Mobile robots use an environment map of its workspace to complete the surveillance task. However grid-based maps that are commonly used map format for mobile robot navigation use a large size of memory for accurate representation of environment. In this reason, grid-based maps are not suitable for path planning of mobile robots using embedded board. In this paper, we present the path planning algorithm that produce a secure path rapidly. The proposed approach utilizes a hybrid map that uses less memory than grid map and has same efficiency of a topological map. Experimental results show that the fast path planning uses only 1.5% of the time that a grid map based path planning requires. And the results show a secure path for mobile robot.
최근 다양한 환경에서 지능형 로봇의 안정된 이동과 작업계획에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 상하 결합가능한 구조의 4족 로봇의 설계 및 작업 계획방법을 제안한다. 제안하는 4족 로봇은 리니어 모터를 이용하여 다리 길이를 조절하고, 팔각뿔 형태의 도킹모듈을 이용하여 상하 결합과 분리가 가능하도록 설계하였다. 또한 로봇이 다양한 환경에서 안정된 이동과 정보 수집을 위하여 지자기 센서, PSD 센서, LRF 센서와 카메라를 사용하였다. 리니어 모터를 이용한 장애물 회피 동작방법과 상하 결합 동작방법을 제안하고 구현하였다. 로봇은 다리 길이를 조절하여 장애물을 극복하고, 두 대의 로봇이 상하 결합을 통하여 협력 작업방법을 제안하였다. 두 대의 4족 로봇이 상하 결합을 통하여 4족과 6족 보행을 하고, 상부 결합 로봇의 4개의 다리를 4개의 팔 또는 2개의 팔로 사용할 수 있으며, 결합된 로봇을 이용하여 물건 옮기기 작업을 구현하고, 각 동작들을 실제 실험으로 기능을 검증하였다.
If an error occurs in the automatic mode when the advanced teleoperator system performs a task in hostile environment, then the mode changes into the manual mode. The operation by program and the operation by hyman recover the error in the manual mode. The system resumew the automatic mode and continues the given task. In order to utilize the inverse kinematics as means of the operation by program in the manual mode, Lee and Nagamachi determined the end point of the robot trajectory planning which varied with the height of the task object recognized by a T.V monitor, solved the end point by the fuzzy set theory, and controlled the position of the robot hand by the inverse kinematics and the posture of the robot hand by the operation by human. But the operation by human did take a lot of task time because the position and the posture of the robot hand were separately controlled. To reduce the task time by human, this paper developes an error recovery expert system (ERES). The position of the robot hand is controlled by the inverse kinematics of the cartesian coordinate system to the end point which is deter- mined by the fuzzy set theory. The posture of the robot hand is controlled by the modulality of the robot hand's motion which is made by the posture of the task object. The knowledge base and the inference engine of the ERES is developed using the muLISP-86 language. The experimental results show that the average task time by human the ERES which was performed by the integration of the position and the posture control of the robot hand is shorter than that of the research, done by the preliminary experiment, which was performed by the separation of the position and the posture control of the robot hand. A further study is likely to research into an even more intelligent robot system control usint a superimposed display and digitizer which can present two-dimensional coordinate of the work space for the convenience of human interaction.
The achievement of the optimal condition for the task of an industrial articulated robot used in many fields is an important problem to improve productivity. In this paper, a minimum-time trajectory for an articulated robot along the specified path is studied and simulated with a proper example. A general dynamic model of manipulator is represented as a function of path distance. Using this model, the velocity is produced as fast as possible at each point along the path. This minimum-time trajectory planning module together with the existing collision-free path planning modules is utilized to design the optimal path planning of robot in cases where obstacles present.
We propose a planning algorithm to automatically generate a robust behavior plan (RBP) with which mobile robots can achieve their task goal from any initial states under dynamically changing environments. For this, task description space (TDS) is formulated, where a redundant task configuration space and simulation model of physical space are employed. Successful task episodes are collected, where $A^*$ algorithm is employed. Interesting TDS state vectors are extracted, where occurrence frequency is used. Clusters of TDS state vectors are found by using state transition tuples and features of state transition tuples. From these operations, characteristics of successfully performed tasks by a simulator are abstracted and generalized. Then, a robust behavior plan is constructed as an ordered tree structure, where nodes of the tree are represented by attentive TDS state vector of each cluster. The validity of our method is tested by real robot's experimentation for a box-pushing-into-a-goal task.
The objective of this research is to verify the quantitative efficiency of a bimanual robotic task. Bimanual robots can realize dexterous and complicated motions using two cooperating arms. However, its motion planning and control method are not simple for implementing flexible tasks such as assembly. In this paper, the proposed motion planning method is used to find an optimal solution satisfying a designed cost function and constraints with regard to the kinematics and redundancy of the bimanual robot. The simulation results show that the lifetime of the manipulator can be changed by the proposed cost function consisting of angular velocity and angular acceleration of each joint in the same assembly task.
This paper purposed that verify the validity of Petri Net method for control progressive increase of system complexity, before extend the realized single robot system to multi-robot system. An autonomous mobile robot(AMR) needs decision making, motion control, path planning, tracking a path, obstacle avoidance, and sensor fusion, to complete its task. An AMR integrates and operates these technics through a consistent command system. An error in a command hierarchy which is like duplication or omission of a control command hierarchy for each module results in serious problems. This paper minimizes the error by modeling each module and whole system using Petri Net graphical representation and applies it to the exploration task of an AMR
Linear motion and angular motion in task space are handled separately in joint velocity planning for redundant robot manipulators. In solving inverse kinematic equations with given joint velocity limits, we consider the order of priority for linear motion and angular motion. The proposed method will be useful in such applications where only linear motions are important than angular motions or vice versa.
In this paper, Micro-Genetic algorithms($\mu$-GAs) is proposed on a minimum-time path planning for robot manipulator. which is a kind of optimization algorithm. The minimum-time path planning, which can allow the robot system to perform the demanded tasks with a minimum execution time, may be of consequence to improve the productivity. But most of the methods proposed till now suffers from a significant computation burden and can`t often find the optimaul values. One way to overcome such difficulties is to apply the Micro-Genetic Algorithms, which can allow to find the optimul values, to the minimum-time problem. This paper propose an approach for solving the minimum-time path planning by using Micro-Genetic Algorithms. The effectiveness of the proposed method is demonstrated using the 2 d.o.f plannar Robot manipulator.
Recently, robots have been actively utilized for logistics and delivery services in various places such as restaurants, hotels, and hospitals. In addition, it provides a safer environment, convenience, and cost efficiency to the customers. However, when it comes to autonomous delivery in a multi-floor environment, the task is still challenging. Especially for wheeled mobile robots, it is necessary to deal with elevators to perform the last-mile delivery services. Therefore, we present a multi-floor route planning algorithm that enables a wheeled mobile robot to traverse an elevator for the delivery service. In addition, an elevator boarding mission algorithm was developed to perceive the drivable region within the elevator and generate a feasible path that is collision-free. The algorithm was tested with real-world experiments and was demonstrated to perform autonomous postal delivery service in a multi-floor building. We concluded that our study could contribute to building a stable autonomous driving robot system for a multi-floor environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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