Abstract In this paper, we propose a method of cooperative control based on artifical intelligent system in distributed autonomous robotic system. In general, multi-agent behavior algorithm is simple and effective for small number of robots. And multi-robot behavior control is a simple reactive navigation strategy by combining repulsion from obstacles with attraction to a goal. However when the number of robot goes on increasing, this becomes difficult to be realized because multi-robot behavior algorithm provide on multiple constraints and goals in mobile robot navigation problems. As the solution of above problem, we propose an architecture of fuzzy system for each multi-robot speed control and fuzzy-neural network for obstacle avoidance. Here, we propose an architecture of fuzzy system for each multi-robot speed control and fuzzy-neural network for their direction to avoid obstacle. Our focus is on system of cooperative autonomous robots in environment with obstacle. For simulation, we divide experiment into two method. One method is motor schema-based formation control in previous and the other method is proposed by this paper. Simulation results are given in an obstacle environment and in an dynamic environment.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권3호
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pp.198-204
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2007
In mobile robotics, ultrasonic sensors became standard devices for collision avoiding. Moreover, their applicability for map building and navigation has exploited in recent years. In this paper, as the preliminary step for developing a multi-purpose autonomous carrier mobile robot to transport trolleys or heavy goods and serve as robotic nursing assistant in hospital wards. The aim of this paper is to present the use of multi-sensor data fusion such as ultrasonic sensor, IR sensor for mobile robot to navigate, and presents an experimental mobile robot designed to operate autonomously within both indoor and outdoor environments. The global map building based on multi-sensor data fusion is applied for recognition an obstacle free path from a starting position to a known goal region, and simultaneously build a map of straight line segment geometric primitives based on the application of the Hough transform from the actual and noisy sonar data. We will give an explanation for the robot system architecture designed and implemented in this study and a short review of existing techniques, Hough transform, since there exist several recent thorough books and review paper on this paper. Experimental results with a real Pioneer DX2 mobile robot will demonstrate the effectiveness of the discussed methods.
An automatic design method of behaviors in behavior-based robotics is proposed. With this method, a robot can design its behaviors by itself without aids of human designer. Automating design procedure of behaviors can make the human designer free from somewhat tedious endeavor that requires to predict all possible situations in which the robot will work and to design a suitable behavior for each situation. A simple reinforcement learning strategy is the main frame of this method and the key parameter of the learning process is significant change of reward value. A successful application to mobile robot navigation is reported too.
The power wheelchair is an important and convenient mobility device. The demand of power wheelchair is increasing for assistance in mobility. In this paper we proposed a robotic wheelchair for mobility aid to reduce the burden from the disabled. The main issue in an autonomous wheelchair is the automatic detection and avoidance of obstacles and going to the pre-designated place. The proposed algorithm detects the obstacles and avoids them to drive the wheelchair to the desired place safely with panning scan from sensors of distance measurement and fuzzy control. By this way, the disabled will not always have to worry about paying deep attention to the surroundings and his path.
In this paper, we find a robot's path using a Virtual Reality Modeling Language and overlay vision. For correct robot's path we describe a method for localizing a mobile robot in its working environment using a vision system and VRML. The robt identifies landmarks in the environment, using image processing and neural network pattern matching techniques, and then its performs self-positioning with a vision system based on a well-known localization algorithm. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid with the VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlap between the 2-D and VRML scenes. The method successfully defines a robot's path.
The problem of motion control for AUV (Autonomous Underwater Vehicles) is addressed. The utilization of such robotic vehicles has gained an increasing importance in many marine activities. In this paper the objective is to describe how to design and apply FGS (Fuzzy Gain Scheduling) PD (Proportional Derivative) controller for an AUV (Autonomous Underwater Vehicle) to control the yaw and depth of the vehicle by keeping the path of the navigation to a desired point, and/or changing the path according to a set point.
According to recent advances in technology, major robot technologies that have been developed and commercialized for industrial use are being applied to various fields in our everyday life such as guide robots and cleaning robots. Among them, the navigation based on the self localization has become an essential element technology of the robot. In the case of indoor environment, many high-priced sensors are used, which makes it difficult to activate the robot industry. In this paper, we propose a robotic platform and a moving algorithm that can travel by using Dijkstra algorithm. The proposed system can find a short route to the destination with its own position. Also, its performance is discussed through the experimentation of an actual robot.
