In this paper, we propose a method of cooperative control based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B lymphocyte(B cell), each environmental condition as an antigen, and a behavior strategy as an antibody respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is simulated and suppressed by other robot using communication. Finally much simulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy.
This paper discusses an autonomous navigation system for urban environments. For the localization of the robot, EKF (Extended Kalman Filter) algorithm is used with odometry, angle sensor, and DGPS (Differential Global Positioning System) measurement. Especially in an urban environment, DGPS is often blocked by buildings and trees and the resulting inaccurate positioning prevents the robot from safe and reliable navigation. In addition to the global information from DGPS, the local information of the curb on the roadway is used to track a route when the global DGPS information is inaccurate. For this purpose, curb detection algorithm is developed and implemented in the developed navigation algorithm. Four different types of navigation strategies are developed and they are switched to adapt to different localization conditions according to the availability of DGPS and the existence of the curbs on the roadway. The experimental results show that the designed switching strategy improves the navigation performance adapting to the environment conditions.
For localization, it is very important for an autonomous mobile robot to be able to recognize indoor environment and match an object it detect to an object within a map developed either online or offline. Given the map defining the locations of geometric beacons like wall and comer existing in the robot operation environment, this paper presents a stereo ultrasonic sensor based method that can be conveniently used in recognizing the geometric beacons. The stereo ultrasonic sensor used in the experiment consists of an ultrasonic transmitter and two ultrasonic receivers placed symmetrically about the transmitter. Experiment shows that the proposed method is more efficient in recognizing wall and coner than the conventional method of using multiple number of transmitter-receiver pairs.
In this paper, the method for navigation and obstacle avoidance of the autonomous mobile robot is proposed. The proposed algorithms are based on the fuzzy inference system which is able to deal with imprecise and uncertain information. The self-tuning algorithm, which adopts the simplex method, modifies the parameters of membership functions of the input-output linguistic variables by changing the support of these fuzzy sets according to the integral of absolute error(IAE) of the system response. The wall-follwing navigation and obstacle avoidance of the mobile robot are based on range data measured from the internal sensors(encoder) and the outer sensors(sonar sensor). In addition, the algorithm for the obstacle detection proposed in this paper is based on the expert's experience. Finally, the effectiveness of navigation and obstacle avoidance algorithm is demonstrated through simulation and experiment.
This paper presents a robust adaptive control method using model reference control strategy against autonomous robot systems with random friction nature. We approximate a nonlinear robot system model by means of a feedback linearization approach to derive nominal control law. We construct a Least Square (LS) based observer to estimate friction dynamics online and then represent a perturbed system model with respect to approximation error between an actual friction and its estimation. Model reference based control design is achieved to implement an auxiliary control in order for reducing control error in practice due to system perturbation. Additionally, we conduct theoretical study to demonstrate stability of the perturbed system model through Lyapunov theory. Numerical simulation is carried out for evaluating the proposed control methodology and demonstrating its superiority by comparing it to a traditional nominal control method.
This paper proposes a remote control system that combines computer network and an autonomous mobile robot. We control remotely an autonomous mobile robot with vision via the internet to guide it under unknown environments in the real time. The main feature of this system is that local operators need a World Wide Web browser and a computer connected to the internet communication network and so they can command the robot in a remote location through our Home Page. This system offers an image compression method using motion H.263 concept which reduces large time delay that occurs in network during image transmission.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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pp.325-332
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2000
The objective of this research work is to develop an autonomous levee-weeding robot. In this paper, pathway control system for the robot is developed and simulated. A prototype autonomous vehicle for levee weeding is also developed and used in the actual test. The results obtained in this research work is summarized as follows; 1) The simulated typical time history of lateral displacements and heading angle of the vehicle in straight run shows that the vehicle tendency is always to achieve the target path from any of its deviated position and heading angle. 2) The test run on an asphalt surface by the prototype crawler-type vehicle is in good agreement with the simulation results.
This study proposes a efficient technology to control the optimal trajectory planning and real-time implementation method which can perform autonomous travelling for unmaned factory automation. Online path planning should plan and execute alternately in a short time, and hence it enables the robot avoid unknown dynamic obstacles which suddenly appear on robot's path. Based on Route planning and control algorithm, we suggested representation of edge cost, heuristic function, and priority queue management, to make a modified Route planning algorithm. Performance of the proposed algorithm is verified by simulation test.
For safe last-mile autonomous robot delivery services in complex environments, rapid and accurate collision prediction and detection is vital. This study proposes a suitable neural network model that relies on multiple navigation sensors. A light detection and ranging technique is used to measure the relative distances to potential collision obstacles along the robot's path of motion, and an accelerometer is used to detect impacts. The proposed method tightly couples relative distance and acceleration time-series data in a complementary fashion to minimize errors. A long short-term memory, fully connected layer, and SoftMax function are integrated to train and classify the rapidly changing collision countermeasure state during robot motion. Simulation results show that the proposed method effectively performs collision prediction and detection for various obstacles.
In this paper, a novel feasible real-time system was researched for a differential driven wheeled autonomous mobile robot so that the mobile robot can move in a smooth, safe and elegant way. Least Square Minimum Path Planning was well used for the system to generate a smooth executable path for the mobile robot, and the point-to-point tracking algorithm was presented as well as its application in arbitrary path tracking. In order to make sure the robot can run elegantly and safely, trapezoidal speed was integrated into the point-to-point path tracking algorithm. The application to guest following for the autonomous mobile robot shows its wide application of the algorithm. The novel design was successfully proved to be feasible by our experiments on our mobile robot Interactive Robot Usher (IRU) in National University of Singapore.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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