Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.12
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pp.1192-1197
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2007
This study proposes an automated pegboard utilizing the RFID system with multiple reader antennas for the rehabilitation services and the occupational therapy. The system automates the scoring by detecting the plugging correctness as well as the plugging status. It also aims to increase the patient's interest and the functional intelligence. The system was prototyped and the RFID read rate (over 99.998%) was confirmed. The system was also tested for the automatic capability of the scoring the session. The proposed system will be served as the typical example for the ubiquitous rehabilitation devices.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.5
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pp.499-504
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2011
In this paper, we suggest a method for discretized frequency modulations of ultrasonic signals. A continuous sweep of frequency modulation signals can be modelled with fine levels of discretization. If the ultrasound signals are modulated with monotonically decreasing frequencies, then the cross-correlation between an emitted signal and received signal can be used to identify the distance of multiple target objects. For the discretized frequency synthesis, CF ultrasounds with different frequencies are serially ordered. The auto-correlation test with the signal shows effective results for distance estimation. The discretized frequency syntheses have better distance resolution than CF ultrasound signals and the resolution depends on the number of the combined ultrasound frequencies.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.3
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pp.218-223
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2012
Maintenance and improvement of the graph connectivity is very important for decentralized multi-agent systems. Although the CBBA (Consensus-Based Bundle Algorithm) guarantees suboptimal performance and bounded convergence time, it is only valid for connected graphs. In this study, we apply a decentralized estimation procedure that allows each agent to track the algebraic connectivity of a time-varying graph. Based on this estimation, we design a decentralized gradient controller to maintain the graph connectivity while agents are traveling to perform assigned tasks. Simulation result for fully-actuated first-order agents that move in a 2-D plane are presented.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.5
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pp.456-462
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2010
This paper proposes a new planar robotic manipulator using stackable 4-BAR mechanisms for various applications. The proposed manipulator has an advantage that we can separate the driving actuators from a robotic manipulator. By separating actuators from the manipulator, we are able to separate the electrical component such as electrical wiring from the mechanical linkage/joint components in the robotic manipulator. Also, we suggest the kinematic analysis of the proposed manipulator which is composed of input mechanisms, multiple 4-BAR mechanisms and output mechanisms. Finally, we suggest numerical simulations to show the effectiveness of the proposed manipulator.
The Mobile robots are increasingly being used to perform tasks in unknown environments. The potential of robots to undertake such tasks lies in their ability to intelligently and efficiently search in an environment. An algorithm has been developed for robots which explore the environment to measure the physical properties (dust in this paper). While the robot is moving, it measures the amount of dust and registers the value in the corresponding grid cell. The robot moves from local maximum to local minimum, then to another local maximum, and repeats. To reach the local maximum or minimum, simple gradient following is used. Robust estimation of the gradient using perturbation/correlation, which is very effective when analytical solution is not available, is described. By introducing the probability of each grid cell, and considering the probability distribution, the robot doesn't have to visit all the grid cells in the environment still providing fast and efficient sensing. The extended algorithm to coordinate multiple robots is presented with simulation results.
Meng, Fanhao;Yu, Jingjun;Alaluf, David;Mokrani, Bilal;Preumont, Andre
Smart Structures and Systems
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v.23
no.1
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pp.15-29
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2019
This paper addresses the problem of damage detection in suspension bridge hangers, with an emphasis on the modal flexibility method. It aims at evaluating the capability and the accuracy of the modal flexibility method to detect and locate single and multiple damages in suspension bridge hangers, with different level of severity and various locations. The study is conducted numerically and experimentally on a laboratory suspension bridge mock-up. First, the covariance-driven stochastic subspace identification is used to extract the modal parameters of the bridge from experimental data, using only output measurements data from ambient vibration. Then, the method is demonstrated for several damage scenarios and compared against other classical methods, such as: Coordinate Modal Assurance Criterion (COMAC), Enhanced Coordinate Modal Assurance Criterion (ECOMAC), Mode Shape Curvature (MSC) and Modal Strain Energy (MSE). The paper demonstrates the relative merits and shortcomings of these methods which play a significant role in the damage detection ofsuspension bridges.
Soft fluidic actuators (SFAs) are widely utilized in various areas such as wearable systems due to the inherent compliance which allows safe and flexible interaction. However, SFA-driven systems generally require a large pump, multiple valves and tubes, which hinders to develop a miniaturized system with small range of motion. Thus, a highly integrated soft actuator needs to be developed for implementing a compact SFA-driven system. In this study, we propose an electro-hydraulic soft zipping actuator that can be used as a miniature pump. This actuator exerts tactile force as a dielectric liquid contained inside the actuator pressurized its deformable part. In addition, the proposed actuator can estimate the internal dielectric liquid thickness by using its self-sensing function. Besides, the electrical characteristics and driving performance of the proposed system were verified through experiments.
We propose a task and motion planning algorithm for clearing obstacles and wiping surfaces, which is essential for surface disinfection during the pathogen disinfection process. The proposed task and motion planning algorithm determines task parameters such as grasping pose and placement location during the planning process without using pre-specified or discretized values. Furthermore, to quickly inspect many unit motions, we propose a motion feasibility prediction algorithm consisting of collision checking and an SVM model for inverse mechanics and self-collision prediction. Planning time analysis shows that the feasibility prediction algorithm can significantly increase the planning speed and success rates in situations with multiple obstacles. Finally, we implemented a hierarchical control scheme to enable wiping motion while following a planner-generated joint trajectory. We verified our planning and control framework by conducted an obstacle-clearing and surface wiping experiment in a simulated disinfection environment.
With the recent increase of multiple robots cooperating in smart manufacturing logistics environments, it has become very important how to predict the safety and efficiency of the individual tasks and dynamically assign them to the best one of available robots. In this paper, we propose a novel task policy learner based on deep relational reinforcement learning for predicting the safety and efficiency of tasks in a multi-robot manufacturing logistics environment. To reduce learning complexity, the proposed system divides the entire safety/efficiency prediction process into two distinct steps: the policy parameter estimation and the rule-based policy inference. It also makes full use of domain-specific knowledge for policy rule learning. Through experiments conducted with virtual dynamic manufacturing logistics environments using NVIDIA's Isaac simulator, we show the effectiveness and superiority of the proposed system.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.31
no.3
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pp.172-177
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2023
The main purpose of the research was to review the global trends of airport's smart security technologies. Moreover, using the case studies of airport using smart security, this paper tried to propose the implication how the findings through the case studies may be important for airport policy and will impact the future research of airport operation. It is expected in the future the aviation security technology with biometric information evolves from single identification to multiple identification technology which has combined application of iris, vein and others. Facing post COVID-19 era, the number of passengers traveling through airports continues increase dramatically and the risks as well, the role of AI becomes even more crucial. With AI based automated security robotics airport operators could effectively handle the growing passenger and cargo volume and address the associated issues Smart CCTV analysis with A.I. and IoT applying solutions could also provide significant support for airport security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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