Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.17
no.9
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pp.2191-2204
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1993
A sensor system has been developed to measure the posture(position and orientation) of mobile robots working in industrial environments. The proposed sensor system consists of a CCD camera, retro-reflective landmarks, a strobe unit and an image processing board. The proposed hardware system can be built in economic price compared to commercial vision systems. The system has the capability of measuring the posture of mobile robots within 60 msec when a 386 personal computer is used as the host computer. The experimental results demonstrated a remarkable performance of the proposed sensor system in the posture measurement of mobile robots - the average error in position is less than 3 mm and the average error in orientation is less than 1.5.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.6
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pp.571-578
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2012
In the paper, we proposed a ring type structured light image based embedded ranging sensor for a mobile robot. Since the proposed ranging sensor obtains omnidirectional object distance, it is useful for autonomous navigation of a mobile robot. By matching the local omnidirectional distance map with a given global object map, it is possible to get position and heading angle of mobile robot in the global coordinates. Experiments for matching and navigation were carried out to verify the performance of the proposed ranging sensor.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.20
no.2
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pp.89-95
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2017
In this paper, we suggest the method for a mobile robot to move safely from an initial position to a goal position in the wide environment like a building. There is a problem using odometry encoder sensor to estimate the position of a mobile robot in the wide environment like a building. Because of the phenomenon of wheel's slipping, a encoder sensor has the accumulated error of a sensor measurement as time. Therefore the error must be compensated with using other sensor. A vision sensor is used to compensate the position of a mobile robot as using the regularly attached light's panel on a building's ceiling. The method to create global path planning for a mobile robot model a building's map as a graph data type. Consequently, we can apply floyd's shortest path algorithm to find the path planning. The effectiveness of the method is verified through simulations and experiments.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.1259-1262
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2004
Detecting environmental hazards and monitoring remote terrain are among many sensor network applications. In case of fire detection, it is significantly valuable to monitor fire-spot's shape and trend in time. Mobile ad hoc sensor nodes right round are responsible for sensoring, processing and networking packets, or even launching extinguisher. In this paper, we proposed a ring-oriented Multicast architecture based on "Fisheye State Routing" (MFSR) to organize a group of mobile ad hoc sensor nodes in a multicast way. It is familiar with traditional mesh-based multicast protocol [1] in mobile ad hoc network, trying to concentrates on efficiency and robustness simultaneously. Certain applications-based solution for hazards is proposed, quantitative results including architecture and recovery algorithms of MFSR are also investigated in this paper.
Biomedical mobile devices for ubiquitous healthcare consist of biomedical sensors and communication terminal. They have two types of configuration. One is the sensor-network type device using wired or wireless communication with intelligent sensors to acquire biomedical data. The other is the sensor embedded type device, where the data can be acquired directly by itself. There are many examples of sensor network type, such as, fall detection sensor, blood glucose sensor, and ECG sensors networked with commercial PDA phone and commercial phone terminal for ubiquitous healthcare. On the other hand, sensor embedded type mounts blood glucose sensor, accelerometer, and etc. on commercial phone. However, to enable true ubiquitous healthcare, motion sensing is essential, because users go around anywhere and their signals should be measured and monitored, when they are affected by the motion. Therefore, in this paper, two biomedical mobile devices with motion monitoring function were addressed. One is sensor-network type with motion monitoring function, which uses Zigbee communication to measure the ECG, PPG and acceleration. The other is sensor-embedded type with motion monitoring function, which also can measure the data and uses the built-in cellular phone network modem for remote connection. These devices are expected to be useful for ubiquitous healthcare in coming aged society in Korea.
Kim, Jeong-Heui;Son, Seok-Jun;Lim, Young-Cheol;Kim, Tae-Gon;Ryoo, Young-Jae;Kim, Eui-Sun
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.105.5-105
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2001
This paper describes a fuzzy steering controller for an autonomous mobile robot with MR sensor. Using the magnetic field(Bx, By, Bz) obtained from the MR sensor, we designed fuzzy controller for driving on the road center. Fuzzy rule base was built to magnetic field(Bx, By, Bz). To develop an autonomous mobile robot simulation program, we have done modeling MR sensor, dynamic model of mobile robot and coordinate transformation. A computer simulation of the robot including mobile robot dynamics and steering was used to verify the steering performance of the mobile robot controller using the fuzzy logic Good results were obtained by computer simulation. So, we confirmed the robustness of the proposed fuzzy controller by computer ...
WSN acts as an effective tool for tracking the large scale environments. In such environment, the battery life of the sensor networks is limited due to collection of the data, usage of sensing, computation and communication. To resolve this, a mobile robot is presented to identify the data present in the partitioned sensor networks and passed onto the sink. In novel data collection algorithm, the performance of the data collecting operation is reduced because mobile robot can be used only within the limited range. To enhance the data collection in a changing environment, Non Linear Error Identifier (NLEI) algorithm has been developed and presented in this paper to configure the robot by means of error models which are non-linear. Experimental evaluation has been conducted to estimate the performance of the proposed NLEI and it has been observed that the proposed NLEI algorithm increases the error correction rate upto 42% and efficiency upto 60%.
An ultrasonic sensor is one of most popular sensor used to navigate mobile robots within environments containing obstacles. But many navigation algorithm have studied because of the drawback of ultrasonic sensor such that poor directionality, frequent misreadings, specular reflections. Also, the most crucial drawback of this algorithm, that is VFF, VFM, EDM, PFM, WFM, GFM etc. has been that the mobile robot may become trapped in a local minimum. In this paper, we present a theoretical study of a navigation algorithm which integrals a heuristic-search local minimum (or trap) recovery method with a vector-field based method to maneuver cylindric mobile robots in unknown of unstructured environments. Also, an autonomous mobile robot uses dead-reckoning to estimate the current position and orientation of a mobile robot.
This paper presents a simple sensor fusion algorithm using neural network for navigation of mobile robots with obstacle avoidance and trap recovery. The multiple sensors input sensor data to the input layer of neural network activating the input nodes. The multiple sensors used include optical encoders, ultrasonic sensors, infrared sensors, a magnetic compass sensor, and GPS sensors. The proposed sensor fusion algorithm is combined with the VFH(Vector Field Histogram) algorithm for obstacle avoidance and AGPM(Adaptive Goal Perturbation Method) which sets adaptive virtual goals to escape trap situations. The experiment results show that the proposed low-level fusion algorithm is effective for real-time navigation of mobile robot.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.27
no.5
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pp.641-647
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2003
The use of infrared range-finder sensor as the environment recognition system for mobile robot have the advantage of low sensing cost compared with the use of other vision sensor such as laser finder CCD camera. However, it is not easy to find the previous works on the use of infrared range-finder sensor for a mobile robot because of the non-linear characteristic of that. This paper describes the error due to non-linearity of a sensor and the correction of it using neural network. The neural network consists of multi-layer perception and Levenberg-Marquardt algorithm is applied to learning it. The effectiveness of the proposed algorithm is verified from experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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