There are many researches in unmanned vehicles such as UGV(Unmanned Ground Vehicle), AUV(Autonomous Underwater Vehicle). In these researches, differential wheeled mobile robots are mainly used to develop the experimental stage algorithm because of the simplicity of modeling and control. Usually a commercial product used in the study, but in order to operate a commercial product to the restrictions because there would need to use a fixed protocol. Using the microprocessor makes the internal sensors(encoder and INS) and external sensors(ultrasonic sensors, infrared sensors) operate and to determine commands for robot operation. This paper propose a mobile robot design for suitable purpose.
With the massive increase in bandwidth for wireless communications, free space optical (FSO) communication has attracted significant interest owing to its outstanding strengths over conventional radio frequency wireless communication such as a wide bandwidth, unlicensed spectrum, low power consumption, small size, electromagnetic interference immunity, long-range propagation, and improved security. In recent years, FSO technology has been studied intensively for use in terrestrial and underwater autonomous and unmanned mobile systems, a rapidly growing application area, including robots, drones, unmanned aerial vehicles, autonomous vehicles, unmanned trains, and unmanned submarines. In this report, we review the recent trends and key technologies for the mobile FSO system, and introduce our drone-based mobile FSO system, which is currently under development.
A hull-cleaning robot sticks to the surface of a vessel and moves for efficient cleaning. Precise path planning and tracking using the current position is crucial. Many robots rely on the INS algorithm, but errors accumulate. To fix this, GPS, sonar, and USBL are used, though with limitations. Selecting suitable sensors for the surface operation and accurate positioning algorithm are vital. In this study, we developed a robot position estimation algorithm using the structure of a ship. Problems that arise when expanding the 2D position estimation algorithm used in existing wall structures to 3D were evaluated and methods for solving them were proposed. In addition, we aimed to improve performance by deriving singularities that exist in the robot path and proposing an error correction algorithm based on the singularities.
다양한 기계부품과 센서류가 포함된 수중로봇, 무인 잠수정 등과 같은 심해장비 시스템은 수심에 따른 높은 수압과 온도, 조류 등 심해의 복합적인 극한 환경조건의 영향을 받기 때문에 실제 현장에서 사용되기 전에 제품의 신뢰성을 검증하는 것이 매우 중요하다. 이러한 복합적인 해양환경을 재현하여 제품에 대한 실증적인 시험을 할 수 있는 시험장비의 구축이 요구되는 실정이다. 본 연구를 통하여 최대수압 2.0MPa, 수온 $5{\sim}60^{\circ}C$, 최대유속 2 m/s의 복합 환경조건의 구현이 가능한 워크인 타입의 수중복합 환경시험장비를 구성하는 주요 구성품의 개발 요구사양 및 설계방안을 제시하고 이를 통해 심해장비 시스템 및 모듈 부품에 대한 제품 신뢰도를 검증할 수 있는 시험장비의 개발 내용을 제시하고자 한다.
수중 로봇의 가장 기본 성능이라 할 수 있는 동적 성능인 유영속도와 동적 효율 향상을 위해 수중생물을 모사한 로봇들이 주로 연구되고 있다. 그중에서 생체모사 소프트 로봇은 유연한 꼬리지느러미를 적용함으로써 높은 자유도를 구현할 수 있다. 다만, 유연한 구동부의 효율을 높이기 위해서는 구동 주파수에 맞추어 꼬리지느러미의 강성이 바뀌어야 한다. 따라서, 연구를 통해 새로운 형태의 가변강성 메커니즘을 구현하고, 이를 연구 과정에서 검증하였다. 본 연구에서는 실제 돌고래의 해부도에서 영감을 얻어, 가변강성 메커니즘을 적용한 돌고래 로봇을 새로이 설계하고 제작하는 과정을 기술하였다. 실제 돌고래의 척추 모양을 모사하여, 절삭과 적층형 공정으로 가변강성 구동부를 제작하였다. 로봇 돌고래를 구동하기 위한 텐던도 실제 돌고래의 텐던 위치를 고려하여 배치하였으며, 추가로 강성 변화를 위한 텐던을 설치하였다. 돌고래의 유선형 외형을 모사하여 로봇 돌고래를 제작하였고, 강성 변화에 따른 로봇 돌고래의 유영속도를 측정하였다. 동일한 구동 주파수에 꼬리지느러미 구동부의 강성을 변화시켰을 때, 로봇 돌고래의 유영속도의 차이가 약 1.24배, 추력으로는 약 1.5배 변화하였다.
