Int ern at i onal  Journ al of  P ow er El ectron i cs a n d  Drive  S ys te m   (I J PE D S )   Vo l.   10 ,  No.   1 ,  Ma rch   201 9 , p p.   219 ~ 229   IS S N:  20 88 - 8 694 ,  DOI: 10 .11 591/ ij peds . v 10 .i 1 . pp 219 - 229           219       Journ al  h om e page :  http: // ia escore.c om/j ourn als/i ndex. ph p/IJPE D S   Manag em ent  an d  archivi ng   s yste m  for m etal det ection  ro bot  usin g w i re l ess - ba sed tech nology a nd  online da tab ase regis t ry        Ha kim  Adi l K ad him 1 ,  N ab e el  Sa li h  Ali 2 , Dhe yaa M.  Abdulsa hib 3   1,3 Depa rtment   of   Elec tron ic a nd   Com m unic at ions E ngineeri ng ,   U nive rsit y   of  Kuf a ,   I raq     2 Inform at ion  T e chnol og y   R ese ar ch  and   Deve lop m ent   Cent r e, Unive rsit y   of  Kufa ,   Ira q       Art ic le  In f o     ABSTR A CT    Art ic le  history:   Re cei ved   J ul   9 ,  201 8   Re vised  Oct   4 ,  201 8   Accepte d  Nov   3 , 2 01 8     The   tr emendous  recent   invo lvem ent   of  technol og y   in  our  l ife   g ene ra te s  a   lo t   of  adva nt age s  a nd  disadva nt ages .   Neve rthele ss ,   and  to  profound l y   augment   it s  positi ve  infl u enc e ,   at   the   exp ense   of  the   nega ti v es,   m ost  te chnol og y   b e   depl o y ed  to  serv e  hum ani t y   and  socie t y .   Researc her s  at tr ac t ive   in   deve lop ing   robust  and  coop era t ive   robo ti cs  t hat   c apa b le   of   solving  diff ic ul t  t a sks   without   an y   hum an  cont r ol.   Me ta l   de tecto r  robot  is  one   of  the   robo ti cs  p rin ci pl es  due   to  it s  ef fecti ven ess  as  compar e d  with  m anua l l y   op era t ed  and   ver y   slow   tra ditiona l  m et h ods.  In  thi s  art i c le ,   three  m ai n  p oint s  that  ar e  co nce ntr at ed   1)   Design  a  robot  which  is  vehicl e - m ounte d  sensors   tha t  c apa b le   of   ca rri es  th e   sensors   of  the   m et al   and   obst ac l e;   2)  Con tro l  and  m ana g emen t  s y s te m   wire le ss l y   b y   a  computer - base d  to  comm and  the  robot  func t ions  b y   sev eral   sets  of  user’s  ru le s  and  m ana ge   the   robot  instr uct ions;  and  3)  Conduct   an  int egr at ed   s y st e m   tha t  ac h ie vin g  navi g at ed   da ta  via  m et a l  det e c tor  base d  on  onli ne  stru ct ure d  quer y   la ngu age   da ta b ase   r egi str y .   Also ,   discussed  a   compari son of  th e  pre v ious d etec t or  s y stems   and  h ighl ight s on   seve ral   m erits .   The   proposed   sy stem  ca pab le  o f  fully   cont ro l  t he  robot   al so ,   s et   the   robo t   oper at or   per m issions   and  rul es,   s tore d  and  ar chi v ed  the  n av iga t ed   result s  and   print ed   rep orts   a nd  stored in an i ndepe nden t  d at a base .   Ke yw or d s :   Ach ie ving syst e m   Database   Inform at ion  m anag em ent  syst e m   Me ta l detec tor   Mult i - sens or y  rob ot syst em   Robot   Sm a ll - reacti on   m anipu la to r   Veh ic le - m ounted  se nsors       Copyright   ©   201 9   Ins t it ut e  o f  Ad vanc ed   Engi n e er ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Nab eel   Sali h A li ,    Inform at ion  Te chnolo gy Rese arch an d De velop m ent Centre ,   Un i ver sit y o f Kufa, Kufa,  P.O.  B ox (2 1), Najaf  Go vernora te , I ra q .   Em a il :  Nab eel @uo kufa.e du.iq       1.   INTROD U CTION   Diff e re nt  te ch no l og ic al   te rm s  su c h  as  Tel e com m un ic at ion s,  In te rn et   of  Things  (IoT ),  and  r obotics  hav e   bee n  c onside red  a  vit al   par t  of   our   daily   act ivit i es  [1 ] - [ 3].  Alt hough  it s  a dv ances  a nd  lim it at ion s,  innov at ive  te c h  can  be  so lve d  f undem ental  issues  an d  sa ve  li ves  f or   m any  people  f or  po li ti cal   or   finan ci a l   pur po ses  [4 ] - [ 7].  In   t he  el ect ronic  era,  s pee d,   fle xib il it y,  and   a uto m at ion   are  m ajo r  de fiance  that  is  en abling  researc hers  to  m eet   the  chall e ng e s  of   t he  so c ie ty   aga inst  the  qu ic k  de velo pm ent  of   the  te chs  [ 8 - 11] .  Roboti cs   hav e   bee n  bec om ing   dynam i cal ly   sign ific a nt  f or  seve ral  s ta nd a rd  ap plica ti on s  [12 ] - [ 14 ] .  Applic at ion s   su c h  a s   m ilit ary,  Salva ge  a nd  U rb a n  Hunt.  D ue  to   it s  hu m an  re du ct ion   act ivit ie s  in  a  se ve re  e nvir o nm ent  [15 ] - [ 17 ] .   Eff ect ive ness  m et al   and   la ndm ine  detect ions  are  two  vital   researc h  area s  that  sti ll   con sidere d  m or e  at tract ive   to  resea rc her s   du e   to  i nv e sti ng  te ch   [ 18 ] - [ 20] .  Acc ordin g  t o  La ndm ine  and   Cl us te r  Mu ni ti on   Mo nitor  r eport   in  2014,  m or e   than  11 0   m i llion   la ndm ines  in  the  gro und  scat te red   in  68  countries  [ 21] .  So,  la nd m ines  an d  m et al  detect or   rob ots  are  the  adv a nces  in no vation  of   the  c ru ci al   an d  m os t  dan ge r ou s  pa rt  of   the  hum a nitari an   detect ion   proc ess  [ 22 ] .  M ulti - sens or   rob ot,  path   pla nn i ng  al gori thm ,  and   ve hicle - m ounted  sens or s  are   diff e re nt  strat egies  that  us e d  to  searc h  an d  detect   m ines  [23 ] - [ 25] .  The se  app li cat io ns  are  safe r  an d  m or e  eff ic ie nt  du e   to  they   pro vid e   a  safe  r ou te   for  the  s ol diers  t hro ugh  m inefiel ds   [ 26] .  Ro boti cs,  com m unic at ion ,   an d  data  a naly sis  hav e   bee n  adv a nce d  with   high - s pee d  ac hieve d  in  la ndm ine  detect ion  do m ai n  [1 ] .  Data   m anag em ent,  analy sis,  and   a rch i ving  for  th e  detect ion ,  na vig at in g  an d  m app in g  area  will   op en  t he  door  to  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8 694     I nt J  P ow  Ele c  &  Dr i   Syst , Vol.  10 , No .  