An optimal capturing trajectory for a moving object is proposed in this paper based on the observation that a single-curvature path is more accurate than double-or triple-curvature paths. Moving distance, moving time, and trajectory error are major factors considered in deciding an optimal path for capturing the moving object. That is, the moving time and distance are minimized while the trajectory error is maintained as small as possible. The three major factors are compared for the single and the double curvature trajectories to show superiority of the single curvature trajectory. Based upon the single curvature trajectory, a kinematics model of a mobile robot is proposed to follow and capture the moving object, in this paper. A capturing scenario can be summarized as follows: 1. Motion of the moving object has been captured by a CCD camera., 2. Position of the moving object has been estimated using the image frames, and 3. The mobile robot tries to follow the moving object along the single curvature trajectory which matches positions and orientations of the moving object and the mobile robot at the final moment. Effectiveness of the single curvature trajectory modeling and capturing algorithm has been proved, through simulations and real experiments using a 2-DOF wheel-based mobile robot.
Kim, Bae-Sung;Woo, Yun-Tae;Yu, Yung-Ho;Hwang, Hun-Gyu
한국해양공학회지
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제35권1호
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pp.91-97
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2021
Marine accidents caused by ships have brought about economic and social losses as well as human casualties. Most of these accidents are caused by small and medium-sized ships and are due to their poor conditions and insufficient equipment compared with larger vessels. Measures are quickly needed to improve the conditions. This paper discusses a video-integrated collision prediction and fall detection system to support the safe navigation of small- and medium-sized ships. The system predicts the collision of ships and detects falls by crew members using the CCTV, displays the analyzed integrated information using automatic identification system (AIS) messages, and provides alerts for the risks identified. The design consists of an object recognition algorithm, interface module, integrated display module, collision prediction and fall detection module, and an alarm management module. For the basic research, we implemented a deep learning algorithm to recognize the ship and crew from images, and an interface module to manage messages from AIS. To verify the implemented algorithm, we conducted tests using 120 images. Object recognition performance is calculated as mAP by comparing the pre-defined object with the object recognized through the algorithms. As results, the object recognition performance of the ship and the crew were approximately 50.44 mAP and 46.76 mAP each. The interface module showed that messages from the installed AIS were accurately converted according to the international standard. Therefore, we implemented an object recognition algorithm and interface module in the designed collision prediction and fall detection system and validated their usability with testing.
기존의 CNN 알고리즘은 위성영상과 같은 대형 이미지에서 소형 객체를 식별하는 것이 불가능하다는 문제점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 이미지 분할 기법을 적용한 CNN 알고리즘 개선방안을 제시하였다. 실험은 비행장 및 항공기 데이터셋으로 전환학습한 YOLOv3 / Faster R-CNN 알고리즘과 테스트용 대형 이미지를 이용하여 진행하였으며, 우선 대형 이미지에서 관심영역을 식별하고 이를 순차적으로 분할해 나가며 CNN 알고리즘의 객체식별 결과를 비교하였다. 분할 이미지의 크기는 실험을 통해 최소 분할로 최대의 식별률을 얻을 수 있는 최적의 이미지 조각 크기를 도출하여 적용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제시한 방안을 통해 CNN 알고리즘으로 대형 이미지에서의 소형 객체를 식별하는 것이 충분히 가능함을 검증하였다.
PURPOSE: This study was aim to the change of muscle activities of lower extremity and waist during lifting a small object on the floor according to different foot position of women in their twenties wearing a skirt. METHODS: 9 women in their twenties wearing a skirt were selected and were measured the muscle activities of medial gastrocnemius (MG), tibialis anterior (TA), vastus lateralis (VL) and iliocostalis (IC) when they lifted a small object on the floor. The two different foot position employed were "both feet posed straight side by side" (condition 1) and "both feet posed diagonally to 45 degree" (condition 2) used. The order of feet position was selected randomly and the subject took a rest for 30 min between tests to prevent muscle fatigue. We calculated the mean and standard deviation of muscle activities and used Mann-Whitney U test to compare the difference between the two foot positions with SPSS(IBM Korea) RESULTS: The muscle activity of condition 2 was greater than that of condition 1 in right side of TA, VL, and IC and left side of TA, VL, MG and IC. The right side of TA, VL and left side VL were significant difference between condition 1 and condition 2(p<.05). CONCLUSION: We suggest "both feet posed straight side by side" position is better if a woman wearing a skirt lift the small object and it will help prevent the low back and lower limb problems in the future.
