Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.683-686
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2000
A new approach to the task of aligning a robot using camera is presented in this paper. We apply an elitist GA to find the joints angles of manipulator to reach target position instead of using nonlinear least error method. Since it employs parallel search and have good performance in solving optimization problems. In order to improve convergence speed, the floating coding method and geometry constraint conditions are used. Experiments are carried out to exhibit the effectiveness of vision-based control using elitist genetic algorithm.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.20
no.1
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pp.1-6
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1983
To give the recognition capability of task objects by computer vision to a sensor-based robot system, an image digitizer and some basic software techniques were developed and repofted here. The image digitizer was developed with the CROMEMCO SYSTEM III microcomputer anti C.C.T.V. camera to convert the analog valued scene into digitized image which could be pro-cessed by a digital computer. Basic software techniques for the computer vision system were aimed at the recognition of 3-dimensional objects. Experiments with these techniques were carried out using the image of a cubicle which could be considered as typical simple 3-dimensional object.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.13
no.1
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pp.19-27
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1987
This paper deals with the development of an expert system modeling by constructing a knowledge-based system of the dive recovery for anticrash on the ground or sea during the task of fighter aircraft. In an IBM PC / XT computer, a prototype dive recovery expert system is constructed using mu LISP-86 programming language, and is interconnected to the SAM SUNG RM-501 robot arm to test and simulate this model. The knowledge base of this model is composed of the dive recovery charts and the V-N envelope charts of F-4 D Phantom fighter aircraft. It is shown that the prototype expert system woks well and the feasibility of practical realization is valid.
In this paper, compliant motion control of a manipualator in manipulator is proposed by using the self-tuning adaptive controller. Compliant motion is needed in order to applicated to complicated and accurate fields such as assembly operation in which several parts are matched. For a control method of compliant motion hybrid control is used so forces and position control are proposed selectively through a closed feedback loop. By contacting with environment, the uncertainties higher. Self-tuning controller which adapts to variable dynamic response is applied to compliant motion control in order to satisfy the desired operation. The applicability of the suggested algorithm was confined by simulation of the contour tracking task of four joint manipulator.
When a system is teleoperated in the indoor environment through the wireless LAN, we must consider the communication time delay. The time delay is random and unbounded due to the inherent characteristic and surrounding environment. As result of this, the stability and performance of the teleoperated system is degraded. In this paper, we present the adaptive control algorithm to overcome this problem by measuring time delay and allocating task corresponding to time delay dynamically. And the simple experiment is conducted to demonstrate the feasibility.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.6
no.1
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pp.52-74
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1989
In general, the state of system can be effected by external noise and observed only through a noisy channel. Therefore we use the estimation technigue for the information of state of the system effected by noise. There are many filters such as kalman-Buchy filter, kalman filter, Extended Kalman filter algorithm, cononlinear, extended Kalman filter algorithm to the estimation of parameters is very useful and has a long history. Also a considerable number of applications of this method has been reported. In this paper, the robot control system is treated in stochastic optimal control because of the robots doing a complicated and accurate task in inapproate environment. We have conclusion that error covariance is converged and the stability of filtering is obtained.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1996.10a
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pp.27-34
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1996
GENIE is a learning-based engine for building intelligent systems. Learning in GENIE proceeds by incrementally modeling its human or technical environment using a neural network and a genetic algorithm. The neural network is used to represent the knowledge for solving a given task and has the ability to grow its structure. The genetic algorithm provides the neural network with training examples by actively exploring the example space of the problem. Integrated into the training examples by actively exploring the example space of the problem. Integrated into the GENIE system architecture, the genetic algorithm and the neural network build a virtually self-teaching autonomous learning system. This paper describes the structure of GENIE and its learning components. The performance is demonstrated on a robot learning problem. We also discuss the lessons learned from experiments with GENIE and point out further possibilities of effectively hybridizing genetic algorithms with neural networks and other softcomputing techniques.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.6
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pp.593-598
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2014
Hand gesture recognition based on vision is a challenging task in human-robot interaction. The sign language of finger spelling alphabets has been tested as a kind of hand gesture. In this paper, we test hand gesture recognition by detecting the contour shape and orientation of hand with visual image. The method has three stages, the first stage of finding hand component separated from the background image, the second stage of extracting the contour feature over the hand component and the last stage of comparing the feature with the reference features in the database. Here, finger spelling alphabets are used to verify the performance of our system and our method shows good performance to discriminate finger alphabets.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.2
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pp.144-151
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1988
Between any two points in the Cartesian space, the straight motion has many distinct advantages in path/trajectory plannings, specially in a crowded workspace. But to achieve this motion is a nontrivial task. One standard way to approximate this motion is to plae enough intermediate points along the desired path and linearly interpolate two adjacent intermediate points in the joint space. In this approach, however, the determination of the minimum number of intermediate points is very important from several aspects. A scheme that can effectively accomplish this purpose is established in this paper. This scheme is based on several search methods. The results are demonstrated using the PUMA 560 series manipulator.
This paper presents the design of attachments for dual arms of disaster responding heavy machine. The heavy machine handles a variety of tasks such as cutting, shredding, picking and moving in unstructured environment. Despite the need for rapid response, the heavy machine has difficulty in repeatedly replacing the attachment depending on the task. Thus, we propose a method to solve this physical and functional contradiction relation by using TRIZ separation principles. Above all, the existing equipment and the required working scenarios were surveyed and summarized in order to separate the attachments functionally for right-handed, left-handed and two-handed operation. Then, we proposed the design directions and conceptual design as following: multi function type attachment A, for precise operation and various operations; grab type attachment B, for grasping irregular objects and auxiliary device for both arms to handle bulky objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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