• Title/Summary/Keyword: 실내형 이동 로봇

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Study of assuming system on moving route of the indoor self driving robot (실내형 자율 주행 로봇의 이동 경로 추정 시스템에 관한 연구)

  • Lee, Jang-Woo;Jo, Kyung-Hwa;Jung, Hee-Seung;Kim, Eung-Soo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.370-371
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    • 2015
  • 자율 주행 로봇의 기본적인 기능에는 위치 추정 기능과 무선 통신 기능이 포함된다. 이미지 센서를 이용하여 로봇의 이동 위치를 추정하고, 무선통신은 ZigBee를 적용하였다. 본 논문에서는 자율 주행 로봇의 이동 위치 정보를 이미지센서를 이용하여 데이터를 취득 후 마우스 알고리즘을 통해 이동 데이터로 환산하였으며, 이동 데이터를 ZigBee통신을 통해 서버와 실시간 통신을 하였다. 이를 통해 로봇의 이동 정보를 실시간으로 취득할 수 있는 실내형 로봇 위치 추정 시스템을 구현하였다.

Indoor Localization Technique for Intelligent Robotic Space (지능형 로봇 공간을 위한 실내 측위기술)

  • Ahn, H.S.;Lee, J.Y.;Yu, W.P.;Han, K.S.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.22 no.2 s.104
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    • pp.48-57
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    • 2007
  • 본 고에서 다루고자 하는 지능형 로봇 공간(intelligent robotic space)은 이동성(mobility), 조작성(manipulability)으로 대표되는 로봇의 독특한 기능을 분산센싱, 분산처리환경을 구축하여 고기능화함으로써 자연스러운 이동, 조작기능의 구현이 가능한 공간으로 정의할 수 있다. 이는 개념적으로 가상 공간(virtual space), 추론 공간(semantic space), 물리 공간(physical space)으로 구성된다. 가상 공간은 로봇-센서간 융합을 통한 환경지도 작성 및 표현을 위한 플랫폼 기술이고 추론 공간은 로봇 및 로봇과 연동된 사람이나 사물의 상태 해석을 위한 객체 모델 기술이다. 물리 공간은 지능형이동성과 로봇 조작 능력의 향상을 위한 지능형 하드웨어 공간이다. 본 고에서는 물리공간에서 가장 핵심적인 이슈인 실내 측위기술에 대해서 알아본다. 측위기술은 사람이나 사물의 위치를 정밀하게 결정하여 로봇이 인간과 공존할 수 있도록 안정적이고 신뢰성 있는 측위 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 지능형 로봇을 위한 측위기술은 크게 무선 센서네트워크 기반의 광역(coarse) 위치 결정과 RFID 및 로봇 비전(vision)을 기반으로 하는 정밀(fine) 위치 결정으로 나뉘어진다. 본 고에서는 Wi-Fi, ZigBee, UWB를 이용하는 무선 센서네트워크 기반의 실내 위치 측정에 관한 연구 개발 동향을 분석하고 각각의 기술이 가지는 장단점을 비교한다.

RSSI based Intelligent Indoor Location Estimation Robot using Wireless Sensor Network technology (무선 센서네트워크 기술을 활용한 RSSI기반의 지능형 실내위치추정 로봇)

  • Seo, Won-Kyo;Jang, Seong-Gyun;Shin, Kwang-Sik;Chung, Wan-Young
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.06a
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    • pp.375-378
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    • 2007
  • This paper describes indoor location estimation intelligent robot. It is loaded indoor location estimation function using RSSI based indoor location estimation system and wireless sensor networks. Spartan III(Xilinx, U.S.A.) is used as a main control device in the mobile robot and the current direction data is collected in the indoor location estimation system. The data is transferred to the wireless sensor network node attached to the mobile robot through Zigbee/IEEE 802.15.4, a wireless communication. After receiving it, with the data of magnetic compass the node is aware of and senses the direction the robot head for and the robot moves to its destination. Indoor location estimation intelligent robot is can be moved efficiently and actively without obstacle on flat ground to the appointment position by user.

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RSSI based Intelligent Indoor Location Estimation Robot using Wireless Sensor Network technology (무선센서네트워크 기술을 활용한 RSSI기반의 지능형 실내위치추정 로봇)

  • Seo, Won-Kyo;Jang, Seong-Gyun;Shin, Kwang-Sik;Lee, Eun-Ah;Chung, Wan-Young
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.11 no.6
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    • pp.1195-1200
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    • 2007
  • This paper describes indoor location estimation intelligent robot. Indoor location estimation function using RSSI based indoor location estimation system and wireless sensor networks were implemented in the robot. Spartan III(Xilinx, U.S.A.) was used as a main control device in the mobile robot and the current direction data was collected in the indoor location estimation system. The data was transferred to the wireless sensor network node attached to the mobile robot through Zigbee/IEEE 802.15.4, a wireless communication. After receiving it, with the data of magnetic compass the node is aware of and senses the direction the robot head for and the robot moves to its destination. Indoor location estimation intelligent robot is can be moved efficiently and actively without obstacle on flat ground to the appointment position by user.

Location Estimation and Obstacle tracking using Laser Scanner for Indoor Mobile Robots (실내형 이동로봇을 위한 레이저 스캐너를 이용한 위치 인식과 장애물 추적)

  • Choi, Bae-Hoon;Kim, Beom-Seong;Kim, Eun-Tai
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.21 no.3
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    • pp.329-334
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    • 2011
  • This paper presents the method for location estimation with obstacle tracking method. A laser scanner is used to implement the system, and we assume that the map information is known. We matches the measurement of the laser scanner to estimate the location of the robot by using sequential monte carlo (SMC) method. After estimating the robot's location, the pose of obstacles are detected and tracked, hence, we can predict the collision risk of them. Finally, we present the experiment results to verify the proposed method.

