This paper presents a method of sonar grid map matching for topological place recognition. The proposed method provides an effective rotation invariant grid map matching method. A template grid map is firstly extracted for reliable grid map matching by filtering noisy data in local grid map. Using the template grid map, the rotation invariant grid map matching is performed by Ring Projection Transformation. The rotation invariant grid map matching selects candidate locations which are regarded as representative point for each node. Then, the topological place recognition is achieved by calculating matching probability based on the candidate location. The matching probability is acquired by using both rotation invariant grid map matching and the matching of distance and angle vectors. The proposed method can provide a successful matching even under rotation changes between grid maps. Moreover, the matching probability gives a reliable result for topological place recognition. The performance of the proposed method is verified by experimental results in a real home environment.
Prior to the downloading of the NC codes to a machining center, the NC tool-path can be verified in a computer. The Z-map is one of the tools for the verification of NC tool-path. The Z-map is a two dimensional array in which the height values of the Z-axis direction vectors are stored. The Z-axis direction vectors are arranged in a rectangular grid pattern on the XY plane. The accuracy of the simulation comes from the grid interval. In the rectangular Z-map, the distances between the grid points are different. The distance in diagonal direction is larger than those in X or Y axis directions. For the rendering of the Z-map, a rectangular grid is divided into two triangular facets. Depending on the selection of a diagonal, there are two different cases. In this paper, triangular Z-map, in which the Z-axis direction vectors are arranged in a triangular grid pattern on XY plane, is proposed. In the triangular Z-map, the distances between grid points are equal. There is no ambiguity to make triangular facets for the rendering.
This paper presents an efficient method of extracting line segments from the occupancy grids in a grid map. The grid map is composed of 2-D grids that have both the occupancy and orientation probabilities using sonar sensors. We evaluate the orientation information of every grid when the occupancy probability of the grid is updated from sonar range data. To find the shape of an object in the map from orientation information, the orientations are clustered into several groups according to their values. The line segments are, then, extracted from the clusters based on Hough transform. Finally, a feature-based map is built with these line segments. The proposed method is illustrated with the results produced by sets of experiments in an indoor environment.
Noise map is very efficient tool to evaluate the road traffic noise. However, calculation time and accuracy of noise map heavily depend on the grid size of noise map. In this study, effects of grid size on the prediction results of road traffic noise map have been investigated in detail for urban and rural areas, respectively, and efficient grid size for the noise map has been proposed.
Noise map is very efficient tool to evaluate the road traffic noise. However, calculation time and accuracy of noise map heavily depend on the grid size of noise map. In this study, effects of grid size on the prediction results of road traffic noise map have been investigated in detail for urban and rural areas, respectively, and efficient grid size for the noise map has been proposed.
Mapping is a fundamental element for robotic services. There are available many types of map data representation such as grid map, metric map, topology map, etc. As more robots are deployed for services, more chances of exchanging map data among the robots emerge and standardization of map data representation (MDR) becomes more valuable. Currently, activities in developing MDR standard are underway in IEEE Robotics and Automation Society. The MDR standard is for a common representation and encoding of the two-dimensional map data used for navigation by mobile robots. The standard focuses on interchange of map data among components and systems, particularly those that may be supplied by different vendors. This paper aims to introduce MDR standard and its application to map merging. We have applied the basic structure of the MDR standard to a grid map and Voronoi graph as a kind of topology map and performed map merging between two different maps. Simulation results show that the proposed MDR is suitable for map data exchange among robots.
Map building is the process of modeling the robot's environment. The map is usually built based on a grid-based or topological approach, which has its own merits and demerits. These two methods, therefore, can be integrated to provide a better way of map building, which compensates for each other's drawbacks. In this paper, a method of building the topological map based on the occupancy grid map through a Voronoi diagram is presented and verified by various simulations. This Voronoi diagram is made by using a labeled Voronoi diagram scheme which is suitable for the occupancy grid maps. It is shown that the Proposed method is efficient and simple fur building a topological map. The simple path-planning problem is simulated and experimented verify validity of the proposed approach.
The technique of simultaneous localization and mapping is the most important research topic in mobile robotics. In the process of building a map in its available memory, the robot memorizes environmental information on the plane of grid or topology. Several approaches about this technique have been presented so far, but most of them use mapping technique as either grid-based map or topology-based map. In this paper we propose a frame of solving the SLAM problem of linking map covering, map building, localizing, path finding and obstacle avoiding in an automatic way. Some algorithms integrating grid and topology map are considered and this make the SLAM performance faster and more stable. The proposed scheme uses an occupancy grid map in representing the environment and then formulate topological information in path finding by A${\ast}$ algorithm. The mapping process is shown and the shortest path is decided on grid based map. Then topological information such as direction, distance is calculated on simulator program then transmitted to robot hardware devices. The localization process and the dynamic obstacle avoidance can be accomplished by topological information on grid map. While mapping and moving, pose of the robot is adjusted for correct localization by implementing additional pixel based image layer and tracking some features. A laser range finer and electronic compass systems are implemented on the mobile robot and DC geared motor wheels are individually controlled by the adaptive PD control method. Simulations and experimental results show its performance and efficiency of the proposed scheme are increased.
This paper proposes a novel approach to building an occupancy grid map using sonar data. It is very important for a mobile robot to recognize and construct its surrounding environments for navigation. However, the grid map constructed by ultrasonic sensors cannot represent a realistic shape of given environments due to incorrect sonar measurements caused by specular reflection. To overcome this problem, we propose an advanced sonar sensor model which consists of distance and shape factors used to determine the reliability of sensor data. Through this sensor model, a robot can build a high-quality grid map. The proposed method was verified by various experiments and showed that the robot could build an accurate map with sonar data in various indoor environments.
In this paper, we propose an inference method for understanding intention of obstacle for collision avoidance using the grid-type map. In order to represent the environment using ultrasonic sensors, the grid-type map is first constructed. Then we detect the obstacle and infer the intention for collision avoidance using the CLA(Centroid of Largest Area) point of the grid-type map. To verify the proposed method, some experiments are performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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