This paper proposes a method of tracking an object for a person-following mobile robot by combining a monocular camera and a laser scanner, where each sensor can supplement the weaknesses of the other sensor. For human-robot interaction, a mobile robot needs to maintain a distance between a moving person and itself. Maintaining distance consists of two parts: object tracking and person-following. Object tracking consists of particle filtering and online learning using shape features which are extracted from an image. A monocular camera easily fails to track a person due to a narrow field-of-view and influence of illumination changes, and has therefore been used together with a laser scanner. After constructing the geometric relation between the differently oriented sensors, the proposed method demonstrates its robustness in tracking and following a person with a success rate of 94.7% in indoor environments with varying lighting conditions and even when a moving object is located between the robot and the person.
A co-operative position control is proposed for two robot manipulators with 5 degree of freedoms to transfer an object following a specified trajectory, where each manipulator is assumed to change the posture of its end effector without releasing the object.
A co-operative position control is proposed for two robots manipulation with five degrees of freedom to transfer an object following a specified trajectory, where each manifulator is assumed to change the postrue of its end effector without releasing the object.
본 논문에서는 거리센서기반의 차륜형 로봇의 물체추적과 추종에 대한 로봇의 구동제어방법을 제안한다. 물체 추종을 위해 1개의 초음파 송신부와 2개의 초음파 수신부를 사용하여 추종하고자 하는 물체로부터 2개의 거리데이터를 생성한다. 생성된 거리데이터를 기반으로 로봇의 물체까지의 직진오차와, 회전오차를 산출한 뒤, 물체 추종을 위해 PID제어기 기반의 조작량을 계산하여 로봇의 동작제어에 사용한다. 제안된 방법의 특징을 확인하기 위해 3가지 경우에서 실험을 수행하였으며 PID게인이 로봇의 움직임에 미치는 영향과 직진오차게인과 회전오차게인이 로봇의 움직임에 미치는 영향을 각각 확인해 보았다. 제안된 방법은 항상 추종물체를 로봇에 대하여 일정위치에 존재하도록 하는 기법으로 물체추종 어플리케이션 이외에도, 여러 대의 로봇이 특정한 대형을 이루어 움직이게 하는 군집형 제어 문제에 적용될 수 있다.
Object caching is a desirable feature to improve the both scalability and performance of distributed application systems for information infrastructure, the information management system leveraging the power of network computing. However, in order to exploit such benefits, we claim that the following problems: cache server placement, cache replacement, and cache synchronization, should be considered when designing any object cache system. We are under developing DOC: a Distributed Object Caching, as a part of building our information infrastructures. In this paper, we show how each problem is inter-related, and focus to highlight how we handle cache server deployment problem
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.101-110
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2004
The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, humans and robots need to be in close proximity to each other as much as possible. Moreover, it is necessary for their interactions to occur naturally. It is desirable for a robot to carry out human following, as one of the human-affinitive movements. The human-following robot requires several techniques: the recognition of the moving objects, the feature extraction and visual tracking, and the trajectory generation for following a human stably. In this research, a predictable intelligent space is used in order to achieve these goals. An intelligent space is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to follow a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to follow the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and following of the walking human with the mobile robot are presented.
In this paper, we compare several methods for implementing a VHDL design database through a case study on VHDL tool development system. We implemented three versions of the VHDL design database which the VHDL tool development system is based on. The first version was coded in the C programming language following value-oriented paradigm. The second one was coded in the C++ programming language following object-oriented paradigm. The third one was implemented using an existing object-oriented database. Based on our experience, we present quantitatively the pros and cons of each implementation method. The value-oriented version was most difficult to implement but showed good performance. Compared to the value- oriented version, the C++ version was twice as easy to implement and showed about the same performance. Using an existing object-oriented database allowed easiest implementation but resulted in a 1.5 to 6 times slower version.
Based on object recognition technology, we present a new global localization method for robot navigation. For doing this, we model any indoor environment using the following visual cues with a stereo camera; view-based image features for object recognition and those 3D positions for object pose estimation. Also, we use the depth information at the horizontal centerline in image where optical axis passes through, which is similar to the data of the 2D laser range finder. Therefore, we can build a hybrid local node for a topological map that is composed of an indoor environment metric map and an object location map. Based on such modeling, we suggest a coarse-to-fine strategy for estimating the global localization of a mobile robot. The coarse pose is obtained by means of object recognition and SVD based least-squares fitting, and then its refined pose is estimated with a particle filtering algorithm. With real experiments, we show that the proposed method can be an effective vision- based global localization algorithm.
Interest about social security has recently increased in favor of safety for infrastructure. In addition, advances in computer vision and pattern recognition research are leading to video-based surveillance systems with improved scene analysis capabilities. However, such video surveillance systems, which are controlled by human operators, cannot actively cope with dynamic and anomalous events, such as having an invader in the corporate, commercial, or public sectors. For this reason, intelligent surveillance systems are increasingly needed to provide active social security services. In this study, we propose a core technique for intelligent surveillance system that is based on swarm robot technology. We present techniques for invader enclosing using swarm robots based on multiple distributed object environment. The proposed methods are composed of three main stages: location estimation of the object, specified object tracking, and decision of the cooperative behavior of the swarm robots. By using particle filter, object tracking and location estimation procedures are performed and a specified enclosing point for the swarm robots is located on the interactive positions in their coordinate system. Furthermore, the cooperative behaviors of the swarm robots are determined via the result of path navigation based on the combination of potential field and wall-following methods. The results of each stage are combined into the swarm robot-based invader-enclosing technique on multiple distributed object environments. Finally, several simulation results are provided to further discuss and verify the accuracy and effectiveness of the proposed techniques.
본 논문에서는 MPEG-1,2로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-4로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다 객체 추적 단계는 연속된 프레임에서 객체를 추적하는 단계로, MPEG-1,2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다 실험 결과 MPEG-1,2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEC-4로의 고속 변환이 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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