methodology for developing the graphic simulator for a robotic workcell. The Petri Net model is applied to described the system state and the workcell simulation is performed by the event scheduling approach of the model. For the graphic display of simulation process, the information of the workcell resources are stored in hierachically-structured data_babe, and the geometry of the resources is described by robot modelling, component modelling, and world modelling.
In this paper, we used a laser range finder (LRF) to detect both the static and dynamic obstacles for the safe navigation of a mobile robot. LRF sensor measurements containing the information of obstacle's geometry are first processed to extract the characteristic points of the obstacle in the sensor field of view. Then the dynamic states of the characteristic points are approximated using kinematic model, which are tracked by associating the measurements with Probability Data Association Filter. Finally, the collision avoidance algorithm is developed by using fuzzy decision making algorithm depending on the states of the obstacles tracked by the proposed obstacle tracking algorithm. The performance of the proposed algorithm is evaluated through experiments with the experimental mobile robot.
In this paper, mathematical modeling and dynamic characteristics analysis of a continuously variable damper used for semi-active suspension systems are investigated. After analyzing the geometry of a typical continuously variable damper, models for various components including piston, orifices, spring, and valves are proposed and the flow equations during expansion and compression strokes are derived. To verify the mathematical models developed, the dynamic characteristics of the models are simulated using MATLAB/SIMULINK and are compared with experimental results. It was confirmed that the developed models represent well the actual damper and can be used for control system design.
This paper presents investigation of an arc force sensor for a robotic welding control system. Arc force sensor is employed in this research to monitor the bead geometry of the arc welding process. Arc force sensor mounted at the end of the robot wrist was employed to measure the arc force applied to the weld. Experimental configuration for measurement of arc force was used to quantify the changes in the arc force distributions of the plate being welded. A relationship between the bead dimension and the arc force distributions was established. The sensor information was used to establish a relationship between welding current and arc force. Arc force sensor have shown to be one of the most sophisticated technique to monitor perturbations that occurred during robotic arc welding process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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