KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1339-1355
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2023
Localization is a hot research spot for many areas, especially in the mobile robot field. Due to the weak signal of the global positioning system (GPS), the alternative schemes in an indoor environment include wireless signal transmitting and receiving solutions, laser rangefinder to build a map followed by a re-localization stage and visual positioning methods, etc. Among all wireless signal positioning techniques, Wi-Fi is the most common one. Wi-Fi access points are installed in most indoor areas of human activities, and smart devices equipped with Wi-Fi modules can be seen everywhere. However, the localization of a mobile robot using a Wi-Fi scheme usually lacks orientation information. Besides, the distance error is large because of indoor signal interference. Another research direction that mainly refers to laser sensors is to actively detect the environment and achieve positioning. An occupancy grid map is built by using the simultaneous localization and mapping (SLAM) method when the mobile robot enters the indoor environment for the first time. When the robot enters the environment again, it can localize itself according to the known map. Nevertheless, this scheme only works effectively based on the prerequisite that those areas have salient geometrical features. If the areas have similar scanning structures, such as a long corridor or similar rooms, the traditional methods always fail. To address the weakness of the above two methods, this work proposes a coarse-to-fine paradigm and an improved localization algorithm that utilizes Wi-Fi to assist the robot localization in a geometrically similar environment. Firstly, a grid map is built by using laser SLAM. Secondly, a fingerprint database is built in the offline phase. Then, the RSSI values are achieved in the localization stage to get a coarse localization. Finally, an improved particle filter method based on the Wi-Fi signal values is proposed to realize a fine localization. Experimental results show that our approach is effective and robust for both global localization and the kidnapped robot problem. The localization success rate reaches 97.33%, while the traditional method always fails.
RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치 추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있다.
청소로봇이나 경비로봇과 같이 실내에서 이동하며 작업하는 로봇에서는 센서를 통한 환경의 인식이 필수적이다. 사무실 빌딩이나 공동주택의 경우 기본적인 환경이 동일하므로 설계도와 같은 공통된 지도를 이용하면 개별 환경마다 지도를 재작성하는 것보다 유리한 점이 있다. 이때 가구나 장애물 등 위치가 바뀔 수 있는 대상의 정보는 제거하고, 벽, 문, 창 등 불변의 대상을 인식하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 사무실이나 가정환경에서 사용할 수 있는 실험용 이동로봇을 구현하고, 레이저스캐너의 정보와 세그먼트의 방향, 위치에 의한 히스토그램 방법을 이용하여 이와 같은 불변의 특징을 추출한다. 로봇에는 레이저스캐너, 자이로 센서, 초음파 센서, 적외선 센서 등이 탑재되며 제어프로그램은 C 프로그램으로 작성되었다.
This paper presents a new approach for mobile robot heading detection using MEMS Gyro north finding method in the indoor environment. Based on this, the robot heading angle measurement scheme is proposed; improved north finding theory and algorithm are also explained. Several approaches are applied to confirm system's precision and effectiveness. In order to find out the heading angle, a single axis MEMS gyroscope to sense the angle between the robot heading direction and the north is used. To reach enough estimation accuracy and reduce detection time, the least square method (LSM) for the signal fitting and parameter estimation is applied. Through a turn-table, we setup a carouseling system to decrease the substantial bias effect on gyroscope's heading angle. For the evaluation of the proposed method, this system is implemented to the Pioneer robot platform. The performance and heading error are analyzed after the test. From the simulation and experimental results, system's accuracy, usefulness and adaptability are shown.