A Collaborative Technology of Intelligent Mobile Robots for Reliable Emergency Alert Broadcast (신뢰성 있는 재난경보 방송을 위한 지능형 이동 로봇의 협업 기법)

  • Chang, Sekchin;Lee, Yong-Tae
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.24 no.3
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    • pp.395-400
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    • 2019
  • The CBS and the AEAS functionalities are defined in cellular systems and T-DMB systems, respectively. In the case that communication facilities are disabled in indoor environments, it is impossible for the residents to receive the emergency messages. In this paper, a novel collaborative technology of intelligent mobile robots is proposed, which relies on cooperative communications among the intelligent mobile robots. In order to improve the performance, the intelligent mobile robots exploit their location information. Simulation results confirm that the proposed method is very suitable for reliable emergency alert broadcast.

Mobile Robot for Indoor Air Quality Monitoring (이동형 실내 공기질 측정 로봇)

  • Lee, So-Hwa;Koh, Dong-Jin;Kim, Na-Bin;Park, Eun-Seo;Jeon, Dong-Ryeol;Bong, Jae Hwan
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.17 no.3
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    • pp.537-542
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    • 2022
  • There is a limit to the current indoor air quality (IAQ) monitoring method using fixed sensors and devices. A mobile robot for IAQ monitoring was developed by mounting IAQ monitoring sensors on a small multi-legged robot to minimize vibration and protect the sensors from vibration while robot moves. The developed mobile robot used a simple gait mechanism to enable the robot to move forward, backward, and turns only with the combination of forward and reverse rotation of the two DC motors. Due to the simple gait mechanism, not only IAQ data measurements but also gait motion control were processed using a single Arduino board. Because the mobile robot has small number of electronic components and low power consumption, a relatively low-capacity battery was mounted on the robot to reduce the weight of the battery. The weight of mobile robot is 1.4kg including links, various IAQ sensors, motors, and battery. The gait and turning speed of the mobile robot was measured at 3.75 cm/sec and 14.13 rad/sec. The maximum height where the robot leg could reach was 33 mm, but the mobile robot was able to overcome the bumps up to 24 mm.

Intelligent mobile Robot with RSSI based Indoor Location Estimation function (RSSI기반 위치인식기능 지능형 실내 자율 이동로봇)

  • Yoon, Ba-Da;Shin, Jae-Wook;Kim, Seong-Gil;Chung, Wan-Young
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.449-452
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    • 2007
  • An intelligent robot with RSSI based indoor location estimation function was designed and implemented. A wireless sensor node was attached to the robot to received the location data from the indoor location estimation function. Spartan III was used as the main control device in the mobile robot. The current location data collected from the indoor location estimation system was transferred to the mobile robot and server through Zigbee/IEEE 802.15.4 wireless communication of the sensor node. Once the location data is received, the sensor node senses the direction of the robot head and directs the robot to move to its destination. Indoor location estimation intelligent robot is able to move efficiently and actively to the user appointed location by implementing the proposed obstacles avoidance algorithm. This system is able to monitor real-time environmental data and location of the robot using PC program. Indoor location estimation intelligent robot also can be controlled by executing the instructions sent from the PC program.

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A Study on the Indoor Positioning Method for Mobile Robot (수동형 RFID를 활용한 실내 무인로봇의 위치 인식 방법에 관한 연구)

  • Cho, Chul-Young;Lee, Jun-Pyo;Kwon, Cheol-Hee;Cho, Han-Jun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2012.01a
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    • pp.227-228
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    • 2012
  • 실외에서의 위치추적은 GPS(Global Positioning System) 등의 다양한 방법이 활용가능하다. 하지만 실내에서는 사용이 어려워 비전, RFID 및 Zigbee 등을 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 비교적 비용 효과적으로 구축이 가능한 수동형 RFID 태그를 기반 이동형 로봇의 위치 추적 알고리즘을 제안하도록 한다. 총 7 종의 태그에 대하여 각 태그가 가지고 있는 특성을 실험을 통하여 분석하고 분석한 결과에 따라 태그를 배치하여 효과적으로 로봇의 이동에 따른 위치 추적 및 이동방향 예측방법을 기술한다. 제안하는 방법을 실험실 환경에서 레고 마인드스톰을 활용하여 그 효용성을 나타내도록 한다.

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Position Improvement of a Mobile Robot by Real Time Tracking of Multiple Moving Objects (실시간 다중이동물체 추적을 통한 이동로봇의 위치개선)

  • Jin, Tae-Seok;Lee, Min-Jung;Tak, Han-Ho;Lee, In-Yong;Lee, Jun-Tak
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.415-418
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    • 2007
  • 가까운 미래에 인간생활에 활용될 지능형 로봇은 인간과 공존하면서도 효과적으로 인간을 도와줄 수 있는 인간친화형 로봇이라 할 수 있다. 이러한 것을 실현하기 위해서 로봇은 미지의 환경 내에서 자신의 위치 및 방향을 인식해야 할 필요가 있다. 더욱이, 이것은 일상생활에서 자연스럽게 이뤄지는 것이 당연하다. 로봇을 제어하는 가장 중요한 문제중의 하나로서 이동로봇의 주행에서의 위치불확실성을 해결함으로서 로봇의 위치를 추정하는 것이 바람직하다 할 수 있다. 본 논문에서는 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합 한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치 간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.

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