Since conventional mobile robot control with one module has limitation to solve complex problems, there have been a variety of works on combining multiple modules for solving them. Recently, many researchers attempt to develop mobile robot controllers using artificial life techniques. In this paper, we develop a mobile robot controller using cellular automata based neural networks, where complex tasks are divided to simple sub-tasks and optimal neural structure of each sub-task is explored by genetic algorithm. Neural network modules are combined dynamically using the action selection mechanism, where basic behavior modules compete each other by inhibition and cooperation. Khepera mobile robot simulator is used to verify the proposed model. Experimental results show that complex behaviors emerge from the combination of low-level behavior modules.
In this paper, lateral force control of a mobile robot with slip is presented. First, the bicycle model of a mobile robot is derived for the front steering. Second, impedance force control algorithm is applied to regulate contact force with environment. The desired distance is specified conservatively inside the environment to guarantee to make contact. Different stiffness of environment has been tested for force tracking task. Simulation results show that the proposed control algorithm works well to maintain desired contact force on the environment.
Exploration involving mapping and localization in an unknown environment is an important task in mobile robots. For this, robot must be able to build a reliable map of surroundings and to estimate the position of it. In this paper, we developed technique for gird-based localization of a mobile robot with ultrasonic sensors using EKF(Extended Kalman Filter). We also describe the information about landmarks detected in the environment. Finally, the robot experiments show the efficiency of our approach in the real environment.
In this paper, we presents the remote inspection activity with a mobile robot at the calandria face areas of the PHWR (pressurized heavy water reactor) nuclear power plants during full power plant operation.. The tele-operated mobile robot has been developed for this task. A 4 wheeled mechanism with the dual reconfigurable crawler arm has been adopted for the ease access to the high radiation area of calandria face. A specially designed extendable long reach mast attached on the mobile platform and the thermal image monitoring system enable human eyes to look into the calandria face. Application of robot will keep human workers from high radiation exposure and enhance the reliability of nuclear power plants.
During the navigation of mobile robot, one of the essential task if to determine the absolute position of mobile robot. In this paper, a method to determine the position of the camera using a vanishing point and neural networks without landmark if proposed. In determining the position of the camera on the world coordinate, there are differences between the real value and the calculated value because of uncertainty in pixels, incorrect camera calibration and lens distortion etc. This paper describes the solution of the above problem using BPNN(Back Propagation Neural Network) and experimental results show the capability to adapt for a mobile robot.
자율 이동 로봇군은 분산된 자기 조직의 동일 규칙하에 주어진 과제를 수행하는로봇의 집단을 말한다. 본 논문에서는 협조 행동을 위한 수행 과제로서 등간격 원을 형성하게 하였다. 여기서, 이를 수행하기 위한 알고리듬을 고안하였고 여기에 퍼지 시스템을 사용하여 알고리듬을 보완하였다. 이 알고리듬을 가지고 사뮬레이션을 통해 다양한 협조 행동 양식이 나타남을 알수 있으며 특히 이동 속도롤 증가 시켰을 때 카오틱 현상이 일어남을 알 수 있다. 그리고 리아프노프 지수를 계산하여 이 카오스 현상의 특성을 증명하였다.
Collision avoidance is a fundamental and important task of an autonomous mobile robot for safe navigation in real environments with high uncertainty. Obstacles are classified into static and dynamic obstacles. It is difficult to avoid dynamic obstacles because the positions of dynamic obstacles are likely to change at any time. This paper proposes a scheme for vision-based avoidance of dynamic obstacles. This approach extracts object candidates that can be considered moving objects based on the labeling algorithm using depth information. Then it detects moving objects among object candidates using motion vectors. In case the motion vectors are not extracted, it can still detect the moving objects stably through their color information. A robot avoids the dynamic obstacle using the dynamic window approach (DWA) with the object path estimated from the information of the detected obstacles. The DWA is a well known technique for reactive collision avoidance. This paper also proposes an algorithm which autonomously registers the obstacle color. Therefore, a robot can navigate more safely and efficiently with the proposed scheme.
Suesut, T.;Srisuwan, K.;Kummool, S.;Tipsuwanporn, V.;Kulphanich, S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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pp.478-478
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2000
In this paper, presents the design of mobile field robot controlled by microcomputer. The computer works as the supervisory system for decision making and sending command to control the field robot. An information from encoder, infrared sensors using for control task of the robot that can be interconnected with the computer through the serial communication RS422 standard. In this case, the user can design the program algorithm base on microcomputer in order to control and define the routing of the mobile robot. Moreover, the robot can be installed other equipment fer collect data such as picture, sound, temperature etc., in order to working in the dangerous area.
Recently, a need of non-industrial robot, such as service, medical, entertainment and house-keeping robot, has been increased. Therefore, the capability of robot which can do intelligent behavior like interaction with men and its environment become more prominent than the capability of executing simple repetitive task. To implement an intelligent robot which provides intelligent behavior, an effective system architecture including perception, learning, reasoning and action part is necessary. Control architectures for intelligent robot can be divided into two different classes. One is deliberative type controller which is applicate to high level intelligence like environment ...
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제5권1호
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pp.27-35
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2004
In the field of machine vision using a single camera mounted on a mobile robot, although the detection and tracking of moving objects from a moving observer, is complex and computationally demanding task. In this paper, we propose a new scheme for a mobile robot to track and capture a moving object using images of a camera. The system consists of the following modules: data acquisition, feature extraction and visual tracking, and trajectory generation. And a single camera is used as visual sensors to capture image sequences of a moving object. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the active camera. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to capture the moving object, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The experimental results of tracking and capturing of the target object with the mobile robot are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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