본 논문에서 최근 다양한 로봇에 기존에 개발된 소프트웨어를 쉽게 적용하기 위한 플랫폼 개발에 기여하고 있는데, 국내에서 개발한 지능형로봇 개발을 위한 공통기반 플랫폼(OPRoS)에서 동작하는 3차원 물체 인식 컴포넌트 개발한 내용을 기술하였다. 컴포넌트 구성 내용과 3차원 공간 인식을 위해 사용한 기존 시각차 맵과 깊이 맵에 대한 알고리즘에 대한 언급을 했으며, 또한 시각차 맵을 만들기 위해 스테레오 매칭 방법과 블럭 매칭 방법을 표현했다. 기존 알고리즘으로 만들어진 컴포넌트는 OPRoS가 탑재된 컴퓨터에서 동작을 시켜 실험을 하였다.
Due to the variety of signal processing and complicated mathematical analysis, it is not easy to accomplish 3D bin-picking with non-contact sensor. To solve this difficulties the reliable signal processing algorithm and a good sensing device has been recommended. In this research, 3D laser scanner and CCD camera is applied as a sensing device respectively. With these sensor we develop a two-step bin-picking method and reliable algorithm for the recognition of 3D bin object. In the proposed bin-picking, the problem is reduced to 2D intial recognition with CCD camera at first, and then 3D pose detection with a laser scanner. To get a good movement in the robot base frame, the hand eye calibration between robot's end effector and sensing device should be also carried out. In this paper, we examine auto-calibration technique in the sensor calibration step. A new thinning algorithm and constrained hough transform is also studied for the robustness in the real environment usage. From the experimental results, we could see the robust bin-picking operation under the non-aligned 3D hole object.
이 논문은 산업용 로봇의 모델링을 할 때 일어나는 불확실성을 측정하여, 이 불확실성이 야기하는 비선형 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 얻는 데 목적이 있다. 우선 주어진 로봇모델에서 수학적 운동방정식을 유도하고, 불학실성의 물리적 현실에 가능한 가상모델을 접목하여 수학적 확장 모델을 세우고, 이를 바탕으로 불확실성을 측정 할 수 있는 관측자를 설계한다. 이 불확실성에는 모델링을 하기 어려운 모델링 오차, 중력, 마찰, 질량의 불균일 분포, 코리오리스 힘이 포함된다. 관측자와 관련된 조건들을 관측가능성 및 수렴 관계를 분석한다.
This paper proposes a novel face detection method that finds tiny faces located at a long range even with low-resolution input images captured by a mobile robot. The proposed approach can locate extremely small-sized face regions of $12{\times}12$ pixels. We solve a tiny face detection problem by organizing a system that consists of multiple detectors including a mean-shift color tracker, short- and long-rage face detectors, and an omega shape detector. The proposed method adopts the long-range face detector that is well trained enough to detect tiny faces at a long range, and limiting its operation to only within a search region that is automatically determined by the mean-shift color tracker and the omega shape detector. By focusing on limiting the face search region as much as possible, the proposed method can accurately detect tiny faces at a long distance even with a low-resolution image, and decrease false positives sharply. According to the experimental results on realistic databases, the performance of the proposed approach is at a sufficiently practical level for various robot applications such as face recognition of non-cooperative users, human-following, and gesture recognition for long-range interaction.
In early 1990s, the Korean government has launched a deep-sea research program to secure the stable long-term supply of strategic metallic minerals including Cr, Cu and Ni. Through the pioneering surveys, Korea registered $150,000km^2$ of Mn-nodule field in the Clarion-Clipperton area, the NE equatorial Pacific to the international sea-bed authority (ISA) in 1994. Following the ISA exploration code, the final exclusive exploration area of $75,000km^2$ was assigned in 2002, based on results of eight-year researches of chemico-physical properties of nodules, bottom profiles and sediment properties. Since that time, environmental studies, mining technical developments including robot miner and lifting system and establishment of smelting systems were accompanied with the detailed geophysical studies to decipher the priori mining area until 2009. Major points of the recent Korea Mn-nodule program are deployed on a commercial scale until 2015. In order to meet the goals, we developed a 1/5 scaled robot miner compared to commercial one in 2012 and performed a mining test at the water depth of 1,370 m in 2013. In addition, detailed 25,000 scaled mining maps in the priori area, which can provide operation roots of the miner, will be prepared and an environmental-friendly mining strategy will be pursued based on the environmental impact test and environmental monitoring.