1 ,  Ma rch   2019   :    219   –   229   220   m or e  dep loye d  po ssi bili ti es  fo r  f urt her m or e   m app ing   a nd  detect ion   area s .  Au t om at ion   m echan ism   pr esents  easi er  an d  faster  sca nn i ng   pr ocess  due  to  it   pro vid es  t he  guara ntee  to  m or e  ra pid   t he  sc ann i ng  proce ss ing   a nd   inv est igati on  a uto m at ic ally.  As  well ,  it   fits  m or e  dep l oyed  ca pab il it ie s  base d  on   t he   big   data  re ce ived  t o  disclose a nd  re cognize m et al s  and m ines f r om  o ther  ob j ect s.   Seve ral  at tem p ts  by  authors  hav e  been   m a de  for  resea rc h  an d  de velo pm ent  per sp ect i ves  co ncern   assist   or   a utom at e  hu m an  de m iners  in  the   hu m anita rian  dem ining   an d  scan ning  pr oc ess  to  re du ce  effor ts ,   tim e,  cost,  hum an  risks   a nd  dange rous  iss ue s  by  pro posin g  di ver se   ef fici ent  an d  su it a bl e  robo ti cs  la ndm ine  detect ion  with   seve ral  se nso rs  desig n  [ 27 ] - [ 28 ] .   Re cent  rob otics  resea r ch  i nvolv es   va rio us   tre nds  s uch  as   sens or   te c hnol og y,  G rou nd - P enet rati ng  Ra da r  ( GP R) ,  Ele c trom agn et ic   Indu ct io n  (EMI ),  Nu cl ea r  Q ua dru pole   Re so na nce  (NQR)  a nd   so   on  to  perf or m   m ul ti - fu ncti ons  su c h  as  detect ion ,  deacti va ti ng ,  e xtracti ng,  a nd   dem ining   f or   e xp l os ive  de vices,  cl us te r  m unit ion s ,  la ndm i nes  as  well   av oid in g  obst acl es;   These  tre nds  ca n  dep l oy  in  di ve rse  so il   kinds  su c h  as  f oliag e,  dry   an d  des ert  so il   base d  on   Aer ia l  a nd   wh eel   te ch ni ques  f or  la nd m ine d et ect ion  [ 29 ] - [ 31] .  P rop os e d  Ma r wa  w hich  is a l and m ine d et ect ing  robot. Mar wa  is supp or te d  with   a  robo ti c  arm   whose   payl oad  a  m et a l  detecto r  a nd   prov i de d  vis ual  inf orm at ion   to  be  a  visu al   ser voin g  syst e m   to  ben e fit  research e rs  with  li m it ed  reso urce s  to  wo r k  in  th is  area  [3 2].  A lso,  presente d  a  m et a l  m ine  s ign al s   for  detect ion  pur pose  to   est im at e  the  de pth   of  the  m et all ic   ta rg et s.  T he   m et a l  m ine  detect or  usi ng   r obotic   m anipu la to r  to take ad va nta ge  o f  hi gh   pr eci si on  sca nnin g  of the  m inefiel d;  the p r opos e d  de te ct or  w as f as t an d  accurate  in  H um anita rian  De m ining ;  As  we ll ,  it   pr e - bu il d  li br ary  c on ta in ing   data  of  m a ny  ta rg et s   at   diff e rent   po st ur e s  an d  de pth s  [33].  Wh ereas ,  a  rem ote  ro bot  is  co nducte d  to  ide nt ify   per s onnel  la nd m ines  in  di ver s e   do m ai ns .  T he  detect or  wa s  ob ta ine d  ( 87.5%)  acc ur acy   f ro m   a  set   of  8  diff e re nt  m a te rial s  in  ide nt ify in g  m ines. A ls o,  t he  d et ect ion sy s tem   can b e im ple m ented  in  dif fer e nt terr ai ns   [34]. intr oduc e d  th ree - way to  aver t  the  issues  of  usi ng   on e  te ch nolo gy  by  us in g  data  fu sio n  of  m ul ti - sensor  s yst e m   based   on   de velo ping  de ci sion  le vel  fu si on   to   decr ease  false   al ar m s  [2 6].  Wh il e,  pr ese nt ed  m ulti - sen sor  data - fu si on  appr oach   by  a  high -   accuracy  ge o - r efere ncin g  t he   fiel d - data  ac quire d  by  m ultip le   platfo rm s  to  local iz e  a nd  detect   pu rpo ses  in  la nd m ines  dom ai n  [2 4].  Lik ewise,  intr oduc ed  a  novel  la nd m ine  detect ion   se nsor  that  base d  on  the  pri nciple   of 2 - D OF   vi brat ion  a bsor ber  syst e m .    The  pro po se d  new  sen sor  give s  the  se ns it ivit y  of   1559  H z/   (MN/m )  and  li near it y  bette r  than  (95 % )   [35]. Besi des,  i n  20 16, H a nk a nd   Ha dd a d pr e sented  a m ob il e robo t  for  aut onom ou s - na vig at ion   pro blem  b ase d  on   a  hybri d  ap proac h;  the   pro du ce d  nav i gato r  subje ct ed  to  perform   an  e m erg e ncy  ta sk   w it h  sh ort er  e xe cutio n  tim es  [3 6].  As  al ongs ide ,  desi gn e d  a nd  fabri cat ed  a n  ef fici ent  wi reless  c ontr olled  r ob ot  to  detect   la ndm ine  in   def e nce  fiel ds   as  well   avo i ding  the  obsta cl es   robu stl y;   H - B rid g e  m od ule  use d  to  co ntr ol  the  r obot  w heel s  and  wireless  cam era  ad ded  to   cap ture  a nd  locat e d  off  t he  r obot   destinat io n  [ 37] .  Also ,   pr opos e d  a  l ow - al ti tude   auto no m ou s   fli gh t  t o  detect   la nd m ines;  the  s yst e m   cal le d  Ba ckstep ping+ D AF   w hich  is   a n  inte gr at e d  sy ste m   arch it ect ure  ba sed  on  li ghtwe igh t  GP R  [38].   As  well ,  a  hy br i d  platfo rm   i ntr oduce d  by  Gh a ree b  et   al .  (20 17),   sp ee d  data  tra ns fe rr i ng  an d  transm issi on   qual it y  to  im pr ov e   ce ntral  unit   destinat ion  t hat  is  base d  on  web   serv e r  an d  a  da ta base  ser ver   a pp li cat io ns   to  store  data  re gardin g  the  na viga ti on   fiel d  f or   current  m app in g  an d  detect ion o r fu t ur e  in vestigat ion p urp os e  [ 1].   In   t his  resea rc h,   highli gh ts  on  m et al   detection   iss ues.   Als o,   the  ca pa bili ty   to  detect   m ines,  a vo i d  ob sta cl es.  The  pro po si ng   syst e m   us ing   t he  c on ce pt  of  m et a l  detect ion   se nsor  a nd  ultras onic   sens or,  wir el ess  com m un ic at ion   via  co ntr olled  r obotics  ve hicle   rem otely   f or   flat   surfa ces   an d  dr y,  dese r t  so il s  to  desig n  a nd   fabrica te   detec t  m et al s  without  hum an  ha rm .  