International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.140-146
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2013
In this paper, we describe a vision sensor-based driving algorithm for indoor automatic guided vehicles (AGVs) that facilitates a path tracking task using two mono cameras for navigation. One camera is mounted on vehicle to observe the environment and to detect markers in front of the vehicle. The other camera is attached so the view is perpendicular to the floor, which compensates for the distance between the wheels and markers. The angle and distance from the center of the two wheels to the center of marker are also obtained using these two cameras. We propose five movement patterns for AGVs to guarantee smooth performance during path tracking: starting, moving straight, pre-turning, left/right turning, and stopping. This driving algorithm based on two vision sensors gives greater flexibility to AGVs, including easy layout change, autonomy, and even economy. The algorithm was validated in an experiment using a two-wheeled mobile robot.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.6
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pp.107-115
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1998
A path planning using potential field method is very useful for the real-time navigation of mobile robots. However, the method needs high modeling cost to calculate the potential field because of complex preprocessing, and mobile robots may get stuck into local minima. In this paper, An efficient path planning algorithm for multiple mobile robots, based on the potential field method, was proposed. In the algorithm. the concepts of subgoals and obstacle priority were introduced. The subgoals can be used to escape local minima, or to design and change the paths of mobile robots in the work space. In obstacle priority, all the objects (obstacles and mobile robots) in the work space have their own priorities, and the object having lower priority should avoid the objects having higher priority than it has. In this paper, first, potential based path planning method was introduced, next an efficient collision-avoidance algorithm for multiple mobile robots, moving in the obstacle environment, was proposed by using subgoals and obstacle priority. Finally, the developed algorithm was demonstrated graphically to show the usefulness of the algorithm.
This paper studies how to combine devices such as monocular/stereo cameras, motors for panning/tilting, fisheye lens and convex mirrors, in order to solve vision-based robotic problems. To overcome the well-known trade-offs between optical properties, we present two mixed versions of the new systems. The first system is the robot photographer with a conventional pan/tilt perspective camera and fisheye lens. The second system is the omnidirectional detector for a complete 360-degree field-of-view surveillance system. We build an original device that combines a stereo-catadioptric camera and a pan/tilt stereo-perspective camera, and also apply it in the real environment. Compared to the previous systems, we show benefits of two proposed systems in aspects of maintaining both high-speed and high resolution with collaborative moving cameras and having enormous search space with hybrid configuration. The experimental results are provided to show the effectiveness of the mixing collaborative and hybrid systems.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.10
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pp.1006-1013
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2011
In this paper, we propose an optimal posture control law for an unmanned bicycle by deriving linear bicycle model from fully nonlinear differential equations. We calculate each equilibrium point of a bicycle under any given turning radius and angular speed of rear wheel. There is only one equilibrium point when a bicycle goes straight, while there are a lot of equilibrium points in case of turning. We present an optimal equilibrium point which makes the leaning input minimum when a bicycle is turning. As human riders give rolling torque by moving center of gravity of a body, many previous studies use a movable mass to move center of gravity like humans do. Instead we propose a propeller as a new leaning input which generates rolling torque. The propeller thrust input makes bicycle model simpler and removes input magnitude constraint unlike a movable mass. The proposed controller can hold optimal equilibrium points using both steering input and leaning input. The simulation results on linear control for circular motion are demonstrated to show the validity of the proposed approach.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.03a
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pp.123-126
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1998
The theoretical foundations of GA are the Schema Theorem and the Building Block Hypothesis. In the Meaning of these foundational concepts, simple genetic algorithm(SGA) allocate more trials to the schemata whose average fitness remains above average. Although SGA does well in many applications as an optimization method, still it does not guarantee the convergence of a global optimum. Therefore as an alternative scheme, there is a growing interest in a co-evolutionary system, where two populations constantly interact and co-evolve in contrast with traditional single population evolutionary algorithms. In this paper, we propose a new design method of an optimal fuzzy logic controller using co-evolutionary concept. In general, it is very difficult to find optimal fuzzy rules by experience when the input and/or output variables are going to increase. So we propose a co-evolutionary method finding optimal fuzzy rules. Our algorithm is that after constructing two population groups m de up of rule vase and its schema, by co-evolving these two populations, we find optimal fuzzy logic controller. By applying the proposed method to a path planning problem of autonomous mobile robots when moving objects exist, we show the validity of the proposed method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.5
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pp.405-411
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2011
This paper presents a hierarchical trajectory planning method which can handle a collision-free of the planned path in complex and dynamic environments. A PV (Path & Velocity profile) planning method minimizes a sharp change of orientation and waiting time to avoid a collision with moving obstacle through detour path. The path generation problem is solved by three steps. In the first step, a smooth global path is generated using $A^*$ algorithm. The second step sets up the velocity profile for the optimization problem considering the maximum velocity and acceleration. In the third step, the velocity profile for obtaining the shortest path is optimized using the fuzzy and genetic algorithm. To show the validity and effectiveness of the proposed method, realistic simulations are performed.
