Buriboev, Abror;Kang, Hyun Kyu;Lee, Jun Dong;Oh, Ryumduck;Jeon, Heung Seok
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3373-3389
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2022
Exploration of mobile robot without prior data about environments is a fundamental problem during the SLAM processes. In this work, we propose improved version of previous Rmap algorithm by modifying its Exploration submodule. Despite the previous Rmap's performance which significantly reduces the overhead of the grid map, its exploration module costs a lot because of its rectangle following algorithm. To prevent that, we propose a new Rmap+ algorithm for autonomous path planning of mobile robot to explore an unknown environment. The algorithm bases on paired frontiers. To navigate and extend an exploration area of mobile robot, the Rmap+ utilizes the inner and outer frontiers. In each exploration round, the mobile robot using the sensor range determines the frontiers. Then robot periodically changes the range of sensor and generates inner pairs of frontiers. After calculating the length of each frontiers' and its corresponding pairs, the Rmap+ selects the goal point to navigate the robot. The experimental results represent efficiency and applicability on exploration time and distance, i.e., to complete the whole exploration, the path distance decreased from 15% to 69%, as well as the robot decreased the time consumption from 12% to 86% than previous algorithms.
In this paper, new exploration mobile robot is presented. This mobile robot, called Robhaz-6W, is able to overcome hazardous terrains, recognize three dimensional terrain information and generate a path toward the destination by itself. We develop the passive four bar linkage mechanism adoptable to such terrain without any active control and the real time stereo vision system for obstacle avoidance, a remote control and a path planning method. And the geometrical information is transmitted to the operator in the remote site via wireless LAN equipment. And finally, experimental results for the passive mechanism, the real time stereo vision system, the path planning are reported, which show the versatility of the proposed mobile robot system to carry out some tasks.
USN (Ubiquitous Sensor Network, 유비쿼터스 무선네트워크) 융합기술을 기반으로 하는 자원탐사 축소모형 시스템을 구축하였다. 실제 환경의 재현을 위해, 비금속 모형판 아래 금속판을 설치하고, 모형판 위에서 이동로봇에 설치된 고정밀 3축 자기센서를 이용하여 실제 자장값을 계측한다. 측정된 자장값은 무선네트워크를 이용하여 이동로봇이 중앙 컴퓨터로 전송한다. 이러한 하드웨어 기반의 테스트 시스템은 현장 상황을 물리적으로 유사하게 재현함으로써, 시뮬레이션의 신뢰도가 높고, USN기반 자원탐사시스템 설계지침을 다각도로 검토할 수 있다. 본 연구에서는 금속물체 탐지시스템을 재현하기 위해, 평판 위에서 이동로봇을 사용하여, 평판 아래에 설치된 금속판의 위치를 탐지하는 실험을 성공적으로 실시하였다.
This paper presents a method for autonomous exploration of indoor environments using a 2-dimensional Light Detection And Ranging (LiDAR) scanner. The proposed frontier-based exploration method considers navigability from the current robot position to extracted frontier targets. An approach to constructing the point cloud grid map that accurately reflects the occupancy probability of glass obstacles is proposed, enabling identification of safe frontier grids on the safety grid map calculated from the point cloud grid map. Navigability, indicating whether the robot can successfully navigate to each frontier target, is calculated by applying the skeletonization-informed rapidly exploring random tree algorithm to the safety grid map. While conventional exploration approaches have focused on frontier detection and target position/direction decision, the proposed method discusses a safe navigation approach for the overall exploration process until the completion of mapping. Real-world experiments have been conducted to verify that the proposed method leads the robot to avoid glass obstacles and safely navigate the entire environment, constructing the point cloud map and calculating the navigability with low computing time deviation.
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.