Als o,  pr opos e d  a n  i ntegrat ed   m anag em ent  a nd  ac hieving  s yst e m   to  co ntr ol,  m anag e  an d  sto re d  the  na vig at io n  resu lt s  wit h  on li ne  structu re d  qu e ry  la ngua ge   database d  re gistry   on  a  se r ver  sid e  to  giv e   high - secur it y  syst e m .  As  well ,  c onduct   a   com par at ive  a naly sis  of  the  pro pose d  rob ot  detect ion   syst e m s  and   fo c us  on  their  m ai n  fin dings  a nd   syst e m s  featur es  li ke  de te ct ion ,  c on tr ol li ng ,   m anag em ent,  and   a rc hiv in g  in form ation   in  t he   database  ser ve r  f or   fu t ur e  m app i ng   a nd  navi gation.  The  re st  of  the  arti cl e  is  struct ur e d  as  fo ll ow s:  In   Sect io n  2,  de scr i bes  hard war e  a nd  s of t war e  th at   re qu i red   t o  pr oduce  the  con t ro ll in g,   m anag em ent,  a nd  a rch i ving  sy stem   that  include s  th ree  s ubsect io ns   a re  m et al   detect or  r obot  arch it ect ure,  m anag em ent  an d  con t ro ll in g  th e  m et al   detect or   r obot,  a nd  ar chiving  databa se  syst e m .   Sect ion   3  pr ese nts  al l  ste ps   a nd  process es  to  im ple m e nt  the  pro pose d  detect ion  sys tem .  Be sides,  r esults  an d  disc us sio n  will   be  inclu de d  in  Sect io n  4.  W he reas,  Sec ti on   5  giv es  a  com par ison   of   the  w orks  tha t  hav e  been   do ne  to  detect  lan dm in e d et ect io n.   Fina ll y, Sect io n 6 c on ce r ns   with c on cl us io ns   and f uture  dire ct ion s.       2.   RESEA R CH MET HO D OL OGY( MA TE RIA L S  AND ME THO DS)   In   this  sect ion,   descr ibes  the  m et ho dolo gy  use d  in  this  rese arch,  exp la i ning  the  par ti cula r  m at erial s,   m et ho ds,  an d  te chn iq ues  us e d  that  de pe nd   on   t he  se ns or - base d  te ch nolog y.  T he  r es earch  m et ho dolo gy   pr ese nts  the  de sign   an d  de vel op m ent  of   the  pro po se d  syst em .   The  m et ho do l og y  w hich  us e d  in  this  researc h  com pr ise s  of  t hr ee  phases:   m et al   detect or ,   co ntr ol  an d  m anag em ent,  integ rated  data base  syst em   ph a se,  as  sh ow n detai ls i n  Fi gure  1.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J   P ow  Ele c  &  D ri   Syst     IS S N:  20 88 - 8 694       Ma nage men t  and ac hievi ng s yst em  for  m et al   detect ion ro bot u sin g  wi rel ess - base d . ..  ( H ak im A dil Kadhi m )   221       Figure  1 .   Me ta l  detect or ro bo t  m e tho dolo gies  phases       2.1.   Metal de tect or  ro b ot  archit ecture   The  detect or  aim s  to  disclos e  an  underg round  m et a l  su rfac e  fo r  a  pa rtic ular  na vig at io n  area.  T his   sect ion   desc rib es  m a te rial s  and   m et ho ds   of  the  m et al   detecto r  r obot  arc hitec ture.  The   pro po s ed  r obot  de te ct or   involves   ha rdwar e  a nd  s of t war e  c om pone nts  that  nee de d  to   im ple m ent  the  r obot  navi gator.  T hese  e lem ents  hav e  bee n  c hosen  based  on  cost - e ff ect ive ne ss,  usa bi li ty ,  avail abili ty   in  the  fa br ic at ed  reg i on,  an d  ea se  of   pro gr am m ing   m et rics.  The  ha rdwar e   com pone nts  ha ve  re qu i red  f or  im p lem enting  a nd  te sti ng   the   co m pu te r  app li cat io n  bas ed  on  c on t ro ll ing   t he  detect or.  Wh il e  Ard uino  U no  m ic ro co ntr oller  boar ds  as  the  bra in  of  the   syst e m   detect i on.  Diff e ren t  s ens or s  de plo ye d  f or  detect in g  m ines  or  m etals,  av oid i ng   obsta cl es  in  real - tim e  set ti ng s  s uch   as  m e ta l  detect ion   se ns or  a nd  ultras onic   se ns ors.   Fig ur e  2  s hows  the   bl ock   diag ram   of   t he   pro po si ng m etal d et ect ion sy stem .           Figure  2 .   Bl oc k diag ram  o f  th e pro posed  m etal d et ect ion, ar chiving,  and m anag em ent syst e m       A  m ic ro con tr ol le r  Ardu i no   UNO  boa rd   ( ATm ega3 28P )   us ed  as  a  br a in  to  gi ve  inst ru ct io ns   a nd  analy sis  the  resu lt s.  Ard uino   m ic ro con tr oller  involves  physi cal   pr ogram m able  ci rcu it   bo a r d  and   a  pi ece  of   so ft war e   that  it   r un s   on  com pu te r  t o  be  us e d  f or   w riti ng   a nd   up l oad i ng  c om pu te r  co de  to   the  physi cal   boar d).   Uno  processe s  the  recei ved  da ta   from   the  co m pu te r,   r un  th e  sens ors,  receive  thei r  res ults   an d  a naly sis  to  se nd  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8 694     I nt J  P ow  Ele c  &  Dr i   Syst , Vol.  10 , No .  1 ,  Ma rch   2019   :    219   –   229   222   them   to  the  co m pu te r,   r un  th e  m oto rs  an d  m ov e  the  r obot   to  the   ta rget ed   place  a nd  sto p  the  r obot   i n  ca se  of  a   m et al   or   obst acl es  disclose d  a nd  se nd  a n  al ert  t o  the   com pu te r.  Be sides,  t he  m i dd le war e   bet w een  th e   com pu te r  an d  rob otic  ci rcu it   is  a  Bl uetoo th  te chnol og y  wh ic h  is  adapt ed  to  be  the  transm issi on   channel   betwee n  syst em   per iph e rals  wirelessl y.  Bl ueto oth   is  a  sh ort - range  wir el ess  connecti on   betwee n  co m pu te rs   and o t her de vi ces. Fi gure  3 p resen ts  a f l ow c har t t hat cla rifi es sendin g  a nd  receivin g  i nform at ion  m echan is m .   On  the  oth e r  ha nds,  the   r obot   us e d  ultraso ni c  sens or  ( HC - SR04)  wh ic h  r adiat ed  ultr aso und  t o  detect   and   a vo i d  obst acl es.  Figure  4  il lustrate s  the  rob ot  scenari os  of   m et a ls  and   ob sta cl es  re vea le d.   The  ultras on ic   sens or   (H C - S R04)  is  us e d  to  fin d  ou t  the  distance  betwe en  the  r obot  a nd   obsta cl es  that  are  posit io ning  in   fron t  of  it s  route  tha t  con tr ol le d  via  Ardu i no.  