Recently, there are lots of concerning on ubiquitous environment of robots and URC (Ubiquitous Robotic Companion). In this paper, a practical ubiquitous interface system far controlling mobile robots in indoor environments was proposed. The interface system was designed as a manager-agent model including a PC manager, a mobile manager, and robot agents for being able to be accessed by any network. In the system, the PC manager has a 3D virtual environment and shows real images for a human-friendly interface, and share the computation load of the robot such as path planning and managing geographical information. It also contains Hybrid Format Manager(HFM) working for transforming the image, position, and control data and interchanging them between the robots and the managers. Mobile manager working in the minimized computing condition of handsets has a mobile interface environment displaying the real images and the position of the robot and being able to control the robots by pressing keys. Experimental results showed the proposed system was able to control robots rising wired and wireless LAN and mobile Internet.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.491-495
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1993
In this paper, we present a methodology to model an indoor environment of a mobile robot using fuzzy numbers and to make a global map of the robot environment using graph theory. We describe any geometric primitive of robot environment as a parameter vector in parameter space and represent the ill-known values of the prameterized geometric primitive by means of fuzzy numbers restricted to appropriate membership functions. Also we describe the spatial relations between geometric prinitives using graph theory for local maps. For making the global map of the mobile robot environment, the correspondence problem between local maps is solved using a fuzzy similarity measure and a Bipartite graph matching technique.
In order to increase the autonomous navigation capability of a mobile robot, it is very crucial to develop a method for the robot to be able to recognize a priori hon structured environmental characteristics. This paper proposes an ultrasonic sensor based real-time method for recognizing a priori known structured indoor environmental characteristics like a wall and comer Unlike the methods reported in the literature the information obtained from the sensor can be processed in real-time by extended Kalman filter to update estimations of the position and orientation of robot with respect to known environmental characteristics.
This paper presents a local obstacle avoidance method for indoor mobile robots using Lane method and velocity Space Command approach. The method locates local obstacles using the information form multi-sensors, such that ultrasonic sensor array and laser scanning sensor. The method uses lane method to determine optimum collision-free heading direction of a robot. Also, it deals with the robot motion dynamics problem to reduce some vibration and guarantee fast movement as well. It yields translational and rotational velocities required to avoid the detected obstacles and to keep the robot heading direction toward goal location as close as possible. For experimental verification of the method, a mobile robot driven by two AC servo motors, equipped with 24 ultrasonic sensor array and laser scanning sensor navigates using the method through a corridor cluttered with obstacle.
This paper proposes how to improve the performance of CSS-based indoor localization system. CSS based localization utilizes signal flight time between anchors and tag to estimate distance. From the distances, the 3-dimensional position is calculated through trilateration. However the error in distance caused from multi-path effect transfers to the position error especially in indoor environment. This paper handles a problem of reducing error in raw distance information. And, we propose the new localization method by pattern matching instead of the conventional localization method based on trilateration that is affected heavily on multi-path error. The pattern matching method estimates the position by using the fact that the measured data of near positions possesses a high similarity. In order to gain better performance of localization, we use EKF(Extended Kalman Filter) to fuse the result of CSS based localization and robot model.
비콘 또는 태그를 이용한 기존 실내 위치결정 방법은 상황에 따라 검출하지 못하거나 잡음에 의한 오차가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 위치가 알려져 있는 대상 객체와의 거리와 로봇의 정면 방향에서 대상 개체를 보는 방향 사이의 각도를 이용하여 로봇의 실내 위치를 결정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 거리를 측정하고, 각도를 계산하기 위해 깊이 측정 카메라를 이용한다. 거리는 카메라가 측정한 깊이 정보를 이용하며, 각도는 카메라가 캡처한 이미지를 이용하여 대상 객체의 각도를 결정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 거리 정보와 각도 정보를 이용하여 좌표 변위를 계산하고, 이 변위와 대상 객체의 좌표를 이용하여 이동 로봇의 위치를 결정한다. 본 논문에서 제안한 방법이 실내 위치결정에 사용될 수 있음을 보이기 위해 시험 구현하여 실측한 변위 비교하였다. 그 결과 50mm 이내의 오차가 있었지만 이동 로봇의 크기를 고려할 때 본 논문에서 제안한 방법이 실내 위치결정에 충분히 사용될 수 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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