This paper is to technically implement the sensing platform for Home-Wellness Robot. First, self-localization technique is based on a smart home and object in a home environment, and IOT(Internet of Thing) between Home Wellness Robots. RF tag is set in a smart home and the absolute coordinate information is acquired by a object included RF reader. Then bluetooth communication between object and home wellness robot provides the absolute coordinate information to home wellness robot. After that, the relative coordinate of home wellness robot is found and self-localization through a stereo camera in a home wellness robot. Second, this paper proposed fuzzy control methode based on a vision sensor for approach object of home wellness robot. Based on a stereo camera equipped with face of home wellness robot, depth information to the object is extracted. Then figure out the angle difference between the object and home wellness robot by calculating a warped angle based on the center of the image. The obtained information is written Look-Up table and makes the attitude control for approaching object. Through the experimental with home wellness robot and the smart home environment, confirm performance about the proposed self-localization and posture control method respectively.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.1
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pp.108-115
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2011
Virtual Robot Education System (VRES), which is for programming education with a Lego Mindstorm NXT robot, is designed and implemented. Through this system, program learners can edit source code, compile, download it into the robot, and run their executive program. In order to observe it, the system includes web cameras and provide monitoring services. Thus, students are able to verify the operation of robot into which they download their program in detail and to debug if necessary. In addition, we design a new simple user-friendly programming language and a corresponding compiler for it. With those tools, learner can more easily create programs for NXT robot and test them than Java language. A educator can control and manage the robot for the subject of a class with direct control mode of our system. Therefore, the proposed system is able to support students to learn robot programming during or after regular classes with web browsers through Internet.
In this paper, we implemented an intelligent home service robot system which alerts users to danger by wireless internet platforms for interoperability(WIPI) of a cellular phone. This paper discusses the three parts of the system: robot, middleware and mobile system. First, the robot consists of a gas sensor, a fire detector, ultrasonic sensors, motors, a camera and a Bluetooth module. The robot perceives various danger circumstances. Second, the middleware connects the robot and the mobile system. It monitors the robot and sends emergency notification SMS message to the user's cellular phone if in danger. Third, the mobile system sends commands which control the robot using TCP/IP protocol. The proposed scheme is to control the sensors of the robot part through Atmega 128 processor, and the robot and middleware parts will be installed in the household, and will be controled by mobile part from the outside.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1477-1491
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2017
Inspired by the multi-scale nature of hippocampal place cells, a biologically inspired model based on a multi-scale spatial representation for goal-directed navigation is proposed in order to achieve robotic spatial cognition and autonomous navigation. First, a map of the place cells is constructed in different scales, which is used for encoding the spatial environment. Then, the firing rate of the place cells in each layer is calculated by the Gaussian function as the input of the Q-learning process. The robot decides on its next direction for movement through several candidate actions according to the rules of action selection. After several training trials, the robot can accumulate experiential knowledge and thus learn an appropriate navigation policy to find its goal. The results in simulation show that, in contrast to the other two methods(G-Q, S-Q), the multi-scale model presented in this paper is not only in line with the multi-scale nature of place cells, but also has a faster learning potential to find the optimized path to the goal. Additionally, this method also has a good ability to complete the goal-directed navigation task in large space and in the environments with obstacles.
In this paper, we propose an efficient configuration of a system for the remote control of a mobile robot. The interface has a video feedback and runs in standard web environments. For control servers of mobile robot and CCD camera, we use the environment with embedded web server Specific program has been developed in order to grab the images using Microsoft Visual C++ The external camera sends the video signal to a framegrabber in the PC, then this program grabs the images and puts them in shared memory in BMP format. For a video feedback, we use image feedback based on the client pull technique supported by Netscape and Internet Explorer.
International journal of advanced smart convergence
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v.2
no.2
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pp.7-9
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2013
Current physics-based simulation is an important tool in the fluid animation. However some problems require a new change to current research trends which depend only on the simulation. The ultimate goal of this project is to obtain information of flow example, analyze an example through machine learning and the novel fluid animation reconfigure without physical simulation.
Web robot is an important Internet software technology used in a variety of Internet application software which includes search engines. As Internet continues to grow, implementations of high performance Web robots are urgently demanded. For this, researches specially geared toward performance scalability of Web robots are required. Hoover, because researches are focused mostly on addressing issues related to commercial implementations, scientific researches and studies are not still made on the performance scalability. In this research, Ive choose a Web robot model implemented by fork-join based. multiprocesses. With respect to the model, we evaluate the effect on the collection efficiency that the timeout values set to requests from Web robots to Web servers have. Also, we analysed the behaviors of Web robots by comparing the execution time between the URL extraction and the uniqueness checking for the extracted URLs. as well as by comparing between the computation time and the network time. Based on the analysis result, we suggest the direction for the design of high performance Web robots.
As a primary technology of Industry 4.0, human-robot collaboration (HRC) requires additional measures to ensure worker safety. Previous studies on avoiding collisions between collaborative robots and workers mainly detect collisions based on sensors and cameras attached to the robot. This method requires complex algorithms to continuously track robots, people, and objects and has the disadvantage of not being able to respond quickly to changes in the work environment. The present study was conducted to implement a web-based platform that manages collaborative robots by recognizing the emotions of workers - specifically their perception of danger - in the collaborative process. To this end, we developed a web-based application that collects and stores emotion-related brain waves via a wearable device; a deep-learning model that extracts and classifies the characteristics of neutral, positive, and negative emotions; and an Internet-of-things (IoT) interface program that controls motor operation according to classified emotions. We conducted a comparative analysis of our system's performance using a public open dataset and a dataset collected through actual measurement, achieving validation accuracies of 96.8% and 70.7%, respectively.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.13
no.3
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pp.273-280
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2009
The internet becomes a new communication tool in the knowledge and information society and the people are expanded at the place of information interchange and exchange of view. In recent robot education institutions provide their own official homepages to introduce the robot educational resources. But because they have restrictive searching the functions and providing general robot education resources and don't offer a place that teachers can express their thoughts and share common interests with other users, online community among teachers for robot education and users couldn't have built. In this paper, we propose an Online Robot Education Community(OREC) that teachers and users in different robot education institutions can interchange or share their technical information, learn robot techniques, participate in discussion of their experiences on work, share their common interests, and be provided updated latest news in real-time.
With the rapid development of mobile services and the prevalence of education robots, robots are being developed to become a part of our lives and they can be utilized to assist teachers in giving education or learning to students. This standard has been proposed to define the degree of autonomy for education robot. The autonomy is an ability to perform a given work based on current state and sensor value without human intervention. The degree of autonomy is a scale indicating the extent of autonomy and it is determined in between 1 and 10 by considering the level of work and human intervention. It has been adapted as per standard and education robots can be utilized in teaching the students autonomously. Education robots can be beneficial in education and it is expected to contribute in assisting the teacher's education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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