O bs ta cl es  distance  ha ve  cal culat ed  bas ed  on  the  dif f eren ce   betwee n  ti m e  sen ding  a nd  r ecei vin g  the   r adiat ed  ultras ound   by  t he  ultraso nic  se nsor s  w he n  a  par t ic ular   ob sta cl e  is  dis cov e re d.   T he  m echan ism   of   disclosin g  obsta cl es  are  us ed   to  deci de  the   be st  route  wh e n  there   are m any route s in  t he navi gation  a nd m app i ng area .               Figure  3 .   Flo w char t  of se nd i ng a nd r ecei ving  inf or m at ion  m echan ism   Figure  4 .   Ge ne ral flowc har t  of the  m et a ls an d  ob sta cl es  detec tor rob ot       2.2.   Manageme nt   an d   co nt r olli ng   th e m ulti - se nso r  robo t   Com pu te r  ap pl ic at ion   ba sed  i s  desi gn e d  via  us in g  a  Vis ua l  C#  pro gram   to  co ntr ol  the   rob ot  an d  m ov e  it   to  the  current  place  f or   detect ing   t he   m et al s  and   obsta cl es  co ns e cutivel y.  A nd   arch i ve  al l  the  resu lt s   in  a  database   a s  re ports  as  we ll   up loa de d  to   a  ser ver  f or   f utu re  na vig at e d  pur po ses .  Whe re  the   r obot  re cei ved   and  tra ns m i tt e d  in form at ion   via  the  c om pu te r  ap plica ti on  by  Bl ueto oth   wireless  te c hnology.  T his  m e chan ism   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J   P ow  Ele c  &  D ri   Syst     IS S N:  20 88 - 8 694       Ma nage men t  and ac hievi ng s yst em  for  m et al   detect ion ro bot u sin g  wi rel ess - base d . ..  ( H ak im A dil Kadhi m )   223   is  achievi ng  the  inte rf ace  be tween  A rduin o  Uno  (ope n  so urce  c om pu te r  hardw a re),  C#  (m ulti - par a dig m   pro gr am m ing   l angua ge)  an d  SQ L   ser ve r  (St ru ct ured   Qu e r y  Lan gu a ge ).   As  we  sho wn   in  Figures  3  a nd   4.   Hen ce ,  detect or  pr ocesses  t he   recei ve d  dat a  from   the  co m pu te r,   r un  th e  sens ors,  rece ive  their   res ults  an d  analy sis  to  sen d  data  to  t he  c om pu te r,   r un  the  m oto rs  to  m ov e  the  robot   to  the  ta rg et e d  place  a nd   st op   t he   rob ot  in  the  ca se  of   a  m et al   o r  the  fact  of  ob sta cl es  any ?   A nd   se nd  an  al er t  t o  the  com pu te r.   A dm in  and   us er s   can  be  acce sse d  a nd  m anag ed   the  detect ion  syst e m   via  log i n  form   with  di ff e ren t  pe rm iss ion .   T he  per m i ssio n  of   a dm inist rator   is  ha ving  f ull  acce ssin g  t o  the  databa se ,  ad ding,  delet ing   a nd  editi ng  the  us e r  ( w orke r)   or   even  the   re por ts,  w hile  the   use r  (worke r)  c an  on ly   sta rt  t he  rob ot  an d  up l oad  re ports   to  t he  databa se.  A  com pu te rized  database  has  be en  li nk e d  to  a n  el ect ronic  fili ng   cabi net  of   data  arr a nged  for  easy   acce ss  or   a  sp eci fic  pur po s e. Figu re  5 pr e sents the  lo gin   form  w it h  it s infor m at ion  r e quire d.   Af te r  e nteri ng   to  the  r obot  co ntr ol  pa nel  via   the  log i n  f or m   that  app ea re d  to  chec k  the  de ta il s  of   the  us er  a nd  the  use r  will   enter  t he   locat ion   t hat  is  searchi ng   it   to  arc hiv e  the m   to  the  datab ase.  The  first  pa rt  of  the  rob ot   co ntr ol  pa nel  is  the  connecti on  pa r t  of   the  detect or  by  w riti ng   th e  COM  nu m ber   of  Bl ueto oth .   If   th e   rob ot is s witc he d off  or there   is any  prob le m , an ale rt  will  be  presente d  as   sh ow n  in  Fi gur e 6 .               Figure  5 .   Lo gi n form  o f  the  c on t ro ll ed  syst em   Figure  6 .   Flo w char t  of the  co nn ect io n  m ech anism       The  sta tus  func ti on   on  the  r obot  will   sen d  som e  detai ls  to  t he  com pu te r ,  a ll   these  detai ls  will   analy se   by  the  syst em   and   s how n  on  the  r obot  co nt ro l  pa nel,  the se  detai ls  li ke  batte ry  le vel  and   sta t us   scree n  wil l   disp la y  inf orm at ion   if  the robot  detect s  a  m e ta l  or   detect   a n  obsta cl e  and  ot her   thi ng s   to be  easy   to  unde r sta nd  the  sta tus  of  th e  r obot  at   this  tim e.  Ther e  a r e  so m e  bu tt on s  is  us e d  t o  giv e  a n  order  to  the  r obot  for  m ov in g  per s pecti ves ,  and   sea rch i ng  on  the  m et a l,  and   cha ng e  t he  sp eed o f  the r ob ot.  If   the r ob ot  detect s  ob sta cl es,  the   te sti ng   way  f unct ion  is  us e d  t o  see   the   best   way  if  t her e   is  m or e  than   one  way  to   sel ect .  Figure  7  prese nts  the   connecti on  pa ne l and thei r  contr olled  data a nd butt o ns .           Figure  7 .   Co nnect ion  a nd c on t ro ll ed  p a nel       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8 694     I nt J  P ow  Ele c  &  Dr i   Syst , Vol.  10 , No .  1 ,  Ma rch   2019   :    219   –   229   224   Ther e   is  a no t he r  c on tr ol  pa ne l  that  just  the   a dm in  of   t he  sy stem   can  ente r  it ,  as  sho wn  in  Figure  8.  I n  this  pa nel  the  adm in  can  ad d  an d  rem ov e  t he  us ers ,  ca n  a dd   an d  rem ov e  the  locat io n  of  searc hing  a nd   ca n  exp la in  al l  the  repor ts  a nd  s earch  for  the  deser t  repor t  t hat  save d  in  t he  data base  be fore.  Hen ce ,  t he  use r   cannot  wr it e a ny searc hing  re gion  bu t t he  a dm in can  a dd th e m  an d  t he use r ju st  sel ect ed.               (a)   (b)     Figure  8 .   A dm i nistrato r pr ivil eges a nd fu nctions       2.3.   