Angani, Amaranth Varma;Lee, Ju Hyun;Shin, Kyoo Jae
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1354-1357
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2015
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.
Localization is the most important functions in mobile robots. There are so many approaches to realize this essential function in wheel based mobile robots, but it is not easy to find similar examples in small underwater robots. It is presented the sonar localization system using ubiquitous sensor network for a fish robot in this paper. A fish robot uses GPS and sonar system to find exact localization. Although GPS is essential tool to obtain positional information, this device doesn't provide reasonable resolution in localization. To obtain more precise localization information, we use several Ubiquitous Sensor Networks (USN) motes with sonar system. Experimental results show that a fish robot obtains more detailed positional information.
Kim, Dong-Hee;Lee, Seung-Hee;Kwon, Jong-Hyun;Han, Cheol-Heui;Park, Jong-Hyeon
Proceedings of the KSME Conference
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2008.11a
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pp.870-875
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2008
The main objective of this paper is to control a trajectory tracking of the fish-mimetic robot by CPG (Central Pattern Generator), which is biological approach. CPG is biological neural networks that generate rhythmic movements for locomotion of animals, such as walking, running, swimming and flying. Animals show marvelous ability of autonomous dynamic adaptation for an unsteady fluid dynamic environment or various environments. So, we propose the 3-DOF CPG controller to track the trajectory of the fish robot in plane motion. The conformity of the proposed control algorithm is validated by simulation for a fish robot model, which is made by a commercial dynamic package.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.4
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pp.906-912
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2014
The study of fish robot is a main subject that are related with the propulsive force comparison using a varying amplitude and frequency for body and tail motion trajectory, and the quick turn using a proper trajectory function. In this study, when a fish robot thrusts forward, feedback control is difficult to apply for a fish robot, because body and tail joints as a sine wave are rolled. Therefore, we detect the virtual position based on the path of the fish robot, define the angle errors using the detected position and the look-ahead point on the given path, and design a controller to track given path. We have found that the proposed method is useful through the computer simulations.
Le, Chan Hoang;Nguyen, Quang Sang;Park, Hoon Cheol
Smart Structures and Systems
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v.10
no.6
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pp.501-515
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2012
We design and test a shape memory alloy (SMA)-based actuation system that can be used to propel a fish robot. The actuator in the system is composed of a 0.1 mm diameter SMA wire, a 0.5 mm-thick glass/epoxy composite strip, and a fixture frame. The SMA wire is installed in a pre-bent composite strip that provides initial tension to the SMA wire. The actuator can produce a blocking force of about 200 gram force (gf) and displacement of 3.5 mm at the center of the glass/epoxy strip for an 8 V application. The bending motion of the actuator is converted into the tail-beat motion of a fish robot through a linkage system. The fish robot is evaluated by measuring the tail-beat angle, swimming speed, and thrust produced by the tail-beat motion. The tail-beat angle is about $20^{\circ}$, the maximum swimming speed is about 1.6 cm/s, and the measured average thrust is about 0.4 gf when the fish robot is operated at 0.9 Hz.
This paper presents an experimental and parametric study of a biomimetic fish robot actuated by the Lightweight Piezo-composite Actuator(LIPCA). The biomimetic aspects in this work are the oscillating tail beat motion and shape of caudal fin. Caudal fins that resemble fins of BCF(Body and Caudal fin) mode fish were made in order to perform parametric study concerning the effect of caudal fin characteristics on thrust production at an operating frequency range. The observed caudal fin characteristics are the shape, area, and aspect ratio. It was found that a high aspect ratio caudal fin contributes to high swimming speed. The fish robot was propelled by artificial caudal fins shaped after thunniform-fish and mackerel caudal fins, which have relatively high aspect ratio, produced swimming speed as high as 2.364 cm/s and 2.519 cm/s, respectively, for 300 Vpp input voltage excited at 0.9 Hz. Thrust performance of the biomimetic fish robot was examined by Strouhal number, Froude number, Reynolds number, and Net forward force.
