This paper is to present map building of mobile robot using RFID (Radio Frequency Identification) technology and ultrasonic sensor. For mobile robot to perform map building, the mobile robot needs its localization and accurate driving in space. In this reason, firstly, kinematic modeling of mobile robot under non-holonomic constrains is introduced. Secondly, based on this modeling, a tracking controller is designed for tracking a given path based on backstepping method using Lyapunov function. The Lyapunov function is also introduced for proving the stability of the designed tracking controller. Thirdly, 2D map building is performed by RFID system, mobile robot system and ultrasonic sensors. The RFID mobile robot system is composed of DC motor, encoder, ultra sonic sensor, digital compass, RFID receiver and RFID antenna. Finally, the path tracking simulation results and map building experimental results are presented to show the effectiveness of the designed controller.
최근 무선 센서 네트워크의 활발한 연구와 함께 센서 노드는 이동성과 위치 인식 기능을 가지는 등 성능이 점점 향상되고 있다. 이러한 센서 네트워크의 가장 중요한 목표 중의 하나는 이동성이 있는 다수의 센서 노드들에서 발생한 데이터를 에너지 효율을 고려하여 싱크 노드로 전송하는 것이다. 모바일 무선 센서 네트워크는 센서 노드들이 이동하기 때문에, 센싱된 데이터를 고정된 싱크로 전송하기 위해서는 에너지 소모량이 많아진다. 이에 대한 문제를 해결하고자 싱크가 네트워크 내부를 이동하면서 데이터를 수집하는 모바일 싱크에 대한 활용이 연구되고 있다. 모바일 무선 센서 네트워크에서 중요한 고려 사항은 이동성과 에너지 소모량이다. 각 센서 노드는 제한된 에너지를 보유하기 때문에 데이터 송신에 소모되는 에너지가 클 경우, 전체 네트워크 수명에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 모바일 센서 네트워크에서 모바일 싱크 기반 에너지 효율적인 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 내용은 모바일 센서 노드들의 이동성에 따라 새로운 클러스터 헤드를 선택할때의 에너지 효율을 높인다. 또한 전체 네트워크를 모바일 싱크 기반으로 여러 개의 클러스터 그룹으로 나누어, 이동성 문제를 고려하고 전체 에너지 소모량을 줄인다. 분석과 실험을 통해 제안된 기법이 이전의 모바일 센서 네트워크 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율성이 향상됨을 입증한다.
Sensors have limited resources in sensor networks, so efficient use of energy is important. In order to use the energy of the sensor node efficiently, researches applying mobile sink to the sensor network have been actively carried out. The sink node moves the sensor network, collects data from each sensor node, which spread the energy concentrated around the sink node, thereby extending the entire life cycle of the network. But, when the sink node moves, it requires a reset of the data transmission path, which causes a lot of control messages and delays. In this paper, we propose a CMS(Cluster-based Mobile Sink) method to support the movement of mobile sink in a cluster sensor environment. The proposed scheme minimizes an amount of control messages without resetting the routing paths of entire sensor networks by supporting the sink mobility path using the neighbor cluster list. And, it simplifies the routing path setup process by setting a single hop path between clusters without a gateway. The experiment results show that the proposed scheme has superior energy efficiency in processing and network structure, compared with existing clustering and mesh routing protocols.
본 논문에서는 유궤도 이동로봇의 이점을 활용하고 궤도의 유연성을 높여주기 위해 금속 테잎형태의 유궤도를 갖는 이동로봇 시스템을 제작하였다 제작된 무인 운반용 이동로봇은 초음파 및 광(적외선)센서가 탑재된 센서부, 모터 및 엔코더로 이루어진 모터부. 사용자 인터페이스부, 중앙제어부, 컴퓨터 인터페이스부로 구성된다. 초음파센서를 이용하여 이동 경로상의 장애물을 감지하고, 광(적외선)센서를 이용하여 금속 테잎의 궤도를 정확히 감지하여 원하는 위치에 이동할 수 있도록 하였다 개발된 유궤도 이동로봇은 금속 테잎형태의 궤도를 사용함으로써 궤도의 유연성을 높여줄 백만 아니라 무인 이동로봇들의 하드웨어적 소프트웨어적인 비용을 상당부분 절감할 수 있도록 하였다.
