Kim, Ji-Yong;Lee, Ji-Hong;Byun, Jae-Min;Kim, Sung-Hun
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.47
no.1
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pp.67-75
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2010
This paper presents localization algorithm for mobile robot in outdoor environment. Outdoor environment includes the uncertainty on the ground. Magnetic sensor or IMU(Inertial Measurement Unit) has been used to estimate robot's heading angle. Two sensor is unavailable because mobile robot is electric car affected by magnetic field. Heading angle estimation algorithm for mobile robot is implemented using gyro sensor module consisting of 1-axis gyro sensors. Localization algorithm applied Extended Kalman filter that utilized GPS and encoder, gyro sensor module. Experiment results show that proposed localization algorithm improve considerably localization performance of mobile robots.
A robotic system with a 3-dimensional profile measuring sensor is developed in order to measure the complicated shape of the target body. Due to this 3-dimensional profile measuring sensor, a computer is able to adjust the posture of the robot hand so that complicated global profile of the target body can be recognized after several measurements from the variant directions. In order to enable fast data processing, a digital signal processor and a look-up table is introduced.
Direct measurement of the relative position between the end effector of robot and moving objects reduces difficulties caused by the joint encoder reading and transformation. For those purpose, the on-line sensing method using PSD sensor was developed in this paper. The sensor was calibrated on the precision table. Then, the relative position of a moving objects on the conveyor was measured while the robot was tracking the one.
A robot system is proposed to realize coordinated motion of two arm robot. Due to a 3-D vision sensor, precise coordinated motions could be realized. Using a sophisticated IC chip, real time image processing could be executed using a simple circuit.
In this paper we describe the shape measuring technique and system with a non-contractive sensor, composed of slit-ray projector and solid-state camera. For improving the accuracy and preventing measuring dead point, this sensor part is attached to the end of robot, and each sensing is executed after one step moving. By patching these sensing data, whole measuring data is constructed. The calibration between sensor and world coordinate is implemented through the specific calibration block by transformation matrix method. The result of experiment was satisfactory.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.1
s.94
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pp.253-264
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1999
Most autonomous mobile robots view only things in front of them, and as a result, they may collide with objects moving from the side or behind. To overcome this problem. an Active Omni-directional Range Sensor System has been built that can obtain an omni-directional range data through the use of a laser conic plane and a conic mirror. Also, mobile robot has to know its current location and heading angle by itself as accurately as possible to successfully navigate in real environments. To achieve this capability, we propose a self-localization algorithm of a mobile robot using an active omni-directional range sensor in an unknown environment. The proposed algorithm estimates the current position and head angle of a mobile robot by a registration of the range data obtained at two positions, current and previous. To show the effectiveness of the proposed algorithm, a series of simulations was conducted and the results show that the proposed algorithm is very efficient, and can be utilized for self-localization of a mobile robot in an unknown environment.
This paper introduces a prototype smart home environment that is built in the research building to demonstrate the feasibility of a robot-assisted future home environment. Localization, navigation, object recognition and handling are core functionalities that an intelligent service robot should provide. A huge amount of research effort has been made to make the service robot perform these functions with its own sensors, actuators and a knowledge base. With all complicated configuration of sensors, actuators and a database, the robot could only perform the given tasks in a predefined environment or show the limited capabilities in a natural environment. We started a smart home environment for service robots for simple service robots to provide reliable services by communicating with the environment through the wireless sensor networks. In this paper, we introduce various types of smart devices that are developed for assisting the robot in the environment by providing sensor and actuator capabilities. In addition, we present how the devices are integrated to constitute the smart home environment for service robots.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.3
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pp.317-322
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2009
If vibration occurs due to fast movement of the robot, the camera image is unstable. No longer the eyes of a robot can not perform the role. Research methods for the stabilization of shaky video is required. The most popular method is to use the motion vector. But, the drawback to this method will require a large amount of operation. And the limits of the embedded robot. Therefore, in real-time transmission of images to be difficult. This paper proposes a motion sensor using the image stabilization. Uses data that is output from the motion sensor. So, not related to the progress of the robot movement is a way to remove it from the video.
In this study, a small autonomous driving robot was developed for underground mines using the Light Detection and Ranging (LiDAR) sensor. The developed robot measures the distances to the left and right wall surfaces using the LiDAR sensor, and automatically controls its steering to drive along the centerline of mine tunnel. A field experiment was conducted in an underground amethyst mine to test the driving performance of developed robot. During five repeated driving tests, the robot showed stable driving performance overall. There were no collision accidents with the wall of mine tunnel.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.4
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pp.427-433
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2019
This paper propose a fuzzy inference model for map building and navigation for a mobile robot with an active camera, which is intelligently navigating to the goal location in unknown environments using sensor fusion, based on situational command using an active camera sensor. Active cameras provide a mobile robot with the capability to estimate and track feature images over a hallway field of view. In this paper, instead of using "physical sensor fusion" method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data. Command fusion method is used to govern the robot navigation. The navigation strategy is based on the combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance. To identify the environments, a command fusion technique is introduced, where the sensory data of active camera sensor for navigation experiments are fused into the identification process. Navigation performance improves on that achieved using fuzzy inference alone and shows significant advantages over command fusion techniques. Experimental evidences are provided, demonstrating that the proposed method can be reliably used over a wide range of relative positions between the active camera and the feature images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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