A simplified linearized dynamic equation for the propulsion force generation of an Ostraciiform fish robot with elastically jointed double caudal fins is derived in this paper. The caudal fin is divided into two segments and connected using an elastic joint. The second part of the caudal fin is actuated passively via the elastic joint connection by the actuation of the first part of it. It is demonstrated that the derived equation can be utilized for the design of effective caudal fins because the equation is given as an explicit form with several physical parameters. A simple Ostraciiform fish robot was designed and fabricated using a microprocessor, a servo motor, and acrylic plastics. Through the experiment with the fish robot, it is demonstrated that the propulsion force generated in the experiment matches well with the proposed equation, and the propulsion speed can be greatly improved using the elastically jointed double fins, improving the average speed more than 80%. Through numerical simulation and frequency domain analysis of the derived dynamic equations, it is concluded that the main reason of the performance improvement is resonance between two parts of the caudal fins.
This paper presents the design and the analysis of a "fish-like underwater robot". In order to develop swimming robot like a real fish, extensive hydrodynamic analysis were made followed by the study of biology of the fishes especially its maneuverability and propel styles. Swimming mode is achieved by mimicking fish-swimming of carangiform. This is the swimming mode of the fast motion using its tail and peduncle for propulsion. In order to generate configurations of vortices that gives efficient propulsion yawing and surging with a caudal fin has applied and in order to submerge and maintain the body balance pitching and heaving motion with a pair of pectoral fin is used. We have derived the equation of motion of PoTuna by two methods. In first method, we use the equation of motion of underwater vehicle with the potential flow theory for the power of propulsion. In second method, we apply the method of the equation of motion of UVM(Underwater Vehicle-Manipulator). Then, we compare these results.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.31
no.1
s.256
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pp.36-42
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2007
This paper presents mechanical design, fabrication and test of a biomimetic fish robot actuated by a unimorph piezoceramic actuator, LIPCA(Lightweight Piezo-Composite curved Actuator.) We have designed a linkage mechanism that can convert bending motion of the LIPCA into the caudal fin movement. This linkage system consists of a rack-pinion system and four-bar linkage. Four types of artificial caudal fins that resemble caudal fin shapes of ostraciiform subcarangiform, carangiform, and thunniform fish, respectively, are attached to the posterior part of the robotic fish. The swimming test under 300 $V_{pp}$ input with 0.6 Hz to 1.2 Hz frequency was conducted to investigate effect of tail beat frequency and shape of caudal fin on the swimming speed of the robotic fish. At the frequency of 0.9 Hz, the maximum swimming speeds of 1.632 cm/s, 1.776 cm/s, 1.612 cm/s and 1.51 cm/s were reached for fish robots with ostraciiform, subcarangiform carangiform and thunniform caudal fins, respectively. The Strouhal number, which means the ratio between unsteady force and inertia force, or a measure of thrust efficiency, was calculated in order to examine thrust performance of the present biomimetic fish robot. The calculated Strouhal numbers show that the present robotic fish does not fall into the performance range of a fast swimming robot.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.3
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pp.510-518
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2014
In this study, in order to improve and optimize the performance of the turning mechanism for a fish robot in the fluid, we propose the tail joint trajectories using neural networks to mimic the CST(C-shape Sharp Turn) patterns of a real fish which is optimized in the natural environment. In order to mimic the CST patterns of a fish, we convert the sequential recording CST patterns into the coordinate data, and change the numerical coordinate data into a functions. We change the motion functions to the relative joint angles which is adapted to suit robot's shape and data. However, these relative joint trajectories obtained by the sequential recording of the carp have low-precision. It is difficult to apply to the control of a fish robot. Therefore, the relative joint trajectories are interpolated using neural networks with superior generalization ability and applied to the fish robot. we have found that the proposed method using neural networks is superior to ones using high-order polynomial equation through the computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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