Detecting of the object in image processing is substantial but it depends on the object itself and the environment. An object can be detected either by its shape or color. Color is an essential for pattern recognition and computer vision. It is an attractive feature because of its simplicity and its robustness to scale changes and to detect the positions of the object. Generally, color of an object depends on its characteristics of the perceiving eye and brain. Physically, objects can be said to have color because of the light leaving their surfaces. Here, we conducted experiment in the aquarium fish tank. Different color of fish robots are mimic the natural swim of fish. Unfortunately, in the underwater medium, the colors are modified by attenuation and difficult to identify the color for moving objects. We consider the fish motion as a moving object and coordinates are found at every instinct of the aquarium to detect the position of the fish robot using OpenCV color detection. In this paper, we proposed to identify the position of the fish robot by their color and use the position data to control the fish robot gathering in one point in the fish tank through serial communication using RF module. It was verified by the performance test of detecting the position of the fish robot.
Autonomous mobile robots based on the Web have been already used in public places such as museums. There are many kinds of problems to be solved because of the limitation of Web and the dynamically changing environment. We present a methodology for intelligent mobile robot that demonstrates a certain degree of autonomy in navigation applications. In this paper, we focus on a mobile robot navigator equipped with neuro-fuzzy controller which perceives the environment, make decisions, and take actions. The neuro-fuzzy controller equipped with collision avoidance behavior and target trace behavior enables the mobile robot to navigate in dynamic environment from the start location to goal location. Most telerobotics system workable on the Web have used standard Internet techniques such as HTTP, CGI and Scripting languages. However, for mobile robot navigations, these tools have significant limitations. In our study, C# and ASP.NET are used for both the client and the server side programs because of their interactivity and quick responsibility. Two kinds of simulations are performed to verify our proposed method. Our approach is verified through computer simulations of collision avoidance and target trace.
In this paper, the designed fish robot is researched and developed for aquarium underwater robot. This paper is a study on how the outside technology merely to find the location of fish robots without specific sensor or internal devices. This model is designed to detect the position of the Robotic Fish in the Mat lab and Simulink. This intends to recognize the shape of the tank via a video device such as a camera or camcorder using an image processing technique to identify the location of the robotic fishes. Here, we are applied the two methods, one is Hom - Schunk Method and second one is newly proposed method that is the comparing image data algorithm. The Horn - Schunck Method is used to obtain the velocity for each pixel in the image and the comparing image data algorithm is proposed to obtain the position with comparing two video frames and assumes a constant velocity in each video frame.
In this paper, we have researched about how to detect the fish robot objects in aquarium. We had used designed fish robots DOMI ver1.0, which had researched and developed for aquarium underwater robot. The model of the robot fish is analysis to maximize the momentum of the robot fish and the body of the robot is designed through the analysis of the biological fish swimming. We are planned to non-external equipment to find the position and manipulated the position using creating boundary to fish robot to detect the fish robot objects. Also, we focused the detecting fish robot in aquarium by using boundary algorithm. In order to the find the object boundary, it is filtering the video frame to picture frames and changing the RGB to gray. Then, applied the boundary algorithm stand of equations which operates the boundary for objects. We called these procedures is kind of image processing that can distinguish the objects and background in the captured video frames. It was confirmed that excellent performance in the field test such as filtering image, object detecting and boundary algorithm.
In this paper, the designed fish robot is researched and developed for aquarium underwater robot. This paper is a study on how the outside technology merely to find the location of fish robots without specific sensor or internal devices for these fish robot. The model of the fish is designed to detect the position of the optical flow of the Robotic Fish in the Simulink through Matlab. This paper intends to recognize the shape of the tank via a video device such as a camera or camcorder using an image processing technique to identify the location of the robotic fish. Here, we are applied to the image comparing algorithm by using the average color weight algorithm method. In this, position coordinate system is used to find the position coordinates of the fish to identify the position of the Robotic fish. It was verified by the performance test of design robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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