Search

The paper describes our implementation and experimental evaluation of a touch surface control algorithms developed for the smart mobile furniture. We begin the article by presenting the working principle of touch surface, followed by the descriptions of proposed eyes-free control algorithms aimed to avoid random touches. The experimental evolution and analysis shown the problems affiliated with the usage of standard hardware by manipulating it by nose and foot finger (compared vs a hand finger), and allowed the initial determination of recognition accuracy, performance (in time) and overall user rating. DOI: http://dx.doi.org/10.5755/j01.eee.19.1.3258

The main goal of this work is the development of Arduino microcontroller based integral solution for the smart, assistive mobility hardware. The paper presents schematics of device control and electrics, the control logic, the power regulation chain model and affiliated calculate efficiency parameters. The overall experimental investigation of real-life performance of our Arduino model proved quite successful. The added power regulator allowed achieving the stable outputs (±0.001V) to mimic the original controller. The deviation in trajectory compared to the ideal model was small (< 10 %) and can be further reduced by doing micro corrections.DOI: http://dx.doi.org/10.5755/j01.eee.18.9.2812

The detailed review of state of the art techniques and algorithms is presented in this work, aiming to create the autonomous mobile platform for mobility improvement of disabled persons. The video camera, sixth infrared range sensors and the motorized furniture were used in our mobile system. Presented system automatically localizes the position of the “smart” furniture based on certain color markers. The mobile platform is a part of a bigger associative system which is being developed during the project ROBOSOFA. Therefore, the main focus of this paper is on the self localization problem from visual information, i.e., the images of colored markers. The recognition task of the certain room is limited by the signals from range sensors and the recognition of the certain markers, because each room is coded with different color markers. Intermediate experimental results show, that the proposed algorithm can be applied in real time applications and it is able to process 20 frames per second., Darbe pristatoma detali techninių sprendimų ir algoritmų apžvalga, leidžianti sukurti autonominę mobiliąją platformą, tinkamą neįgaliesiems. Sistemos pagrindą sudaro vaizdo kamera, šeši infraraudonųjų spindulių atstumo jutikliai ir judusis baldas. Pristatomoji sistema autonomiškai nustato „išmaniojo“ baldo buvimo vietą pagal specialiai suformuotus spalvinius žymeklius. Autonominė mobilioji platforma yra dalis didesnės asociatyviosios sistemos, kuriamos vykdant projektą „Robosofa“. Todėl šiame darbe daugiausia dėmesio skiriama padėties nustatymui (lokalizacijai) naudojant vaizdinę informaciją, t. y. kambarių specialiųjų žymeklių atvaizdus. Kiekvienas kambarys pažymimas tam tikru spalviniu žymekliu, todėl lokalizacija yra apribojama žymeklių atpažinimu ir atstumų iki sienų nustatymu naudojant jutiklius. Pirminiai eksperimentiniai tyrimai parodė, kad taikomas algoritmas yra tinkamas realaus laiko aplikacijoje ir juo galima apdoroti iki 20 kadrų per sekundę.

This article presents a navigation system for the intelligent furniture of the “RoboSofa” project capable of navigation through a known environment and reaching the target in the shortest possible time. The target can be set by human being using various input modalities or remote control devices. The additional environmental scanning and image recognition (location markers) features were implemented in this solution. Our solution works by performing the data fusion gathered from sensors. This information is combined with a-priori knowledge of the environment to estimate “Robosofa” position and send commands to the actuators for movement. The main goals described were to solve one of the most important aspects of mobile robotics - to perform successful locomotion, obstacle avoidance task. The Khepera2 based mobile test platform controlled based on proposed control system effectively avoids obstacles and reliably reaches the target point., Straipsnyje pristatoma navigacijos sistema, skirta pagal projektą „RoboSofa“ kuriamiems išmaniesiems baldams. Aprašomi tyrimai, kaip nuvažiuoti nežinomą maršrutą žinomoje aplinkoje trumpiausiu laiku. Tikslą gali nustatyti vartotojas, naudodamas įvairias įvesties modalijas arba nuotoliniu būdu. Taip pat buvo įdiegti aplinkos skenavimo ir vaizdų atpažinimo algoritmai. Įranga veikia analizuodama sensorių teikiamus duomenis. Ši informacija sujungiama su a priori žiniomis, siekiant nustatyti įrenginio poziciją ir perduoti komandas valdikliams. Svabiausias tikslas buvo išspręsti pagrindinius robotikos navigacijos uždavinius: efektyviai apvažiuoti kliūtis ir greitai pasiekti tikslą. „Khepera2“ pagrindu sukurta mobilioji testavimo platforma efektyviai apvažiavo įvairios formos kliūtis arba jų išvengė ir patikimai pasiekė numatytas pozicijas.

The main purpose of this paper is to investigate the application of Hierarchical Temporal Memory (HTM) mechanism for humans traffic calculation in a public places using WEB cameras. The proposed approach distinguishes humans from other objects in a current video frame, identifies direction of movement and calculates balance of the humans’ traffic. As a result, all people entering and leaving room can be counted and information about people-traffic can be acquired. This information is very useful for further traffic monitoring and can be used for various traffic organization tasks., Pagrindinis šio darbo tikslas yra pritaikyti hierarchinę laikinę atmintį (Hierarchical Temporal Memory) žmonių srauto balansui skaičiuoti viešosiose vietose su WEB kamera. Pasiūlyta metodika leidžia atskirti žmones nuo kitų objektų, sekti judėjimo kryptį ir apskaičiuoti srauto balansą. Ši informacija gali būti panaudota optimizuojant sistemas, kuriose žmonių srautai, eilės bei apkrovima yra kritiniai.

Methods for intelligent mobile robots control which are based on principles of hierarchical control systems will be reviewed in this article. Hierarchical intelligent mobile robots are new direction for development of robotics, which have wide application perspectives. Despite increasing progress in technologies, the main problem of autonomous mobile robots development is that, they are ineffective in their control. In each of the hierarchical control levels (movement in space, problems solving and signal processing sets) will define by specific management of objectives, goals and rules. Communication and management between hierarchies are implemented by higher level of hierarchy using obtained information about the environment and lover level of hierarchy. Studies have shown that artificial neural networks, fuzzy logic are widely used for the development of the hierarchical systems. The main focus of the work is on communications in hierarchy levels, since the robot must be controlled in real time., Šiame straipsnyje apžvelgiami metodai, kurių esmė yra autonominių mobiliųjų robotų valdymui taikomi hierarchinių valdymo sistemų principai. Hierarchiniai autonominiai mobilieji robotai yra nauja robotikos raidos kryptis su plačiomis taikymo perspektyvomis. Nepaisant veržlios pažangos, pagrindinis autonominių mobiliųjų robotų tobulėjimo stabdys ir toliau yra neefektyvus jų valdymas. Kiekvienoje valdymo hierarchijoje (judėjimo erdvės, sprendžiamų uždavinių ir signalų apdorojimo ciklų hierarchijos) bus apibrėžiami specifiniai valdymo uždaviniai ir tikslai. Pasaulyje atlikti tyrimai rodo, kad šioms sistemoms kurti plačiausiai taikomi neuroniniai tinklai, neraiškioji logika. Dėmesio skiriama ir komunikacijoms tarp hierarchijų, nes robotas turi būti valdomas realiu laiku.