The Mobile robots are increasingly being used to perform tasks in unknown environments. The potential of robots to undertake such tasks lies in their ability to intelligently and efficiently search in an environment. An algorithm has been developed for robots which explore the environment to measure the physical properties (dust in this paper). While the robot is moving, it measures the amount of dust and registers the value in the corresponding grid cell. The robot moves from local maximum to local minimum, then to another local maximum, and repeats. To reach the local maximum or minimum, simple gradient following is used. Robust estimation of the gradient using perturbation/correlation, which is very effective when analytical solution is not available, is described. By introducing the probability of each grid cell, and considering the probability distribution, the robot doesn't have to visit all the grid cells in the environment still providing fast and efficient sensing. The extended algorithm to coordinate multiple robots is presented with simulation results.
Presently, the exploration of an unknown environment is an important task for the development of mobile robots and mobile robots are navigated by means of a number of methods, using navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems, In mobile robotics, multi-sensor data fusion(MSDF) became useful method for navigation and collision avoiding. Moreover, their applicability for map building and navigation has exploited in recent years. In this paper, as the preliminary step for developing a multi-purpose autonomous carrier mobile robot to transport trolleys or heavy goods and serve as robotic nursing assistant in hospital wards. The aim of this paper is to present the use of multi-sensor data fusion such as ultrasonic sensor, IR sensor for mobile robot to navigate, and presents an experimental mobile robot designed to operate autonomously within indoor environments. Simulation results with a mobile robot will demonstrate the effectiveness of the discussed methods.
The remote control of mobile robot is widely used to perform dangerous and complex tasks such as underwater exploration and cleaning of nuclear reactor. For this purpose, the obstacle avoidance process will proceed to ensure a safe drive. In this paper, we tested that mobile robot drive in which replaced a pipe with a box. After we measured the distance around the obstacle through a sensor of robot, we got the information that changed haptic force from the distance of the obstacle.
모바일 로봇은 자신의 임무를 수행하기 위해 탐색 기능을 가지고 있어야 한다. 탐색은 감시 로봇, 구조 로봇, 자원 탐사 로봇 등에 사용될 수 있다. 로봇이 환경을 탐색하기 위해서는 지도와 같은 환경에 대한 정보를 가지고 있어야 한다. 그러나 기존에 많이 사용되는 그리드 지도는 용량이 너무 커서 모바일 로봇에 사용하기 힘들다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 저 사양의 모바일 로봇에서 사용할 수 있는 하이브리드 지도를 제안한다. 또한 제안하는 하이브리드 지도를 사용하여 모든 영역을 탐색하는 방법을 제안하고 있다. 제안하는 방법은 로봇의 작업 환경을 현재 처리할 수 있는 영역과 처리 할 수 없는 영역으로 나누고, 나누어진 영역을 탐색하는 동시에 지도를 업데이트하며 영역을 확장해 나간다. 탐색이 완료된 영역은 하이브리드 맵 형태로 저장한다. 생성한 하이브리드 맵을 사용하여 로봇은 장애물이 없는 영역으로 이동 경로를 생성할 수 있다. 실험결과에 따르면 기존 그리드 지도에 비해 약 6%의 메모리만을 사용해 환경 지도를 생성할 수 있었다.
This paper proposes an exploration strategy to efficiently find a specific place in large unknown environments with wall-following based path planning. Many exploration methods proposed so far showed good performance but they focused only on efficient planning for modeling unknown environments. Therefore, to successfully accomplish the room finding task, two additional requirements should be considered. First, suitable path-planning is needed to recognize the room number. Most conventional exploration schemes used the gradient method to extract the optimal path. In these schemes, the paths are extracted in the middle of the free space which is usually far from the wall. If the robot follows such a path, it is not likely to recognize the room number written on the wall because room numbers are usually too small to be recognized by camera image from a distance. Second, the behavior which re-explores the explored area is needed. Even though the robot completes exploration, it is possible that some rooms are not registered in the constructed map for some reasons such as poor recognition performance, occlusion by a human and so on. With this scheme, the robot does not have to visit and model the whole environment. This proposed method is very simple but it guarantees that the robot can find a specific room in most cases. The proposed exploration strategy was verified by various experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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