This paper describes a real-time control architecture for DUSAUV (Dual Use Semi-Autonomous Underwater Vehicle), which has been developed at Korea Research Institute of Ships & Ocean Engineering (KRISO), KORDI, for being a test-bed oj development of technologies for underwater navigation and manipulator operation. DUSAUV has three built-in computers, seven thrusters for 6 degree of freedom motion control, one 4-function electric manipulator, one pan/tilt unit for camera, one ballasting motor, built-in power source, and various sensors such as IMU, DVL, sonar, and so on. A supervisor control system for GUI and manipulator operation is mounted on the surface vessel and communicates with vehicle through a fiber optic link. Furthermore, QNX, one of real-time operating system, is ported on the built-in control and navigation computers of vehicle for real-time control purpose, while MicroSoft OS product is ported on the supervisor system for GUI programming convenience. A hierarchical control architecture which consist of three layers (application layer, real-time layer, and physical layer) has been developed for efficient control system of above complex underwater robotic system. The experimental results with implementation of the layered control architecture for various motion control of DUSAUV in a basin of KRISO is also provided.
Control architecture of the action based robot engineering can be divided into two types of deliberate type - and reactive type- controller. Typical deliberate type, slow in reaction speed, is well suited for the realization of the higher intelligence with its capability to forecast on the basis of environmental model according to time flow, while reactive type is suitable for the lower intelligence as it fits to the realization of speedy reactive action by inputting the sensor without a complete environmental model. Looking at the environments in the application areas in which robots are actually used, we can see that they have been mostly covered by the uncertain and unknown dynamic changes depending on time and place, the previously known knowledge being existed though. It may cause, therefore, any deterioration of the robot performance as well as further happen such cases as the robots can not carry out their desired performances, when any one of these two types is solely engaged. Accordingly this paper aims at suggesting Goal-oriented Geometric Model(GGM) Based Intelligent System Architecture which leads the actions of the robots to perform their jobs under variously changing environment and applying the suggested system structure to the navigation issues of the robots. When the robots do perform navigation in human life changing in a various manner with time, they can appropriately respond to the changing environment by doing the action with the recognition of the state. Extending this concept to cover the highest hierarchy without sticking only to the actions of the robots can lead us to apply to the algorithm to perform various small jobs required for the carrying-out of a large main job.
Fabio Mancino;Andreas Fontalis;Ahmed Magan;Ricci Plastow;Fares S. Haddad
Hip & pelvis
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제36권1호
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pp.26-36
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2024
Total hip arthroplasty (THA) is a frequently performed procedure; the objective is restoration of native hip biomechanics and achieving functional range of motion (ROM) through precise positioning of the prosthetic components. Advanced three-dimensional (3D) imaging and computed tomography (CT)-based navigation are valuable tools in both the preoperative planning and intraoperative execution. The aim of this study is to provide a thorough overview on the applications of CT scans in both the preoperative and intraoperative settings of primary THA. Preoperative planning using CT-based 3D imaging enables greater accuracy in prediction of implant sizes, leading to enhancement of surgical workflow with optimization of implant inventory. Surgeons can perform a more thorough assessment of posterior and anterior acetabular wall coverage, acetabular osteophytes, anatomical landmarks, and thus achieve more functional implant positioning. Intraoperative CT-based navigation can facilitate precise execution of the preoperative plan, to attain optimal positioning of the prosthetic components to avoid impingement. Medial reaming can be minimized preserving native bone stock, which can enable restoration of femoral, acetabular, and combined offsets. In addition, it is associated with greater accuracy in leg length adjustment, a critical factor in patients' postoperative satisfaction. Despite the higher costs and radiation exposure, which currently limits its widespread adoption, it offers many benefits, and the increasing interest in robotic surgery has facilitated its integration into routine practice. Conducting additional research on ultra-low-dose CT scans and examining the potential for translation of 3D imaging into improved clinical outcomes will be necessary to warrant its expanded application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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