In this paper, a method for estimation of external force on an end-effector using joint torque sensor is proposed. The method is based on portion of measure torque caused by external force. Due to noise in the torque measurement data from the torque sensor, a recursive least-square estimation algorithm is used to ensure a smoother estimation of the external force data. However it is inevitable to create a delay for the sensor to detect the external force. In order to reduce the delay, modified recursive least-square is proposed. The performance of the proposed estimation method is evaluated in an experiment on a developed six-degree-of-freedom robot. By using NI DAQ device and Labview, the robot control, data acquisition and The experimental results output are processed in real time. By using proposed modified RLS, the delay to estimate the external force with the RLS is reduced by 54.9%. As an experimental result, the difference of the actual external force and the estimated external force is 4.11% with an included angle of $5.04^{\circ}$ while in dynamic state. This result shows that this method allows joint torque sensors to be used instead of commonly used external sensory system such as F/T sensors.
실내에서 자동 감시 시스템의 상업적 활용을 위하여 이동 로봇의 자기 위치 추정 능력과 더불어 주변 환경 인지 능력 향상의 필요성이 대두되고 있으며, 기존 이동 로봇의 위치 추정 및 주변 물체 인식 방법은 일반적으로 로봇 자체의 다종 센서들을 적극 활용하고 있다. 그러나 로봇의 센서만으로 이동 로봇의 실내에서 자기 위치 추정 문제 해결에 어려움이 있기에 본 논문에서는 건물에 이미 설치되어 구동되고 있는 CCTV 영상과 마커를 활용한 이동 로봇의 효과적이고 향상된 자기 위치 추정 기법을 제안하고자 한다. 보다 구체적으로 설명하면 먼저 마커 인식을 수행하는데 이는 입력 영상에서 물체 혹은 이동 로봇을 사각형으로 인지하고 이들의 꼭지점을 확인한 후 마커의 특징점을 찾아내고 이후 찾아낸 특징점에 대하여 실제 마커와 영상 관계식을 이용하여 좌표변환을 수행하고 이를 기반으로 이동 로봇의 자기 위치 추정을 수행한다. 특히, 로봇 및 장애물 등의 정보를 CCTV를 기준으로 절대 좌표값으로 환산하기에 본 연구 결과는 실내에서 로봇의 자기 위치 추정에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 사료되고 제안한 이동 로봇의 자기 위치 추정 기법을 검증하기 위해 실 로봇 시스템을 기반으로 동작 실험을 실시하였다.
In this paper, web based monitoring systems are implemented for multi-axis force control systems of an intelligence robot. A web based monitoring system is implemented by porting Linux at embeded systems which include Xscale processors. A divice driver is developed to receive data from multy-axis force sensors in Linux operation systems. To control this device driver, a soket program for web browser is also developped.
이동로봇에 통신 기술을 결합하여 응용하려는 시도는 Tele-Robotics라는 학문의 한 분야로 이미 국내외적으로 정착되고 있다. 초기에 Tele-Robotics.Tele-Operation 기술은 극한작업을 위해서만 사용되었으나, 최근에는 일상생활과 밀접한 다양한 분야로 그 응용분야를 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 대화식 무선통신 기능을 가진 이동로봇을 제작하고 그와 통신할 수 있는 호스트 시스템을 구성하여 이동 로봇의 원격 제어, 원거리에서의 지형 탐색, 데이터 수집 기능 등을 구현함으로써 본격적인 원격 탐색 시스템 구축을 위한 기초 연구를 수행하였다.
Purposes: This study was to validate the Robotic Smart Work System that can provides better working conditions and high productivity in unstructured environments like bio-industry, based on a tele-operation system for fruit harvesting with low cost 3-D positioning system on the laboratory level. Methods: For the Robotic Smart Work System for fruit harvesting and cultivation management in agriculture, a vision based tele-operating system and 3-D position information are key elements. This study proposed Robotic Smart Farming, an agricultural version of Robotic Smart Work System, and validated a 3-D position information system with a low cost omni camera and a laser marker system in the lab environment in order to get a vision based tele-operating system and 3-D position information. Results: The tasks like harvesting of the fixed target and cultivation management were accomplished even if there was a short time delay (30 ms ~ 100 ms). Although automatic conveyor works requiring accurate timing and positioning yield high productivity, the tele-operation with user's intuition will be more efficient in unstructured environments which require target selection and judgment. Conclusions: This system increased work efficiency and stability by considering ancillary intelligence as well as user's experience and knowhow. In addition, senior and female workers will operate the system easily because it can reduce labor and minimized user fatigue.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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