Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.3
no.2
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pp.124-132
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2001
Autonomous of welding process in shipyard is ultimately necessary., since welding site is spatially enclosed by floors and girders, and therefore welding operators are exposed to hostile working conditions. To solve this problem, a welding robot that can navigate autonomously within the enclosure needs to be developed. To achieve the welding ra나, the robotic welding systems needs a sensor system for the recognition of the working environments and the weld seam tracking, and a specially designed environment recognition strategy. In this paper, a three-dimensional laser vision system is developed based on the optical triangulation technology in order to provide robots with work environmental map. At the same time a strategy for environment recognition for welding mobile robot is proposed in order to recognize the work environment efficiently. The design of the sensor system, the algorithm for sensing the structured environment, and the recognition strategy and tactics for sensing the work environment are described and dis-cussed in detail.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.7
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pp.615-620
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2005
For successful deformable part assembly, information about its deformation as well as possible misalignment between the hole and its respective mating part are essential. Such information can be mainly acquired from visual sensors. In this paper, part deformation and misalignment in deformable cylindrical peg-in-hole tasks are measured by using a visual sensing system. First, a series of experiments to measure the position of an arbitrary point are performed. Next, an algorithm to measure misalignment and part shape as part deformation are presented, and a series of experiments on them are performed. Experimental results show that the proposed algorithms and the system are effective in measuring part deformation and misalignment.
The lane departure avoidance systems have been considered promising to assist human drivers in AVCS (Advanced Vehicle Control System). In this paper, a lane departure monitoring and control system is developed and evaluated in the hardware-in-the-loop simulations. This system consists of lane sensing, lane departure monitoring and active steering control subsystems. The road image is obtained based on a vision sensor and the lane parameters are estimated using image processing and Kalman Filter technique. The active steering controller for avoiding the lane departure is designed based on the lane departure metric. The proposed lane departure avoidance system is realized in a steering HILS (hardware-in-the-loop simulation) tool and its performance is evaluated with a driver in the loop.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11b
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pp.262-269
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2000
One of the way of the preserving environment is the circulation of materials. Japan's cereal food self-sufficiency rate is less than 30%. Japan imports more than 30 million tons of food every year. Japanese are afraid of international food trade giving damages to environment. Advanced farm mechanization integrated with precision farming is an answer to solve these problems. Crop scientists, soil scientists and agricultural engineers at Kyoto University cooperate together in studying precision agriculture for paddy rice since 1996. Automatic follow-up combine and autonomous vehicle have been developed. Remotely sensing by using machine vision has been studied to measure nitrogen contents. Field map i.e. soil, growth and yield, in paddy field of 0.5 ha has been made. In this report the concept and objectives of advanced farm mechanization and precision agriculture research at Kyoto University are introduced.
Augmented Reality technologies offer new possibilities to the exploration of spatial distributed information. In this work we describe the main issues in the development of an Augmented Reality system that allows the annotation of objects or features in the real world captured by a camera. The general operation of this kind of systems is described, as well as the main problems that need to be solved. Finally, as an example of case of study, we present an application for the annotation of information relative to containers in a marine terminal.
Object tracking is a common vision task to detect and trace objects between consecutive frames. It is also important for a variety of applications such as surveillance, video based traffic monitoring system, and so on. An efficient moving vehicle clustering and tracking algorithm suitable for traffic monitoring system is proposed in this paper. First, automatic background extraction method is used to get a reliable background as a reference. The moving blob(object) is then separated from the background by mean shift method. Second, the scale invariant feature based method extracts the salient features from the clustered foreground blob. It is robust to change the illumination, scale, and affine shape. The simulation results on various road situations demonstrate good performance achieved by proposed method.
Car navigation system is a key application in geographic information system and telematics. A recent trend of car navigation system is using real video captured by camera equipped on the vehicle, because video has more representation power about real world than conventional map. In this paper, we suggest a visual car navigation system that visually represents route guidance. It can improve drivers' understanding about real world by capturing real-time video and displaying navigation information overlaid directly on the video. The system integrates real-time data acquisition, conventional route finding and guidance, computer vision, and augmented reality display. We also designed visual navigation controller, which controls other modules and dynamically determines visual representation methods of navigation information according to current location and driving circumstances. We briefly show implementation of the system.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.5
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pp.909-915
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2022
In this paper, a robot automation technology for chemical tank lorry unloading is presented. Handling chemical coupler between tank lorry and ACQC system may be hazardous or toxic to human operators, therefore robot automation is essential. Due to tight tolerance between couplers, even small pose error may result in very large internal force. In order to resolve the problem, compliance between male and female couplers should be introduced with 6-axis compliance device with F/T sensing. The proposed robot automation system consists of a collaborative robot, 6-ax is compliance device with F/T sensing, linear gripper, and robot vision. The position/force control algorithm and experimental results for assembling chemical couplers are presented.
In-field site-specific nitrogen (N) management increases crop yield, reduces N application to minimize the risk of nitrate contamination of ground water, and thus reduces farming cost. Real-time N sensing and fertilization is required for efficient N management. An 'on-the-go' site-specific N management system was developed and evaluated for the supplemental N application to com (Zea mays L.). This real-time N sensing and fertilization system monitored and assessed N fertilization needs using a vision-based spectral sensor and controlled the appropriate variable N rate according to N deficiency level estimated from spectral signature of crop canopies. Sensor inputs included ambient illumination, camera parameters, and image histogram of three spectral regions (red, green, and near-infrared). The real-time sensor-based supplemental N treatment improved crop N status and increased yield over most plots. The largest yield increase was achieved in plots with low initial N treatment combined with supplemental variable-rate application. Yield data for plots where N was applied the latest in the season resulted in a reduced impact on supplemental N. For plots with no supplemental N application, yield increased gradually with initial N treatment, but any N application more than 101 kg/ha had minimal impact on yield.
Welding is essential for the manufacture of a range of engineering components which may vary from very large structures such as ships and bridges to very complex structures such as aircraft engines, or miniature components for microelectronic applications. Especially, a domestic situation of the welding automation is still depend on the arc sensing system in comparison to the vision sensing system. Specially, the gap-detecting of workpiece using conventional arc sensor is proposed in this study. As a same principle, a welding current varies with the size of a welding gap. This study introduce to the fuzzy membership filter to cancel a high frequency noise of welding current, and ART2 which has the competitive learning network classifies the signal patterns the filtered welding signal. A welding current possesses a specific pattern according to the existence or the size of a welding gap. These specific patterns result in different classification in comparison with an occasion for no welding gap. The patterns in each case of 1mm, 2mm, 3mm and no welding gap are identified by the artificial neural network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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