Archivin g  dat abase s ystem  of t he  met al d etect or  r obot   The  syst em   con ta ins  a  databa se  schem e  to  st or e  a nd   arc hive   the  detect or   r esults,  there  ar e  two  ty pe s   of   us e rs  for  th e  syst e m ,  m anag er  or  a dm in  and  r obot  wor ker   or  op e rato r ,  the  m anag e r  can  us e  the   r obot  a nd  sh ow t he  res ults that  sav e d  in  the d at a base, b ut robot w orke r  can  only  u se t he  r obot a nd   uploa d  re ports  file s to   the  databa se  se rv e r.   An   i ntegrat ed  databa se  s yst e m   is  us ed  to  set   of  pe rm is sion s  a nd  r ules   for  em plo ye es  by   m anag ers  a s  well   as  arch i vi ng   the  re ports  and   t he  re sul ts  in  an  in de pende nt  data ba se  reg ist ry.  F igure  9  pr ese nts a n  e xa m ple o f  the  pri nted re port as a  PDF f il e.           Figure  9 .   Pr i nting t he na vig at i on r es ults re po rts   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J   P ow  Ele c  &  D ri   Syst     IS S N:  20 88 - 8 694       Ma nage men t  and ac hievi ng s yst em  for  m et al   detect ion ro bot u sin g  wi rel ess - base d . ..  ( H ak im A dil Kadhi m )   225   Af te r   the   r obot   wor ker  fi ni sh es  his  w ork,  then   be   able   to  e xport   a nd  s aved  c har ts,   ta bles  a nd  al l   resu lt s  as  P DF  file   li ke  a  repor t.  And  up l oa d  the  P DF   repor t  a nd   resu lt s   to  the  data bas e  serv e r  to  st ore,  the   us er  ca n  only   up l oad   the  data  to  the  serv er   bu t  the  adm in  can  acce ss  to  the   database  a nd   disp la y  res ults,  as  well   he  can  pe rfor m   to  add   a nd   e dit  us er s  and   a  par ti cula r   locat ion .  If   th e  adm in  re m ov es  al l  us ers,   th ere  is  a   def a ult  us e r  th e  adm in  canno t  rem ov e  him   t o  sa ve  the  syst e m   fr om   fu ll   dow n.   Fig ur e  10   disp la ys  in for m at ion   reg a rd i ng  na vi gation  locat io n  an d  thei r  exis ti ng   repor ts   ar chive d.   This  i nfor m at ion   ca n  be  e dited,  update d,  delet ed via t he   adm in o f  t he  s yst e m  o nly.           Figure  10 .   A dm in co nt ro l  r obot  pa nel       3.   IMPLEME N TATION   O F  THE   PR OPOSE D  C ONTROL LIN G,  M A NAG EMENT,  A ND  ARCHI VI NG SY STE M   Desig n  a  rob ot  with  c om plete  co ntro ll in g,   m anag em ent  an d  arch i ving  syst e m   con sist s  of  the  adm in  and   us er s.  The y  can  us e  the  rob ot  for  dete ct ing   m inerals   that  su bsur fa ce.  Ther e f or e ,   the  inform at i on   that  com es  fr om   t he  r obot  t o  th e  com pu te r,   it   c ollec ts  data   from   the  repor t,  a nd  up l oa d  to  t he  datab ase  to   determ ine  the  best  repor t  by  the  m anag er  in   char ge  of   the  disclos ur e .  Th e  ro bot  gets  som e  or der s  fro m   the   com pu te r  that  connecte d  with   it   wirelessl y,  the  exc ha nge  of   inf or m at ion   be tween  t he  r obot  an d  the  c ompu te r   is  done   via   Bl ueto oth  te ch nolog y  by  a n  al gorithm .  Figur e  10  disp la ye d  th e  r obot   co ntr ol  pa nel  w hen  a   par ti cula r  adm i n  logge d.   T he  pro po se d  syst em   can  be  us ed  in  the  detect io n  operati ons  of   m et a ls,  and   sa ve  al l   op e rati ons  inf orm ation   carrie d  out  by  the  robo t  to  the  database  ser ver   de vice  that  giv es   hig h  sec ur it y  for  th e   syst e m .  So   t he  m os t  i m po rtant  ad van ta ges  of this  syst em   are  sup porting  the   pros pect or s   to   locat e  s om e  detai ls  of   m et al s,  desi gn   a n  integr at ed  syst e m   to  a rch i ve  repo rts  and   re su lt s.  Fi gure  11  sho ws   the  m et a l  det ect ion  resu lt s  for fi ve way s.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8 694     I nt J  P ow  Ele c  &  Dr i   Syst , Vol.  10 , No .  1 ,  Ma rch   2019   :    219   –   229   226       Figure  11 .   Me t al  d et ect ion sy stem  test ing  r e su lt s       4.   RESU LT S  AND DI SCUS S ION S   Thr ee  m ai n  points  that  are  co ncen t rated  are ,   1)   Desi gn   a  r obot  that  carri es  the  sens or   of  the  m e ta ls   and  ob sta cl es,   2)  C onnect  t he  rob ot  wirelessl y  with  t he   com pu te r - bas ed  ap plica ti on  fo r  co ntr olli ng  an d  m anag em ent  pur poses  via  cre at ing   a  f ull  syst e m   to  co ntro l  the  r obot,   an d  3)  Ma na ge  al l  the  res ults  in   r eport s   and   sa ve  them   in  the  data base   serv e r.   As  we  sh o w  in  Fig ur e   12   wh ic h  de sc ribes  a n  over vi ew  of  the  propose d  m ul ti - sensor ro bo t  syst e m .           Figure  12 .   O ve rv ie w diagram  o f  the  pro pose d detec ti on syst e m       Ba sed  on  Fig ure  11,   the  syst e m   analy zed  the  re su lt s  a nd  disp la ye d  in  m ulti - char t .  Wh e reas,  c ha rt  1  lis ts  ob sta cl es  distances  at   t he   le ft  posit ion i ng  of  the   f ront   of  the  rob ot  de te ct or   path.  S o,   t her e  is  an  obsta cl e  wh ic h  it  d ist a nc e (10  cm )  f rom   the r ob ot in t he  way  N o.   1 and t he re is a n ob sta cl e at a  d i sta nce (1 00 cm )  f ro m   the  r obot  i n  t he   way  N o.   2  a nd  t he   rest  obs ta cl es  distance s  in  rem ind er  f ive  w ay s  as  f ollow s   res pecti ve ly   (60  c m ,  20   cm ,  300  cm ).   As  a  lo ng   si de,   c har t  2  prese nts  the  distances  of   th e  detect ed  obst acl es  via  Ultra so nic  sens or   i n  the f r on t of   t he  detect or  p os it io ning  m app in g  are a. W her ea s,   th e  char t 2  c on ta ins  obsta cl es  di sta nce s   of   the  five  wa ys  values  as  fol lows   co ns ec ut ively   (300   cm ,  300  cm ,  50   c m ,  20   c m ,  and  300  cm ).   Lik ewise,  char t  3  vie ws  the  distance s  of  the  ob sta cl es   at   the  rig ht  of   the  f ront  of  t he  r obot  nav i ga tor.   T he  five  ways  va lues  w e re  (70,   100,  10, 20,  300) cm .   