Coordinate estimation is an essential function for autonomous navigation of a mobile robot. The optical mouse sensor is convenient and cost-effective for the coordinate estimation problem. It is possible to overcome the position estimation error caused by the slip and the model mismatch of robot's motion equation using the optical mouse sensor. One of the simple methods for the position estimation using the optical mouse sensor is integration of the velocity data from the sensor with time. However, the unavoidable noise in the sensor data may deteriorate the position estimation in case of the simple integration method. In general, a mobile robot has ready-to-use motion information from the encoder sensors of driving motors. By combining the velocity data from the optical mouse sensor and the motion information of a mobile robot, it is possible to improve the coordinate estimation performance. In this paper, a coordinate estimation algorithm for an autonomous mobile robot is presented based on the well-known Kalman filter that is useful to combine the different types of sensors. Computer simulation results show the performance of the proposed localization algorithm for several types of trajectories in comparison with the simple integration method.
The mobile robots to rescue a life in a disaster area and to explore planets demand high mobility as well as recognition of the environment. To avoid unknown obstacles exactly in unknown environment, accurate sensing is required. This paper proposes a sensor fusion to recognize unknown obstacles accurately by using low-cost sensors. Ultrasonic sensors and infrared sensors are used in this paper to avoid obstacles. If only one of these sensors is used alone, it is not useful fer the mobile robots to complete their tasks in the real world since the surrounding environment in the real world is complex and composed of many kinds of materials. So infrared sensor may not recognize transparent or reflective obstacles and ultrasonic sensor may not recognize narrow obstacles, far example, columns of small diameter. Therefore, I selected six ultrasonic sensors and five infrared sensors to detect obstacles. Then, I fused ultrasonic sensors with infrared sensors in order that both advantages and disadvantages of each sensor are utilized together. In fusing sensors, fuzzy algorithm is used to cope with the uncertainties of each sensor. TAMRY which is terrain-adaptive mobile robot is used as the mobile robot for experiments.
PULSE 프로토콜은 센서 노드의 슬립을 통해 소모 전력량을 크게 줄인다. 그러나 이 프로토콜은 싱크 노드의 이동을 고려하지 않는 문제가 있다. 모바일 싱크 노드를 가진 센서 네트워크를 위한 라우팅 프로토콜은 빠른 경로 복구와 전력 소모 최소화를 모두 달성해야 한다. 본 논문은 두 목적을 달성하기 위해 모바일 PULSE 프로토콜을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안한 프로토콜의 경로 복구 능력과 전력 소모량을 확인하였다. 이 프로토콜은 기존의 PULSE 프로토콜에 비해 약 40% 정도 경로 복구 시간을 단축하였고, 드롭되는 패킷의 양도 약 1/2 수준으로 줄였다. 전력 소모량 면에서는 최대 0.8%의 증가만이 나타남으로써, 기존의 PULSE 프로토콜의 전력 효율적인 특징을 그대로 유지함을 보였다. 본 논문은 모바일 PULSE 프로토콜의 경로 복구 능력과 전력 소모량을 확인함으로써 모바일 센서 네트워크에 적합한 프로토콜로서의 가능성을 보여준다.
The Kalman filter has been used as a self-localization method for the mobile robot. To satisfy the assumptions inherent in the Kalman filter, we should calibrate the sensors of the robot before use of them. However, it is generally hard to find exact sensor parameters, and the parameters may change during the robot task as the environment varies. Thus we need to perform on-line sensor calibration, by which we can obtain more credible location of the mobile robot. In this paper, we present an on-line sensor calibration scheme which estimates the unknown sensor bias and the current position of the robot. To this end, first we find out the calibration errors of the sensor from redundant sensory data using the parity vector and recursive minimum variance estimation. Then we calculate the current position of the robot by weighted least square estimation without internal encoder data. The performance of the proposed method is evaluated through computer simulation.
In this paper, we analyses of a traffic for authentication signaling in third generation mobile sensor network. In universal mobile telecommunication system, authentication functions are utilized to identify and authentication a mobile station and validate the service request network services. The authenticating parties are the authentication the serving general packet radio service support node access the authentication center to obtain the authentication with the mobile station. In this paper, we propose that the automatic cost-effective solution size of the authentication vector array.
고정형 센서 노드(고정노드)와 이동형 센서 노드(이동노드)가 상존하는 형태로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우 고정노드는 단위공간의 환경 데이터 수집 및 이동 노드를 위한 액세스 포인트 역할, 그리고 이동노드는 이동체에 부착하여 이동체의 실시간 위치인식 및 이동체 내부 상태 정보 실시간 감시가 가능해져 다양한 새로운 서비스가 창출될 수 있다. 이러한 환경에서 이동노드 간 메시지 전송 서비스는 중요한 핵심기술 이나 기존 센서 네트워크 환경에서 이동노드들의 위치 변화는 빈번한 네트워크 토폴로지 재구성을 유발하여 불안정한 통신 환경과 낮은 메시지 전송율의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 다수 이동노드의 이동성을 보장하면서 고정 노드를 경유하는 이동노드 간 비동기 메시지 전송의 확률을 높이기 위한 세 가지 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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