The localization of vehicle is an important part of an unmanned vehicle control problem. Pseudolite ultrasonic system(PUS) is the method to find an absolute position with a high accuracy by using ultrasonic sensor. And Gyro is the inertial sensor to measure yaw angle of vehicle. PUS can be able to estimate the position of mobile robot precisely, in which errors are not accumulated. And Gyro is a more faster measure method than PUS. In this paper, we suggest a more accuracy method of calculating PUS which is numerical analysis approach named Newtonian method. And also propose the fusion method to increase the accuracy of estimated angle on moving vehicle by using PUS and Gyro integrated system by Kalman filtering. To control the 4WS unmanned vehicle, the trajectory following algorithm is suggested. And the new concept arbitration of goal controller is suggested. This method considers the desirability function of vehicle state. Finally, the performances of Newtonian method and designed controller were verified from the experimental results with the 4WS vehicle scaled 1/10.
A point-wise car-like robot moving in the plane changes its direction with a constraint on turning curvature. In this paper, we consider the problem of computing a shortest path of bounded curvature between a prescribed initial configuration (position and orientation) and a polygonal goal, and propose a new geometric proof showing that the shortest path is either of type CC or CS (or their substring), where C specifies a non-degenerate circular arc and S specifies a non-degenerate straight line segment. Based on the geometric property of the shortest path, the shortest path from a configuration to a polygonal goal can be computed in linear time.
To solve the problems in the contact charging of inspection robots, a wireless charging system for inspection robots and a control strategy are introduced in this paper. Circuit models of a wireless power system with a compound compensation circuit and a three-phase Class-D resonant inverter are set up based on circuit theory. An output voltage control method based on the equal spread regulation of the phase difference between adjacent phases and the parameter correction method in the primary compound compensation circuit are proposed. The dynamic characteristics of the key parameters varying with the secondary coil position are obtained to further investigate the adaptive location scheme during the access and exit processes of moving robots. Combining the output voltage control method and the adaptive location scheme, a transition control strategy for the standby and operation modes of the wireless charging systems for inspection robots is put forward to realize the system characteristics including the low standby power in the standby mode and the high receiving power in the operation mode. Finally, experiments are designed and conducted to verify the correctness of the theoretical research.
Moving among multiple floors is one of the most challenging tasks for indoor autonomous robots. Most of the previous researches for indoor mapping and localization have focused on singular floor environment. In this paper, we present an algorithm that creates a multi-floor map using 3D point cloud. We implement localization within the multi-floor map using a LiDAR and an IMU. Our algorithm builds a multi-floor map by constructing a single-floor map using a LOAM-based algorithm, and stacking them through global registration that aligns the common sections in the map of each floor. The localization in the multi-floor map was performed by adding the height information to the NDT (Normal Distribution Transform)-based registration method. The mean error of the multi-floor map showed 0.29 m and 0.43 m errors in the x, and y-axis, respectively. In addition, the mean error of yaw was 1.00°, and the error rate of height was 0.063. The real-world test for localization was performed on the third floor. It showed the mean square error of 0.116 m, and the average differential time of 0.01 sec. This study will be able to help indoor autonomous robots to operate on multiple floors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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