Dep e nd  on  the   resu lt s  in  cha r t  2,   there  is  an  ob sta cl e  on  distance  (30 0cm )  from   the  ro bot  in  the  wa y   No.  1  a nd  the r e  is  an   ob sta cl e  at   a  distance  (30 0cm )  from   the  r obot  i n  t he   way  N o.   2  a nd  the re  is  a n  ob sta cl e   at   a  dis ta nce  ( 300cm )  from   t he  r obot  in  t he   way  N o.   5.   Wh il st,  in  c ha r t  1  only   way  No.  5  has  a n  ob sta cl e  distance is  ( 300  cm )  al so  in  c har t  3, way  N o. 5 ha s a n ob sta cl e d ist ance  ( 300 cm ).   The  e xperim e nt  res ults  of  the  pro po se d  m et al   detect or  r obot  pr ese nt   the  dete ct or  i s  capa ble  of  detect ing   m or e  than  one  m e tals  kin ds   s uch   a s  iron,  sil ver ,  a nd   c oppe r  eff ic ie ntly   in  the  nav igati on  area. Based   on   Fi gure  11,  there  a re  five  ways  disc ov e r ed  by  the  detect or   in  the  m app i ng   fiel d.   T he   resu lt s  f ound   by  the  ultraso nic  se nsor s   that  c onne ct ed  with   dete ct or   rob ot  to  di scl os e  the  obs ta cl es.  The  res ults  that  are   obta ine d  from   sensing  pa ths  a re  s how n  in  c ha rts  to   pr esent  the   distance  of  the   disc ov e re d  obsta cl es  that  posit ioni ng  at   the fro nt  of the  robot a nd to  m ake a bet te r de ci sio n for  w hich route  is  bette r  a nd f ast  t o na vig at e it  s hortly .       5.   COMP AR I S ON OF THE   PREVI OUS  METAL  DET ECTION  S YST EMS  AND T HEIR  MER ITS   Dive rse  resear cher s   ha ve   be en  at te m pted  on  pr opos in g  and  de vel op i ng  detect ion,  de act ivati ng,   extracti ng,  an d  dem ining   f or  exp losi ve  pur po s es.  The se  effor ts  pro duc ed  ne w  and   novel  so l utions   in  the   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J   P ow  Ele c  &  D ri   Syst     IS S N:  20 88 - 8 694       Ma nage men t  and ac hievi ng s yst em  for  m et al   detect ion ro bot u sin g  wi rel ess - base d . ..  ( H ak im A dil Kadhi m )   227   hu m anita rian  dem ining   an d  s cann i ng   proces s  to  reduce  effor ts,  ti m e,  cost ,  hu m an  risks   and   dange rous   issues   [2 9 ] ,  [ 31 ] .  O ne   of  the  s olu ti on s   wa s  by  proposi ng   div e rs e  eff ic ie nt  a nd   su it ab le   rob otics  la nd m ine  de te ct ion  with  se ver al   se ns ors  desig n  [2 7 ] ,  [ 2 8 ] .  GP R ,  EMI,  NQ R,   an d  se ns or  te ch nolo gy  are  t he  c omm on   trends  in  the   rob otics  resea r ch  rece ntly .  Ta ble  1  prese nts  a  com par iso n  of   t he  pr e vious   detect ion  syst e m s  in  la nd m i ne  a nd  m et al   app li cat i on s .  It  c on sist s  of  se ve ral  te rm ino log ie s  s uc h  as   syst em   featur es   an d  functi on al it ie s  s uch  a s   detect ion,  con t ro ll in g  an d  m a nag em ent  end ,   and   the  data ba se  storing  an d  arc hiv in g  as  well   as  hig hlig hts  on   their m ai n  fin di ng s .   Most  of  t he  propose d  detect or  syst em s  have  co ntr olled  a nd  m anag ed   their  detect ion  rob ot  exce pt   [35],  on  the  ot her   ha nds,  th ree  only   nam e s  [24],  [32],  a nd   [1 ]   ha ve  c onduct ed  a  da ta base  en d  to  store   inf or m at ion   of  the  na viga te d  a reas  for  fu t ur e  m app in g.   As   a longside ,  tw o  s yst e m s  on ly   th a t  nam el y  [2 6],   an d  [36]  are  us e d  path  pla nn i ng  al gorithm s  and   op ti m a l  m otio n  plan ning  te c hn i qu e s  in  their  detect ors.  Wh erea s ,   m os t  of   the  propose d  syst em s  are  base d  on   ve hicle - m ou nt ed  se nsors  (r e m ote  sensing )   excep t  t wo   only   that  are  [ 35]   an d  [ 38 ] .   Fusi on  m et hods   w hich  i nclu de  m ulti - l evel  s uch  as  de ci sion   le vel,  f eat ur e  le vel,  a nd  data   le vel are use d a fe w  syst em  d et ect or s li ke  [2 4], [2 6], a nd [3 6].       Table  1 . C om par iso n of t he Pr evio us   Detect ion Sy ste m s   R e f e r e n c e   S y s t em   F u n c t i o n s   M a i n   F i n d i n g s   M e t a l   D e t e c t i o n   C o n t r o l   &   M a n a g em e n t   A r c h i v i n g   D a t a b a s e   [ 3 2 ] , ( 2 0 1 2 )       ●   I n t r o d u c e d   M a r w a   a s   a   v i s u a l   s e r v o i n g   s y s t em   f o r   t h e   l a n d m i n e   d e t e c t i n g   r o b o t   t h a t   d e v e l o p e d   a t   L U M S   [ 3 2 ] .   [ 3 3 ] ,   ( 2 0 1 3 )         T h e   a u t h o r s   p r o p o s e d   a n   a c c u r a t e   m e t h o d o l o g y   t o   e s t i m a t e   t h e  d e p t h   o f  m e t a l l i c  t a r g e t s   a n d   b u i l d   a   d a t a b a s e   t o   s t o r e ,   f e t c h   a   l a r g e   am o u n t   o f   d a t a   q u i c k l y   a n d   w i t h   h i g h   a c c u r a c y   [ 3 3 ] .   [ 3 4 ] ,   ( 2 0 1 5 )       ●   D e v e l o p e d   a n d   im p l em e n t   a   r em o t e   r o b o t   p l a t f o rm   f o r   i d e n t i fy i n g   p e r s o n n e l  l a n d m i n e s   i n   d i f f e r e n t   f i e l d s .   T h e   p r o p o s e d   d e t e c t o r   w a s  o b t a i n e d   p l u s   8 7 . 5 %   a c c u r a c y   f r o m   a   s e t   o f   8   d i f f e r e n t   m a t e r i a l s   [ 3 4 ] .   [ 2 6 ] ,   ( 2 0 1 5 )       ●   P r o p o s e d   t h r e e - w a y   t o   a v e r t   t h e   i s s u e s   o f   u s i n g   o n e   t e c h n o l o g y   b y   u s i n g   d a t a   f u s i o n   o f   m u l t i - s e n s o r   s y s t em   b a s e d   o n   d e v e l o p i n g   d e c i s i o n   l e v e l   f u s i o n   t o   e l im i n a t e   fa l s e   a l a rm s   [ 2 6 ] .   [ 2 4 ] ,   ( 2 0 1 5 )         C o n d u c t e d   a   m u l t i - s e n s o r   d a t a - f u s i o n   a p p r o a c h   t o   l o c a l i z e   a n d   d e t e c t   p u r p o s e s   i n   l a n d m i n e s   d o m a i n   b y   u s i n g   m u l t i p l e   p l a t f o rm s   e n v i r o n m e n t   [ 2 4 ] .   [ 3 5 ] ,   ( 2 0 1 6 )     ●   ●   P r o d u c e d   a   n e w   l a n d m i n e   d e t e c t i o n   s e n s o r   t h a t   b a s e d   o n   t h e   p r i n c i p l e   o f   2 - D O F   v i b r a t i o n   a b s o r b e r   s y s t em .   T h e   n e w   s e n s o r   g i v e s   t h e   s e n s i t i v i t y   o f   1 5 5 9   H z /   ( M N / m )   a n d   l i n e a r i t y   b e t t e r   t h a n   ( 9 5 % )   [ 3 5 ] .   [ 3 6 ] , ( 2 0 1 6 )       ●   P r e s e n t e d   a   m o b i l e   r o b o t   f o r   a u t o n o m o u s - n a v i g a t i o n   p r o b l em   b a s e d   o n   a   h y b r i d   a p p r o a c h .   T h e   p r o d u c e d   n a v i g a t o r   s u b j e c t e d   t o   p e r f o rm   a n   em e r g e n c y   t a s k   w i t h   s h o r t e r   e x e c u t i o n   t im e s   [3 6 ] .   [ 3 7 ] ,   ( 2 0 1 6 )       ●   D e s i g n e d   a n d   f a b r i c a t e d   a n   e f f i c i e n t   w i r e l e s s   c o n t r o l l e d   r o b o t   t o   d e t e c t   l a n d m i n e   i n   d e f e n s e   f i e l d s   a s   w e l l   a s   a v o i d i n g   t h e   o b s t a c l e s   r o b u s t l y .   H - B r i d g e   m o d u l e   u s e d   t o   c o n t r o l l e d   r o b o t   w h e e l s   a n d   w i r e l e s s   c am e r a   a d d e d   t o   c a p t u r e s   a n d   l o c a t e d   o f f   t h e   r o b o t   d e s t i n a t i o n   [ 3 7 ] .   [ 3 8 ] ,   ( 2 0 1 7 )       ●   A   l o w - a l t i t u d e   a u t o n o m o u s   f l i g h t   p r o p o s e d   t o   d e t e c t   l a n d m i n e s .  T h e   s y s t em   c a l l e d   B a c k s t e p p i n g + D A F   w h i c h   i s   a n   i n t e g r a t e d   s y s t em   a r c h i t e c t u r e   b a s e d   o n   l i g h t w e i g h t   G r o u n d   P e n e t r a t i n g   R a d a r   ( G P R )   [ 3 8 ] .   [ 1 ] ,   ( 2 0 1 7 )         A   h y b r i d   p l a t f o rm   i n t r o d u c e d   w i t h   s p e e d   d a t a   t r a n s fe r r i n g   a n d   t r a n sm i s s i o n   q u a l i t y   t o   im p r o v e   c e n t r a l   u n i t   d e s t i n a t i o n   t h a t   i s   b a s e d   o n   w e b   s e r v e r   a n d   a   d a t a b a s e   s e r v e r   a p p l i c a t i o n s   t o   s t o r e  d a t a   r e g a r d i n g   t h e   n a v i g a t i o n   f i e l d   f o r   c u r r e n t   m a p p i n g   a n d   d e t e c t i o n   o r   f u t u r e   i n v e s t i g a t i o n   p u r p o s e s   [ 1 ] .   P r o p o s e d         T h e   p r o p o s e d   i n t e g r a t e d   m a n a g em e n t   a n d   d a t a b a s e   s y s t em   c a p a b l e   o f   f u l l y   c o n t r o l   t h e   r o b o t   s e t   t h e   r o b o t   o p e r a t o r  p e rm i s s i o n s   a n d   r u l e s ,   s t o r e d   a n d   a r c h i v e d   t h e   n a v i g a t e d   r e p o r t s   a n d   r e s u l t s   i n   a n   i n d e p e n d e n t   d a t a b a s e   r e g i s t r y .       6.   CONCL US I O N S  A ND FUT UR E  DI REC TIONS   The  m ai n  idea   is  to   desi gn  and  im ple m en t  a  prot otype  of  an   ef fici ent   low - c os t  a utom at ed  m ine  detect or   t hat  will   rep la ce  th e  current  em plo ye d  hu m an  de te ct or s  in  t he   m issi on   of  de te ct ing   an d  e xtracti ng   m ines  in  a   s uspect ed   area   of   la nd.  As   well ,  c omm un ic at i o n  a nd  data   a naly sis  in  t he  do m ai n  of  la ndm in e   detect ion.  The  detect or   wirele ssly   com m un icates  with  a  ser ver   to  t ran sm it  and   st or e  t he  detect ed  in for m at ion   su c h  as  the   lo cat ion   of   t he  m et al   ob j ect   a nd  capt ur e d  i m ages  of  the  l and  w her e   doe s  it   exist.  Desi gn i ng  an   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8 694     I nt J  P ow  Ele c  &  Dr i   Syst , Vol.  10 , No .  1 ,  Ma rch   2019   :    219   –   229   228   integrate d  syst e m   wh ic h  c on sist s  of   a  sim ple  r obot  pr ovides  with  a   m et al   detect or   a nd   us es   Bl uetoo t h  te chnolo gy  to  com m un ic at e  with  it s  softwa re  insi de  the  c om pu te r.   T he  s yst e m   co m pr ise s  two  ty pes  of  use r s .   An   a dm in  can  con t ro l  the  syst e m ,  and   a  us e r   can  only   con t r ol  the  r obot.  I n  the  intel li gen t  al gorithm ,  the  rob ot  can  disc ov e r  th e  ob sta cl es  in  t he  fro nt  of   it ,  s o  if  there  is  m or e  tha n  one  w ay   to  enter  the  searchi ng   plac e,  the   rob ot  can  detect   the  best  way   that  has  the  l owest   obsta cl es.   The  r obot  wi ll   sen d  the  data  to  the  com pu te r,   s o  the  syst em   disp la ye d  the   rece ived  data  from   the  rob ot  an d  analy ze  them .  All  res ults  will   be  e xport ed   a s  PDF   file   an d  up l oa d  to   an   onli ne   databa se  that   co nn ect e d  with  the   syst em   t o  a rch i ve  the   resu lt s.   I n  the   fu t ur e  per s pecti ves , in te nd to  de velop  the  pro po se d  syst e m  to  per form  d iffer ent  perdit ion   obj ec ts i n  the  m app ing  a nd   nav i gated a rea s b ase d o n  s up ported  d at a set .  A s  well , test t he  syst em  w it h  r obot m ob il e - base d.       REFERE NCE S    [1]   Ghare eb ,   M.,   Ba zz i ,   A.,   Ra ad,   M.,   &   AbdulNabi ,   S,  “ W ire le ss   rob o - Pi l andmine  det e ct ion .   In  La nd m ine :  Dete c ti o n ,   Cle ar anc e   and   L egi slations (L D CL), ”   2017  Fi rs t   Inte rnat ional   C onfe renc e   on   (pp .   1 - 5) .   I EE E ,   Ap ril   2017 .   [2]     Crai g,   J.  J. ,   “ In troduc ti on   to  ro boti cs:  m ec h anics  and  con trol , ”   Upper  Sad dle  Rive r,   NJ ,   US A :  Pear son/P ren t i ce  Hall ,   Vol.   3,   pp.   48 - 70 ,   2005 .   [3]   Olley ,   G.  S. ,   an d  Pakes,   A . ,   “ The   d y namics   of  produc ti vi t y   in  t he  t el e comm unic ations  equi pm e nt  industr y ”   (No .   w3977).  Nat io na l  Bure au  of   E con om ic   Resea r ch,  1992.   [4]   Li ,   Shelei,   Xue y ong  Ding ,   and   Ti ng ti ng  Yang .   "A naly s is  of  Fi ve  T y p ic a l  Loc a li z at ion   Algorit h m s  for  W ire le ss   Sensor Net works . "  Wireless   Sen sor   Net work   7. 0 4:  27,   2015.   [5]   Magra bi  F,  Aart s  J,  Nohr  C,   e t  al . ,   “ A  comp ara t ive   rev i ew  of  pat ie nt  saf ety   initiative s  for   nat iona l  He al t h  informat ion te ch nolog y , ”   Int   J   M ed  Inform ;  82 :e 1 39 – 48,   2013 .   [6]   Pugh,  J.,   and  Marti noli,  A . ,   “ Inspiring  and  m odel ing  m ult i - ro bot  sea rch   w i th   par ticle   sw arm  opti m iz a ti on, ”   In  Sw arm Int el li g e nce   S y m posium ,   2007.   SIS   2007.   IEEE  (pp .   332 - 339).   IE EE,  Apr il   2007 .   [7]   Rje ib ,   H.   D.,   Al i,   N.  S.,   Al  Far awn,   A.,   A l - Sad awi,   B. ,   and  Al sharqi,   H . ,   “ Att enda nc e  and  Inf orm at ion  S y stem   using  RF ID  and  W eb - Based  Applicati on  for  Ac ade m ic   Sec tor,”   Inte rnational   J ournal  of  Adv a nce d  Computer  Sci en ce and  App li cations ( IJA CS A) ,   9(1).  2018 .   [8]   Suresh,   K.,   Vid y asa g ar,  K.,   an d  Basha,   A .   F.,   “ Multi   Dire c tional  Conduc ti ve   Meta l   Detect io n  Robot  Contro l .   Inte rnational   Jo urnal  o f  Comput er  Applications ,   109(4),   2015 .   [9]   Am bruš,  D . ,   Va sić,   D.,   and  Bi las ,   V . ,   “ Robust  esti m at ion  of  m et al   ta rg et   shape   u sing  ti m e - dom a in  el ectrom agne t i c  induc ti on   da ta,”   IEE E   Tr ansacti o ns on  Instrum entation  and   Me asu rement ,   65 (4), 7 95 - 807,   2016 .   [10]   Alber t,   F.  Y .   C. ,   Mason,  C.   H.  S . ,   Kiing ,   C.   K .   J. ,   Ee,  K.  S. ,   and  Chan,   K.  W . ,   “ Remotely   oper ate d  solar - powe red   m obil e  m et a l  d etec tor   robot , ”   P ro ce dia   comput er  sci ence ,   42,   232 - 239,   2014 .   [11]   Ali,   N.   S.,  Al yasseri,   Z.  A.  A. ,   and   Abdulm ohson,  A.,   “ Rea l - Ti m e  Hea r t  Pu lse  Monitori ng   Te chn ique   Us in g  W ire le ss   Sensor   Network  and  Mobile   Appli catio n , ”   Int ernati onal   Journal  of  E le c t rical   and  Computer  Engi n ee ri ng   ( IJE CE) ,   8(6),   2 018.   [12]   Alauddi n,   T . ,   Isl am,  M.  T. ,   and   Za m an,   H.  U . ,   “ Eff icient   d esign   of  a  m et al   dete ct or  equi pp ed  re m ote - cont rol le d   roboti c  v ehicle, ”   In  M ic roel e ct ronics,   Computing  and  Co mm unic ati ons  ( Mic roCom ) ,  2016  Inte rnationa l  Confe renc e  on   ( pp.   1 - 5) .   I EE E ,   J anua r y   2016 .   [13]   Makki,   I . ,   Younes,  R. ,   Fran ci s ,   C. ,   B ia n ch i,  T. ,   and   Zucche t ti ,   M . ,   “ A  surve y   of  la ndm ine  detec t ion  usin g  h y per sp ec tr al i m agi ng, ”   IS PR S   J ournal  of Phot o gram metry   and  Re mote   Sensing ,   124,   40 - 53,   201 7.   [14]   Sudac,   D . ,   M aj e ti c ,   S. ,   Nad ,   K. ,   Obhodas,  J. ,   an d  Valkovic,  V.,   “ Im prove d  sy st e m   for  inspec t ing   m in efi e lds  and  residua l   expl osiv es, ”   I EEE   Tr ansacti ons on   Nu cle ar Sc ie n ce ,   61(4 ),   2195 - 2203 ,   20 14 .   [15]   Arvinth,   R . ,   “ Autonom ous  Naviga ti on   Robot  f or  La ndm ine   D et e ct ion  and  Fir e  Extinguisher  Ap pli cation  usi ng  Zi gbe e  Protoco l,”   [16]   Portugal ,   D. ,   Ca brit a ,   G.,   Gouve ia ,   B .   D.,   Santo s,  D.  C. ,   and  Pr ado,   J.  A.,   “ An  aut onom ous  al l  te rra in  robo tic   s y s te m   for  f ield  demining  m issions , ”   Robo tics an d  Aut onomous   S yste ms ,   70(C) ,   1 26 - 144,   2015 .   [17]   Sriv asta va ,   A.,   Vijay ,   S. ,   Negi ,   A. ,   Shrivasta v a,   P. ,   and   Sing h,   A.,   “ DTMF   base d  intelligent  far m ing  robo tic   vehi c le :  An  ea se   to  far m ers, ”   In  Embe dded  Syst e ms   ( ICES) ,   2014  Inte rnationa l  C o nfe renc e  on ,   pp .   206 - 210 .   I EE E ,   Jul y . 2 014 .   [18]   Zi n,   Z.   A.  M. ,   Ali,   F. ,   and  Ab  Ka dir,   D.,   “ Autom a ti c  and  Obs tacl e  Avoidanc e  in  Metal  Dete ct or  Ro bot, ”   Journal  of  Computing  Tech nologi es  and   Creative  Con te nt   ( JTeC) ,   1(1), 27 - 29,   2 016 .   [19]   Boukadi da ,   S . ,   Gdaim,  S.,   &  Mt iba ,   A . ,   “ Sensor  Fault   Detect ion  and  Isolat ion  B a sed  on  Artifi cial  Neu ral   Network s  and  Fuzz y   Log ic   Appli cate d  on  Induc t ion  Motor  fo r  E le c tri c al   Veh ic l e,”   Inte rnatio nal  Journal  of   Po wer   El e ct ronics  and   Dr iv e  Syst ems ( IJP EDS) ,   8(2) ,   6 01 - 611,   2017 .   [20]   Cluste r  Muniti on  Mo nit or,   Aug   2014,   [onli ne]   Avail ab le :   htt p://ar ch ive s.th e   m oni tor. org/i nd e x. php/L M/OurR ese arc hProduc t/C MM 14.   [21]   Sala m   Kadhim,  Dhe y a a  Alhe la l ,   Nabe el   Sal ih  Ali,   “ Ene rg y   Eff ic i ent   Cluste r  Bas e d  Routi ng  Protocol   for  D y n amic   and  Stat i c  N ode s  in  W ire le ss   Sensor  Network, ”   TEL KOMNIKA  ( Tele communic ati on  Computing  El e ct ronics  an d  Control) ,   16(5).   2018 .   [22]   Am brus,  D.,   Va sic,   D . ,   and  B ilas,  V. ,   “ Model - base d  t arg e t  c las sific at ion   using   spatial  and  te m pora l  f eat ure s  o f   m et al   d etec tor   re spons e, ”   In   Sens ors   Appl ic a ti ons   Symposium ( SAS) ,   2015  IEEE,   p p.   1 - 6 .   IE EE,  Ap ril ,   2015 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.