In this paper, we develope the navigation system for patrol robots in indoor environment. The proposed system consists of PDA map modelling, a localization algorithm based on a global position sensor and an automatic charging station. For the practical use in security system, the PDA is used to build object map on the given indoor map. And the builded map is downloaded to the mobile robot and used in path planning. The global path planning is performed with a localization sensor and the downloaded map. As a main controller, we use PXA270 based hardware platform in which embedded linux 2.6 is developed. Data handling for various sensors and the localization algorithm are performed in the linux platform. Also, we implemented a local path planning algorithm for object avoidance with ultra sonar sensors. Finally, for the automatic charging, we use an infrared ray system and develop a docking algorithm. The navigation system is experimented with the two-wheeled mobile robot using North-Star localization system.
This paper presents a hierarchical framework for managing the sampling distribution of a particle filter (PF) that estimates the global positions of mobile robots in a large-scale area. The key concept is to gradually improve the accuracy of the global localization by fusing sensor information with different characteristics. The sensor observations are the received signal strength indications (RSSIs) of Wi-Fi devices as network facilities and the range of a laser scanner. First, the RSSI data used for determining certain global areas within which the robot is located are represented as RSSI bins. In addition, the results of the RSSI bins contain the uncertainty of localization, which is utilized for calculating the optimal sampling size of the PF to cover the regions of the RSSI bins. The range data are then used to estimate the precise position of the robot in the regions of the RSSI bins using the core process of the PF. The experimental results demonstrate superior performance compared with other approaches in terms of the success rate of the global localization and the amount of computation for managing the optimal sampling size.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.485-493
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2004
Open-loop position estimation methods are commonly used in mobile robot applications. Their strength lies in the speed and simplicity with which an estimated position is determined. However, these methods can lead to inaccurate or unreliable estimates. Two position estimation methods are developed in this paper, one using a single optical flow sensor and a second using two optical sensors. The first method can accurately estimate position under ideal conditions and also when wheel slip perpendicular to the axis of the wheel occurs. The second method can accurately estimate position even when wheel slip parallel to the axis of the wheel occurs. Location of the sensors is investigated in order to minimize errors caused by inaccurate sensor readings. Finally, a method is implemented and tested using a potential field based navigation scheme. Estimates of position were found to be as accurate as dead-reckoning in ideal conditions and much more accurate in cases where wheel slip occurs.
This paper presents the robust mobile robot localization method exploiting redundant motion information acquired from three optical mice that are installed at the bottom of a mobile robot in a regular triangular form. First, we briefly introduce a low-cost optical motion sensor, HDNS-2000, and a commercial device driver development tools, WinDriver, to be used in this research. Second, we explain the basic principle of the mobile robot localization using the motion information from three optical mice, and propose the least squares based localization algorithm which is robust to the noisy measurement and partial malfunctioning of optical mice. Third, we describe the development of the experimental optical odometer using three PC optical mice and the user-friendly graphic monitoring program. Fourth, simulations and experiments are performed to demonstrate the validity of the proposed localization method and the operation of the developed optical odometer. Finally, along with the conclusion, we suggest some future work including the installation parameter calibration, the optical mouse remodelling, and the high-performance motion sensor adoption.
In the case that the robot manipulator should respond to the variance and uncertainty of the environment in performing preforming precision tasks, it is indispensable that the robot utilizes the various sensors for intrlligence. In this paper, the robot force control method is implemented with a force/torque sensor, two personal computers, and a PUMA 560 manipulator for performing the various application tadks. The hybrid position/force control method is used to control the force and position axis separately. An interface board is designed to read the force/torque sensor output into the computer. Since the two computers should exchange the information quickly, a common memory board is designed. Before the algorithms of application tasks are developed, the basic force commands must be supplied. Thus, the MOVE-UNTIL command is used at the discrete time instant and, the MOVE-COMPLY is used at the continuous time instant for receiving the force feedback information. Using the two basic force commands, three application algorithms are developed and implemented for edge-following, insertion, and grinding tasks.
Direct teaching is an essential function for collaborative robots for easy use by non-experts. For most robots, direct teaching is implemented only in joint space because the realization of Cartesian space direct teaching, in which the orientation of the end-effector is fixed while teaching, requires a measurement of the end-effector force. Thus, it is limited to the robots that are equipped with an expensive force/torque sensor. This study presents a Cartesian space direct teaching method for torque-controlled collaborative robots without either a force/torque sensor or joint torque sensors. The force exerted to the end-effector is obtained from the external torque which is estimated by the disturbance observer-based approach with the friction model. The friction model and the estimated end-effector force were experimentally verified using the robot equipped with joint torque sensors in order to compare the proposed sensorless approach with the method using torque sensors.
In this paper, a new onmidirectional robot with one spherical wheel is porposed. The peculiar structure of the proposed mobile robot makes it possible not only to move sideways but to be easy to implement. The wheel is derived by two stepping motors and equipped with 8-infrared sensors. To prove the validity of the proposed robot, the experiment of going through a way is performed.
The proportion of the aged people is rapidly increasing toward the 21st century. This change will cause serious problems in the area of daily activities, preservation of health, medical care and physical rehabilitatiion for the aged. for the solution of these problems this paper suggest a new type of robot for the aged man, called a silver robot. This paper presents a concept of silver robot and it's feasibility study.
With rapidly growing of computer and internet technology, Internet-based tote-operation of robotic systems has created new opportunities in resource sharing, long-distance learning, and remote experimentation. In this paper, remote control system of a mobile robot through the internet has been designed. The internet users can access and command a mobile robot in the real time, receiving the robot's sensor data. The overall system has been tested and its usefulness shown through the experimental results.
This paper presents a path control method for mobile robot using neural network and a systematic method for the kinematic and dynamic modelling of a mobile robot. The robot finds its path deviation by taking the signals of an optical array sensor and determined its moving behaviors using neural net control method. A robot can be taught behaviors by changing the given patterns, in this work, Back Propagation rule is used as a learning method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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