Jung, I. G.;Park, W. P.;Kim, S. C.;Sung, J. H.;Chung, S. O.
Agricultural and Biosystems Engineering
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제2권2호
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pp.69-74
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2001
Detection of operation lines in farm works, object recognition and obstacle avoidance are essential pre-requisite technologies for unmanned agricultural machinery. A CCD camera, which has been largely used for these functions, is expensive and has difficulty in real-time signal processing. In this study, a laser range sensor was selected as the guiding vision for unmanned agricultural machinery such as a tractor. To achieve this capability, algorithms for distance measurement, signal filtering, object recognition, and obstacle avoidance were developed. Computer simulations were carried out to evaluate performance of the algorithms. Experiments were also conducted with various materials and shapes, Laser beam lost its intensity for poor reflective materials, resulting in less range value than actual, so a compensation technique was considered to be necessary. Object detection system was fabricated on an agricultural tractor and the performance was evaluated. As test result for obstacle detection and avoidance in field, to detect and avoid obstacle for path finding with guiding system for unmanned agricultural machinery was enable.
This study proposes a new approach to Control the Orientation and position based on obstacle avoidance technology by multi sensors fusion and autonomous travelling control of mobile robot system for implimentation of Smart FA. The important focus is to control mobile robot based on by the multiple sensor module for autonomous travelling and obstacle avoidance of proposed mobile robot system, and the multiple sensor module is consit with sonar sensors, psd sensors, color recognition sensors, and position recognition sensors. Especially, it is proposed two points for the real time implementation of autonomous travelling control of mobile robot in limited manufacturing environments. One is on the development of the travelling trajectory control algorithm which obtain accurate and fast in considering any constraints. such as uncertain nonlinear dynamic effects. The other is on the real time implementation of obstacle avoidance and autonomous travelling control of mobile robot based on multiple sensors. The reliability of this study has been illustrated by the computer simulation and experiments for autonomous travelling control and obstacle avoidance.
This paper describes the improved environment recognition algorithms using some type of sensors like LiDAR and cameras. Additionally, integrated control algorithm for an autonomous vehicle is included. The integrated algorithm was based on C++ environment and supported the stability of the whole driving control algorithms. As to the improved vision algorithms, lane tracing and traffic sign recognition were mainly operated with three cameras. There are two algorithms developed for lane tracing, Improved Lane Tracing (ILT) and Histogram Extension (HIX). Two independent algorithms were combined into one algorithm - Enhanced Lane Tracing with Histogram Extension (ELIX). As for the enhanced traffic sign recognition algorithm, integrated Mutual Validation Procedure (MVP) by using three algorithms - Cascade, Reinforced DSIFT SVM and YOLO was developed. Comparing to the results for those, it is convincing that the precision of traffic sign recognition is substantially increased. With the LiDAR sensor, static and dynamic obstacle detection and obstacle avoidance algorithms were focused. Therefore, improved environment recognition algorithms, which are higher accuracy and faster processing speed than ones of the previous algorithms, were proposed. Moreover, by optimizing with integrated control algorithm, the memory issue of irregular system shutdown was prevented. Therefore, the maneuvering stability of the autonomous vehicle in severe environment were enhanced.
본 연구는 성인대학생이 대학생활적응에서 경험하는 장애가 무엇인지 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대구·경북지역 대학에 재학하고 있는 성인대학생 32명을 대상으로 심층면담을 수행하였다. 연구를 위해 Colaizzi의 현상학적 연구방법을 사용하고 분석하였다. 연구결과는 8개의 주제로 범주화하여, 개인성향장애, 학습능력장애, 인간관계장애, 사회적인식장애, 시간적장애, 경제적장애, 대학환경장애, 학사운영장애 등이 도출되었다. 이상의 연구결과를 통해 기존의 일반대학생을 중심으로 운영되고 있는 대학환경은 다양한 연령과 경험, 일·학습을 병행하는 성인대학생에게 다양한 형태의 장애로 표현되고 있음을 발견하였다. 도출된 장애요인을 기반으로 성인대학생의 대학생활적응장애를 실증적으로 탐색할 수 있는 측정도구 개발의 후속연구가 이루어지기를 기대한다.
