In this paper, a path navigation algorithm through use of a sensor platform is proposed. The sensor platform is composed of two electric motors which make panning and tilting motions. An algorithm for computing a real path and an obstacle length is developed by using a scanning method that controls rotation of the sensors on the platform. An Autonomous Robot Vehicle(ARV) can perceive the given path by adapting this algorithm. A sensor scanning method is applied to the sensor platform for using small numbers of sensor. The path navigation algorithm is composed of two parts. One is to perceive a path pattern, the other is used to avoid an obstacle. An optimal controller is designed for tracking the reference path which is generated by perceiving the path pattern. The ARV is operated using the optimal controller and the path navigation algorithm. Based on the results of actual experiments, this algorithm for an ARV proved sufficient for path navigation by small number of sensors and for a low cost controller by using the sensor platform with a scanning method.
To compensate the drawbacks, a new localization method that estimates the global position of the mobile robot by using a camera set on ceiling in the corridor is proposed. This scheme is not a relative localization, which decreases the position error through algorithms with noisy sensor data. The effectiveness of the proposed localization scheme is demonstrated by the experiments.
This paper presents a new navigation algorithm of an autonomous mobile robot with vision and IR sensors, Zigbee Sensor Network using fuzzy rules. We also show that the developed mobile robot with the proposed algorithm is navigating very well in complex unknown environments.
As the role of robots expands, flexible task planning methods are attracting attention from various domains. Many task planning frameworks are introduced to efficiently work in a wide range of areas. In order to work well in a broad region with multiple robots, various communication conditions should be controlled by task planning frameworks. However, few methods are proposed. In this paper, we propose mission planning methods according to the communication status of robots. The proposed method was verified through experiments assuming different communication states with a multi-robot system.
An real-time active beacon localization system for mobile robots is developed and implemented. This system permits the estimation of robot positions when detecting light sources by PSD(Position Sensitive Detector) sensor which are placed sparsely over the robot's work space as beacons(or landmarks). An LSE(Least Square Estimation) method is introduced to calibrate the internal parameters of a model for the beacon and robot position. The proposed system has two operational modes of position estimation. One is the initial position calculation by the detection of two or more light sources positions of which are known. The other is the continuous position compensation that calculates the position and heading of the robot using the IEKF(Iterated Extended Kalman Filter) applied to the beacon and dead-reckoning data. Practical experiments show that the estimated position obtained by this system is precise enough to be useful for the navigation of robots.
본 논문에서는 이동 로봇 주행의 경로 탐색에 장해가 되는 환경 인식의 불확실성을 감소시키기 위한 센서 결합 방식을 제시하였다. 광학식엔코더, 초음파센서(SRF04)및, 적외선센서(GP2YA02YK)에서 수집된 데이터를 운동제어기(TMS320LF2407A)에서 처리하여 장애물을 감지하고, 안정적인 경로탐색을 계산할 수 있는 이동로봇 제어방식을 실험을 통하여 구현하였다.
A new navigation method is developed and implemented for mobile robot. The mobile robot navigation problem has traditionally been decomposed into the path planning and path following. Unlike tracking-based system, which minimize intercept time and moved mobile robot distance for optimal rendezvous point selection. To research of random moving object uses algorithm of Adaptive Control using Auto-regressive Model. A fine motion tracking object's trajectory is predicted of Auto-regressive Algorithm. Thus, the mobile robot can travel faster than the target wi thin the robot's workspace. The can select optimal rendezvous point of various intercept time.
This paper present effective odometry error compensation using multisensor fusion for the accurate positioning of mobile robot in navigation. During obstacle avoidance and wall following of mobile robot, position estimates obtained by odometry become unrealistic and useless because of its accumulated errors. To measure the position and heading direction of mobile robot accurately, odometry sensor a gyroscope and an azimuth sensor are mounted on mobile robot and Complementary-filter is designed and implemented in order to compensate complementary drawback of each sensor and fuse their information. The experimental results show that the multisensor fusion system is more accurate than odometry only in estimation of the position and direction of mobile robot.
The dynamic window approach(DWA) is a well known technique for reactive collision avoidance. It shows safe and efficient performance in real-world experiments. However, a robot can get stuck in local minima because no information about the connectivity of the free space is used to determine the motion. The global DWA can solve this problem of local minima by adding a navigation function. Even with the global DWA, it is still difficult for a robot to execute an abrupt change in its direction, for example, entering from the corridor to a doorway. This paper proposes a modified global DWA using the included angles of waypoints extracted from an optimal path. This scheme enables the robot to decelerate in advance before turning into the doorway. Therefore the robot can reach the goal position more safely and efficiently at high speeds.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 로봇의 응용서비스를 제공하는데 필요한 네트워크로서 로보틱 지그비 네트워크의 개념을 소개하고 이를 이용한 응용 시나리오를 제시한다. 제시한 응용시나리오의 기본이 되는 네트워크 연결 및 데이터 전송에 관한 실험을 수행하였다. 이 실험 결과를 통해 앞으로 Robotic Zigbee Network를 이용한 위치인식 오차율을 최소화하는 로봇의 위치추정 및 추적 알고리즘 개발의 기반을 마련한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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