Modem applications could benefit from multifunctional materials having anisotropic optical, electrical, thermal, or mechanical properties, especially when coupled with locally controlled distribution of the directional response. Such materials are difficult to engineer by conventional methods, but the electric field-aided technology presented herein is able to locally tailor electroactive composites. Applying an electric field to a polymer in its liquid state allows the orientation of chain- or fiber-like inclusions or phases from what was originally an isotropic material. Such composites can be formed from liquid solutions, melts, or mixtures of pre-polymers and cross-linking agents. Upon curing, a 'created composite' results; it consists of these 'pseudofibers' embedded in a matrix. One can also create oriented composites from embedded spheres, flakes, or fiber-like shapes in a liquid plastic. Orientation of the externally applied electric field defines the orientation of the field-aided self-assembled composites. The strength and duration of exposure of the electric field control the degree of anisotropy created. Results of electromechanical testing of these modified materials, which are relevant to sensing and actuation applications, are presented. The materials' micro/nanostructures were analyzed using microscopy and X-ray diffraction techniques.
This paper describes a field orientation control of an induction motor without any speed transducer and proposes a wide-range speed control strategy with the field orientation algorithm. The difference at impedances between the direct and quadrature axis at the injected signal is used for the sensorless field orientation control. But this algorithm has some limitations and should be supported by other method at high speed. In this paper, a sensorless speed control at an induction motor for wide speed range operation is proposed. The proposed algorithm is verified by experimental results.
In order to increase the autonomous navigation capability of a mobile robot, it is very crucial to develop a method for the robot to be able to recognize a priori hon structured environmental characteristics. This paper proposes an ultrasonic sensor based real-time method for recognizing a priori known structured indoor environmental characteristics like a wall and comer Unlike the methods reported in the literature the information obtained from the sensor can be processed in real-time by extended Kalman filter to update estimations of the position and orientation of robot with respect to known environmental characteristics.
We introduce the algorithms of 2-D and 3-D position estimation using 2-D vision sensors. The sensors used in this research issue red laser slit light to the body. So, it is very convenient to obtain the coordinates of corner point or edge in sensor coordinate. Since the measured points are normally not fixed in the body coordinate, the additional conditions, that corner lines or edges are straight and fixed in the body coordinate, are used to find out the position and orientation of the body. In the case of 2-D motional body, we can find the solution analytically. But in the case of 3-D motional body, linearization technique and least mean squares method are used because of hard nonlinearity.
Localization which estimates a robot's position and orientation in a given environment is very important for mobile robot navigation. Although low-cost sensors are preferred for practical service robots, they suffer from the inaccurate and insufficient range information. This paper proposes a novel approach to increasing the success rate of low-cost sensor-based localization. In this paper, both the previous and the current data obtained from the IR sensors are used for localization in order to utilize as much environment information as possible without increasing the number of sensors. The sensor model used in the monte carlo localization (MCL) is modified so that the accumulated range information may be used to increase the accuracy in estimating the current robot pose. The experimental results show that the proposed method can robustly estimate the robot's pose in indoor environments with several similar places.
In many areas of technology there are machines and systems controllable in up to six degrees of freedom. Helicopters and underwater vehicles, industrial robots are among the first representatives of this category. They need six degrees of freedom in order to move and orient within their workspace. An even broader and more explosively growing area is 3D computer graphics and virtual environment. In this work, functions of 3D input device are described and two types of commercial 3D input device are presented. Then, a preliminary experiment of a low cost 6 axis force/moment sensor is presented that can also be sued as a 3D input device. A low cost force/moment sensor and its application in robot teaching experiment is described. It computes the direction of 3 components of the force and 3 components of the moment applied by human holding the sensor by hand. The concept is shown by an experiment where the tool position and orientation of a robot in 3 dimensional space is controlled by the proposed sensor.
The calibration of the robot system with a visual sensor consists of robot, hand-to-eye, and sensor calibration. This paper describe a new technique for computing 3D position and orientation of a 3D sensor system relative to the end effect of a robot manipulator in an eye-on-hand robot configuration. When the 3D coordinates of the feature points at each robot movement and the relative robot motion between two robot movements are known, a homogeneous equation of the form AX : XB is derived. To solve for X uniquely, it is necessary to make two robot arm movements and form a system of two equation of the form: A$_1$X : XB$_1$ and A$_2$X = XB$_2$. A closed-form solution to this system of equations is developed and the constraints for solution existence are described in detail. Test results through a series of simulation show that this technique is simple, efficient, and accurate fur hand/eye calibration.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.536-541
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2004
It is important to estimate and calibrate sensor errors in maintaining the performance level of SDINS. In this study, an estimation technique of fixed sensor errors for SDINS calibration is discussed. First, the fixed errors of gyros and accelerometers, excluding gyro biases are estimated by the navigation information of SDINS in multi-position. The SDINS with RLG includes flexure errors. In this study, the gyros flexures are out of consideration, but the proposed procedure selects certain positions and rotations in order to minimize the influence of flexures. Secondly, the influences of random walks, flexures and orientation errors are verified via numerical simulations. Thirdly, applying the previous estimated errors to SDINS, the estimation of gyro biases is conducted via the additional control signals of close-loop self-alignment. Lastly, the experiments illustrate that the extracted calibration parameters are available for the improvement of SDINS.
An ultrasonic sensor is one of most popular sensor used to navigate mobile robots within environments containing obstacles. But many navigation algorithm have studied because of the drawback of ultrasonic sensor such that poor directionality, frequent misreadings, specular reflections. Also, the most crucial drawback of this algorithm, that is VFF, VFM, EDM, PFM, WFM, GFM etc. has been that the mobile robot may become trapped in a local minimum. In this paper, we present a theoretical study of a navigation algorithm which integrals a heuristic-search local minimum (or trap) recovery method with a vector-field based method to maneuver cylindric mobile robots in unknown of unstructured environments. Also, an autonomous mobile robot uses dead-reckoning to estimate the current position and orientation of a mobile robot.
이 논문에서는 SPOT위성영상을 이용하여 위성의 위치와 회전각에 기반한 센서모델과 위성의 궤도와 자세각에 기반한 센서모델의 성능을 분석한다. 센서모델의 성능은 기존의 논문에서 사용한 번들조정 정확도에 추가하여 외부표정요소 추정의 정확도를 함께 분석한다. 특히 이 논문에서는 외부표정요소의 정확도를 분석하는 방법의 하나로, 한 영상을 기준으로 수립된 센서모델을 동일 궤도에서 촬영한 인접영상에 적용하여 그 정확도를 분석한다. 분석 결과 센서모델 수립의 목적이 번들조정 정확도에만 있다면 위성의 위치 및 자세의 2차항을 미지수로 모델하는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델을 모두 사용할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 SPOT 위성영상과 같이 거울회전방식을 사용하는 위성영상에 있어서 단일영상에 대해서는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델의 외부 표정요소 추정의 성능이 유사하게 나타났으나 인접 영상에 센서모델을 적용해본 결과 위성의 위치 및 자세의 상수항을 미지수로 사용하는 궤도-자세각 모델이 가장 정확한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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