바둑 기보를 자동으로 기록하는 기존의 방법들은 대국 중 발생하는 방해물(손 혹은 물체)의 바둑판 가림 현상을 제대로 고려하지 않았다. 방해물에 의해 바둑판이 가려지는 경우 바둑돌의 착수 위치를 인식하지 못하거나, 바둑돌의 착수 순서가 실제와 다르게 저장되는 문제가 발생할 수 있다. 제안된 알고리즘은 방해물이 없는 온전한 바둑판 영상만을 배경 영상으로 내부에 저장하고 배경 영상과 현재 입력 영상을 비교하여 방해물을 인식한다. 그림자가 방해물로 오인식되는 현상을 제거하기 위해 단순한 차 영상이 아닌 미분영상을 기반으로 한 방해물 검출 방법이 제안되었다. 추가로 노이즈에 강인하게 방해물을 인식하기 위한 노이즈 제거 방법도 제안되었다. 방해물이 없는 때는 배경 영상을 지속적으로 갱신한다. 최종적으로 각 순간마다 저장된 배경 영상들을 비교하여 바둑돌의 착수 위치와 바둑돌의 종류를 인식한다. 실험 결과에 따르면 일반적인 조명환경에서 제안된 알고리즘은 95%이상의 인식률을 보여준다.
The safe navigation of a mobile robot requires the recognition of the environment in terms of vision processing. To be guided in the given path, the robot should acquire the information about where the wall and corridor are located. Also unexpected obstacles should be detected as rapid as possible for the safe obstacle avoidance. In the paper, we assume that the mobile robot should be navigated in the flat surface. In terms of this assumption we simplify the correspondence problem by the free navigation surface and matching features in that coordinate system. Basically, the vision processing system adopts line segment of edge as the feature. The extracted line segments of edge out of both image are matched in the free nevigation surface. According to the matching result, each line segment is labeled by the attributes regarding obstacle and free surface and the 3D shape of obstacle is interpreted. This proposed vision processing method is verified in terms of various simulations and experimentation using real images.
This paper presents an effective approach to dynamic obstacle avoidance for mobile robot. The main concept of this approach includes modified polar mapping for recognition of the moving obstacle in vision-based robot systems. To simplify the segmentation of the moving obstacle from the background and to obtain its relative position data the modified polar mapping is proposed. Dynamic moving obstacles are avoided with a vision sensor and stationary obstacles are avoided with a sonar sensor.
In this paper, the prototype of a walking guide robot with tactile display is introduced, and the psychophysical experiment of the tactile recognition for a tactile display is carried out and analyzed. The objective of this research is the development of a walking guide robot for the blind to walk safely. A walking guide robot consists of a guide vehicle and a tactile display device. A guide vehicle, located in the front of the walking blind, detects the obstacle using ultrasonic sensors and offers the information of position and walking direction acquired from GPS module to the walking blind by voice. The tactile display device, located in the handle which is connected with the guide vehicle by cane, offers the processed obstacle information such as position, size, moving, shape of obstacle and safe path, etc. The psychophysical experiments for the threshold of perception and recognition ability of tactile stimulation are carried out by the estimation of the subject group. As a result the appropriate tactile stimulus intensity and frequency to recognize tactile stimulation effectively are discussed and derived.
Robust voice recognition (RVR) is essential for a robot to communicate with people. One of the main problems with RVR for robots is that robots inevitably real environment noises. The noise is captured with strong power by the microphones, because the noise sources are closed to the microphones. The signal-to-noise ratio of input voice becomes quite low. However, it is possible to estimate the noise by using information on the robot's own motions and postures, because a type of motion/gesture produces almost the same pattern of noise every time it is performed. In this paper, we propose an RVR system which can robustly recognize voice by adults and children in noisy environments. We evaluate the RVR system in a communication robot placed in a real noisy environment. Voice is captured using a wireless microphone. Navigation Strategy is shown Obstacle detection and local map, Design of Goal-seeking Behavior and Avoidance Behavior, Fuzzy Decision Maker and Lower level controller. The final hypothesis is selected based on posterior probability. We then select the task in the motion task library. In the motion control, we also integrate the obstacle avoidance control using ultrasonic sensors. Those are powerful for detecting obstacle with simple algorithm.
This paper presents a method that a mobile robot finds location of doors in complex environments and safely traverses the door. A robot must be able to find the door in order that it achieves the behavior that is scheduled after traversing a door. PCA(Principal Component Analysis) algorithm using the vision sensor is used for a robot to find the location of door. Fuzzy controller using sonar data is used for a robot to avoid an obstacle and traverse the doors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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