Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제14권3호
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pp.273-283
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2008
This article describes a cooperative localization technique of multiple robots sharing position information of each robot. In case of conventional methods such as EKF, they need to linearization process. Consequently, they are not able to guarantee that their result is range containing true value. In this paper, we propose a method to merge the data of redundant sensors based on constraints propagation techniques on intervals. The proposed method has a merit guaranteeing true value. Especially, we apply the constraints propagation technique fusing wheel encoders, a gyro, and an inexpensive GPS receiver. In addition, we utilize the correlation between GPS data in common workspace to improve localization performance for multiple robots. Simulation results show that proposed method improve considerably localization performance of multiple robots.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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제60권11호
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pp.2152-2156
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2011
In this paper, we propose the novel behavior control algorithm by using the efficient searching method based on the characteristic of the swarm robots in unknown space. The proposed method consists of identifying the position and moving state of a robot by the dynamic modelling of a wheel drive vehicle, and planing behavior control rules of the swarm robots based on the sensor range zone. The cooperative search for unknown space is carried out by the proposed behavior control. Finally, some experiments show the effectiveness and the feasibility of the proposed method.
This Paper proposes a fuzzy algorithm for cooperative behaviors of multiple autonomous mobile robots. Each robot makes decision of his behavior based on the information obtained by infrared sensors to measure the position and velocities of other robots. The effectiveness of the proposed algorithm is shown by some computer simulation where a group of mobile robots encircles with equi-interval.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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pp.871-872
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2014
In this paper, I propose the method of cooperative work of swarm robot for escaping maze. The robots can communicate with each other using Zigbee, but the central control system send commands to robots because of low processing power of robots. Robots navigate the blinded maze and send information such as movement to the central control system for building map. The central control system analysis the received data and find path to escape from maze.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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제26권6호
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pp.505-510
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2016
This paper presents a searching method of corresponding points robust to rotational error for scan-matching used for SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) in mobile robot. A differential driving mechanism is one of the most popular type for mobile robot. For driving curved path, this type controls the velocities of each two wheels independently. This case increases a wheel slip of the mobile robot more than the case of straight path driving. And this is the reason of a drifting problem. To handle this problem and improves the performance of scan-matching, this paper proposes a searching method of corresponding points using extraction of a closest point based on rotational radius of the mobile robot. To verify the proposed method, the experiment was conducted using LRF(Laser Range Finder). Then the proposed method is compared with an existing method, which is an existing method based on euclidian closest point. The result of our study reflects that the proposed method can improve the performance of searching corresponding points.
In this paper, we present performance comparison of two methods to localize multiple robots. One is extended Kalman filter and the other is constraint propagation technique. Extended Kalman filter is conventional probabilistic method which gives the sub-optimal estimation rather than guarantee any boundary for true position of robot. In case of constraint propagation, it can give a boundary containing true robot position value. Especially, we deal with cooperative localization problem in outdoor environment for multiple robots equipped with GPS, gyro meter, wheel encoder. In simulation results, we present strength and weakness for localization methods based on extend Kalman filter and constraint propagation technique.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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제14권5호
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pp.635-641
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2004
A human-friendly interactive system that is based on the harmonious symbiotic coexistence of human and robots is explored. Based on interactive technology paradigm, a robotic cane is proposed for blind or visually impaired travelers to navigate safely and quickly through obstacles and other hazards faced by blind pedestrians. Robotic aids, such as robotic canes, require cooperation between human and robots. Various methods for implementing the appropriate cooperative recognition, planning, and acting, have been investigated. The issues discussed include the interaction of human and robot, design issues of an interactive robotic cane, and behavior arbitration methodologies for navigation planning.
To achieve a cooperative work between human and robot, it is thought helpful to estimate the states of human mind, which originates his behavior. In this paper, human mind was considered to modify instinctive desires according to the conditions of external world surrounding the instinct. A simple human mind model was designed so that it finds a balance between instinctive desire and restriction from the external world. The external world is divided into three sub-worlds like subject´s whole body, its partner and concerned periphery. Proposed mind model has three-layers construction. Each of the layer tries to find a balance between desire and restriction from external world. In each layer, the role of finding the balance was expressed by an identical optimal control minimizing a performance index function of quadratic form with a weight factor, which is rearranged and named ...
This paper is concerned with designing a neural network based navigator that is optimized in a user-defined sense for a mobile robot using ultrasonic sensors to travel to a goal position safely and efficiently without any prior map of the environment. The neural network has a dynamically reconfigurable structure that not only can optimize the weights but also the input sensory connectivity in order to meet any user-defined objective. Therefore, in this research, we can select an optimal subset of sensory inputs that results in the best performance related to both navigation and structural complexity. Further, this research uses the manually trained initial population and the modular neural network to alleviate ...
Evolving in artificial agent is an extremely difficult problem, but on the other hand, a challenging task. At present the studies mainly centered on single agent learning problem. In our case, we use simulated soccer to investigate multi-agent cooperative learning. Consider the fundamental differences in learning mechanism, existing reinforcement learning algorithms can be roughly classified into two types-that based on evaluation functions and that of searching policy space directly. Genetic Programming developed from Genetic Algorithms is one of the most well known approaches belonging to the latter. In this paper, we give detailed algorithm description as well as data construction that are necessary for learning single agent strategies at first. In following step moreover, we will extend developed methods into multiple robot domains. game. We investigate and contrast two different methods-simple team learning and sub-group loaming and conclude the paper with some experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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