• 제목/요약/키워드: Multi Scale Robotics

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마이크로/나노 핸들링을 위한 마이크로 로보틱 플랫폼: 비전 기반 3자유도 절대위치센서 개발 (A Micro-robotic Platform for Micro/nano Assembly: Development of a Compact Vision-based 3 DOF Absolute Position Sensor)

  • 이재하;;;양승한
    • 한국정밀공학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.125-133
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    • 2010
  • A versatile micro-robotic platform for micro/nano scale assembly has been demanded in a variety of application areas such as micro-biology and nanotechnology. In the near future, a flexible and compact platform could be effectively used in a scanning electron microscope chamber. We are developing a platform that consists of miniature mobile robots and a compact positioning stage with multi degree-of-freedom. This paper presents the design and the implementation of a low-cost and compact multi degree of freedom position sensor that is capable of measuring absolute translational and rotational displacement. The proposed sensor is implemented by using a CMOS type image sensor and a target with specific hole patterns. Experimental design based on statistics was applied to finding optimal design of the target. Efficient algorithms for image processing and absolute position decoding are discussed. Simple calibration to eliminate the influence of inaccuracy of the fabricated target on the measuring performance also presented. The developed sensor was characterized by using a laser interferometer. It can be concluded that the sensor system has submicron resolution and accuracy of ${\pm}4{\mu}m$ over full travel range. The proposed vision-based sensor is cost-effective and used as a compact feedback device for implementation of a micro robotic platform.

3-D 텐서와 recurrent neural network기반 심층신경망을 활용한 수동소나 다중 채널 신호분리 기술 개발 (Sources separation of passive sonar array signal using recurrent neural network-based deep neural network with 3-D tensor)

  • 이상헌;정동규;유재석
    • 한국음향학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.357-363
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    • 2023
  • 다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.