Nowadays, manufacturing system is trending toward integrated circumstance by helping of CAD/CAM/CAT. To use this system effectively, it is necessary to get exact 3 dimensional surface data of an object. We have been using contact method to measure 3 dimensional object profile. But his method has demerit of leaving scrach or small distortion on the object. To improve this, a non-contact measuring method using optical system is adopted. In this paper, We propose optical ring method. Withthis system, We could measure displacement of the object in the range of 45mm having 150mm having 150 .mu. m resolution with no scratch or distortion.
Accurate acquisition of surface geometries such as machined surfaces, biological surfaces, and deformed parts and processing 3D object have been very important technique in scientific study and engineering, expecially for system design, manufacturing and inspection. Defective human teeth are usually ground to be coped with special alloy coping which is hand-made by dental technician. This make dental technician to be difficult and take a long time Dental CAD/CAM Systems consist of two parts, data acquisition and milling. In this paper, a method is studied to mill object which is acquired 3D geometric data of the small object such as a die in stone model. This paper present a control program and a mechanical system for milling 3D object.
An overhead crane system consists of trolley, girder, rope, object, trolley motor, girder motor, and hoist motor. An analytic model which derived from the modelling of the overhead crane system is nonlinear model which includes the swing and the twist angle of the object. this model consists of the equation of motion for motors and object. If the swing angle and the acceleration of Z for the object are small, this model becomes a simple nonlinear model which doesn't include the swing and the twist angle of the object. From the results of computer simulation, the characteristics of an actual overhead crane system could be predicted by the simple nonlinear model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2067-2081
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2024
Recently, image analysis research has been actively conducted due to the accumulation of big image data and the development of deep learning. Image analytics research has different characteristics from other data such as data size, real-time, image quality diversity, structural complexity, and security issues. In addition, a large amount of data is required to effectively analyze images with deep-learning models. However, in many fields, the data that can be collected is limited, so there is a need for meta learning based image analysis technology that can effectively train models with a small amount of data. This paper presents a comprehensive survey of meta-learning-based object-tracking techniques. This approach comprehensively explores object tracking methods and research that can achieve high performance in data-limited situations, including key challenges and future directions. It provides useful information for researchers in the field and can provide insights into future research directions.
We present a region-based approach for accurate pose estimation of small mechanical components. Our algorithm consists of two key phases: Multi-view object co-segmentation and pose estimation. In the first phase, we explain an automatic method to extract binary masks of a target object captured from multiple viewpoints. For initialization, we assume the target object is bounded by the convex volume of interest defined by a few user inputs. The co-segmented target object shares the same geometric representation in space, and has distinctive color models from those of the backgrounds. In the second phase, we retrieve a 3D model instance with correct upright orientation, and estimate a relative pose of the object observed from images. Our energy function, combining region and boundary terms for the proposed measures, maximizes the overlapping regions and boundaries between the multi-view co-segmentations and projected masks of the reference model. Based on high-quality co-segmentations consistent across all different viewpoints, our final results are accurate model indices and pose parameters of the extracted object. We demonstrate the effectiveness of the proposed method using various examples.
This paper describes the development of a small 6-axis force/moment sensor for robot's finger, which measures farces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously. In order to safely grasp an unknown object using the robot's gripper, and accurately perceive the position of it in the gripper, it should measure the force in the gripping direction, the force in the gravity direction and the moments each direction, and perform the force control using the measured forces and moments. Also, it should detect the moments Mx (x-direction moment), My and Mz to accurately perceive the position of the object in the grippers. Thus, the robot's gripper should be composed of 6-axis force/moment sensor that can measure forces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously. In this paper, the small 6-axis force/moment sensor for measuring forces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously was newly modeled using several parallel-plate beams, designed, and fabricated. The characteristic test for the developed sensor was performed, and the result shows that intereference errors of the developed sensor are less than 4.23%. Thus, the developed small 6-axis force/moment sensor may be used a robot's gripper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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