효율적인 이동로봇의 장애물 탐지를 위한 중첩 초음파 센서 링의 위치 불확실성 감소

Positional Uncertainty Reduction of Overlapped Ultrasonic Sensor Ring for Efficient Mobile Robot Obstacle Detection

  • 김성복 (한국외국어대학교 전자정보공학부) ;
  • 이상협 (한국외국어대학교 전자정보공학부)
  • 발행 : 2009.07.30

초록

본 논문에서는 빔 폭이 중첩된 초음파 센서 링을 이용하여 초음파 센서의 위치 불확실성을 감소시키고 이를 토대로 이동로봇이 효율적으로 장애물을 탐지하도록 하는 방안에 대해 기술하도록 한다. 기본적으로, 원형 이동로봇 측면에 상대적으로 적은 개수의 중저가의 저지향성 초음파 센서들이 일정 간격으로 상호 빔 폭이 중첩되도록 배치되어 있다고 가정한다. 첫째, 단일 및 이중 장애물에 대해 빔 폭 중첩 상태를 이용하여 초음파 센서 고유의 위치 불확실성을 감소시킬 수 있음을 보이고 또한 그 향상 정도를 정량적으로 제시한다. 둘째, 2개 또는 1개의 초음파 센서로부터 장애물 측정 거리 데이터가 주어질 때, 이동로봇의 중심을 기준으로 하여 장애물의 위치를 산정하는 기하학적 방법을 고안한다. 셋째, 정규 분포, 포물선 분포, 균일 분포, 임펄스 등 기존의 단일 초음파 센서 모델을 비교 검토한 후, 위치 불확실성 및 소요 연산량 측면에서 장애물 탐지에 적합한 중첩 초음파 센서 모델을 수립한다. 마지막으로, 자체 제작된 초음파 센서 링을 이용한 단일 장애물 및 복수 장애물 탐지 실험을 통해 제안된 중첩 초음파 센서의 효용성을 입증한다.

This paper presents the reduction of the positional uncertainty of an ultrasonic sensor ring with overlapped beam pattern for the efficient obstacle detection of a mobile robot. Basically, it is assumed that a relatively small number of inexpensive low directivity ultrasonic sensors are installed at regular spacings along the side of a circular mobile robot with their beams overlapped. First, for both single and double obstacles, we show that the positional uncertainty inherent to an ultrasonic sensor can be reduced using the overlapped beam pattern, and also quantify the relative improvement in positional uncertainty. Second, given measured distance data from one or two ultrasonic sensors, we devise the geometric method to determine the position of an obstacle with respect to the center of a mobile robot. Third, we examine and compare existing ultrasonic sensor models, including Gaussian distribution, parabolic distribution, uniform distribution, and impulse, and then build the sensor model of overlapped ultrasonic sensors, adequate for obstacle detection in terms of positional uncertainty and computational requirement. Finally, through experiments using our prototype ultrasonic sensor ring, the validity of overlapped beam pattern for reduced positional uncertainty and efficient obstacle detection is demonstrated.

키워드

참고문헌

  1. J. Borenstein, H. R. Everett, and L. Feng, "Where am I?": Sensors and Methods for Mobile Robot Positioning, The University of Michigan, 1996.
  2. R. Kuc, "Physically Based Simulation Model for Acoustic Sensor Robot Navigation," IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-9, no. 6, pp. 766-778, 1987. https://doi.org/10.1109/TPAMI.1987.4767983
  3. 이종락, 초음파와 그 사용법, 세화출판사, 1997.
  4. 최병준, 김수일, 김춘승, 이연정, 이상룡, “자율이동로봇을 위한 초음파 센서 응용기술,” 제어자동화시스템공학회지, 제8권, 제5호, pp. 31-42, 2002.
  5. H. Moravec and A. Elfes, "High Resolution Maps for Wide Angles Sonar," Proc. IEEE Int. Conf. Robotics and Automation, pp. 116-121, 1985.
  6. A. Elfes, "Sonar-Based Real-World Mapping and Navigation," IEEE J. Robotics and Automation, vol. RA-3, no. 3, pp. 249-265, 1987.
  7. S. A. Walter, "The Sonar Ring: Obstacle Detection for a Mobile Robot," Proc. IEEE Int. Conf. Robotics and Automation, pp. 1574-1579, 1987.
  8. I. Ulrich and J. Borenstein, "The GuideCane-Applying Mobile Robot Technologies to Assist the Visually Impaired," IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics-Part A: Systems and Humans, vol. 31, no. 2, pp. 131-136, 2001. https://doi.org/10.1109/3468.911370
  9. www.polaroid.com.
  10. www.murata.com.
  11. J. L. Crowley, "World Modeling and Position Estimation for a Mobile Robot Using Ultrasonic Ranging," Proc. IEEE Int. Conf. Robotics and Automation, pp. 674-680, 1989.
  12. P. J. McKerrow, "Echolocation-from Range to Ontline Segments," Robotics and Autonomous Systems, vol. 11, no. 4, pp. 205-211,1993.
  13. O. Wijk and H. I. Christensen, "Triangulation-Based Fusion of Sonar Data with Application in Robot Pose Tracking," IEEE Trans. Robotics and Automation, vol. 16, no. 6, pp. 740-752, 2000. https://doi.org/10.1109/70.897785
  14. H. Choset, K. Nagatani, and N. A. Lazar, "The Arc-Traversal Median Algorithm: A Geometric Approach to Increase Ultrasonic Sensor Azimuth Accuracy," IEEE Trans. Robotics and Automation, vol. 19, no. 3, pp. 513-522, 2003. https://doi.org/10.1109/TRA.2003.810580
  15. J. H. Lim and D. W. Cho, "Specular Reflection Probability in the Certainty Grid Representation," Trans. ASME J. Dynamic Systems, Measurement and Control, vol. 116, no. 3, pp. 512-520, 1994. https://doi.org/10.1115/1.2899246
  16. Z. Yi, H. Y. Khing, C. C. Seng, and Z. X. Wei, "Muti-Ultrasonic Sensor Fusion for Mobile Robots," Proc. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 387-391, 2000.
  17. J. Borenstein and J. Koren, "Real-Time Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots," IEEE Trans. Sysems, Man, and Cybernetics, vol. 19, no. 5, pp. 1179-1187, 1989. https://doi.org/10.1109/21.44033
  18. J. Borenstein and J. Koren, "The Vector Field Histogram-Fast Obstacle Avoidance for Mobile Robots," IEEE Trans. Robotics and Automation, vol. 7, no. 3, pp. 278-288, 1991. https://doi.org/10.1109/70.88137
  19. J. Borenstein and J. Koren, "Histogram In-Motion Planning for Mobile Robot Obstacle Avoidance," IEEE Trans. Robotics and Automation, vol. 7, no. 4, pp. 535-539, 1991. https://doi.org/10.1109/70.86083
  20. H. Moravec, "Sensor Fusion in Certainty Grids for Mobile Robot," AI Magazine, vol. 9, no. 2, pp. 61-74, 1988.
  21. 이상협, 빔 폭이 중첩된 초음파 센서를 이용한 이동로봇의 장애물 탐지, 석사학위논문, 한국외국어대학교, 2009.