In this paper, we present a self-localization method for mobile robots using vertical line features of indoor environment. When a 2D map including feature points and color information is given, a mobile robot moves to the destination, and acquires images by one camera from the surroundings having vertical line edges. From the image, vertical line edges are detected, and pattern vectors meaning averaged color values of the left and right region of each line segment are computed. The pattern vectors are matched with the feature points of the map using the color information and the geometrical relationship of the points. From the perspective transformation of the corresponded points, nonlinear equations are derived. Localization is carried out from solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed method using mono view is simple and applicable to indoor environment.
The localization is one of the most important issues for mobile robot. This paper describes a novel localization system for the development of a location sensing network. The system comprises wirelessly controlled infrared landmarks and an image sensor which detects the pixel positions of infrared sources. The proposed localization system can operate irrespective of the illumination condition in the indoor environment. We describe the operating principles of the developed localization system and report the performance for mobile robot localization and navigation. The advantage of the developed system lies in its robustness and low cost to obtain location information as well as simplicity of deployment to build a robot location sensing network. Experimental results show that the developed system outperforms the state-of-the-art localization methods.
This paper describes the recognition method of small-obstacles using a camera for a mobile robot in indoor environment. The technique of image processing using a camera has been widely used for an automaton of industrial system, an inspection of inferior goods, a lookout of an invader, and a vision sensor of intelligent robot. Mobile robot could meet small-obstacles such as a small plastic bottle of about 0.5 l in quantity, a small box of $7{\times}7{\times}7cm^3$ in volume, and so on in its designated path, and could be disturbed by them in the locomotion of a mobile robot. So, it is necessary to research on the recognition of small-obstacles using a camera and program. In this paper, 2-D image processing algorism and method fur recognition of small-obstacles using a camera for a mobile robot in indoor environment was developed. The characteristic test of the developed program to confirm the recognition of small-obstacles was performed. It is shown that the developed program could judge the size and the position of small-obstacles accurately.
RSSI 기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 주제어장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서 네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게 되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고 있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있었다.
In this paper, we propose a new approach to the autonomous and high-speed indoor navigation of wheeled mobile robots using hybrid system controller. The hierarchical structure of hybrid system presented consists of high-level reasoning process and the low-level motion control process and the environmental interaction. In a discrete event system, the discrete states are defined by the user-defined constraints and the reference motion commands are specified in the abstracted motions. The hybrid control system applied for the nonholonomic mobile robots can combine the motion planning and autonomous navigation with obstacle avoidance in the indoor navigation problem. For the evaluation of the proposed algorithm, the algorithm is implemented to the two-wheel driven mobile robot system. The experimental results show that the hybrid system approach is an effective method for the autonomous navigation in indoor environments.
A new indoor mobile robot localization method is presented. Robot recognizes well designed single color landmarks on the ceiling by vision system, as reference to compute its precise position. The proposed likelihood prediction based method enables the robot to estimate its position based only on the orientation of landmark.The use of single color landmarks helps to reduce the complexity of the landmark structure and makes it easily detectable. Edge based optical flow is further used to compensate for some landmark recognition error. This technique is applicable for navigation in an unlimited sized indoor space. Prediction scheme and localization algorithm are proposed, and edge based optical flow and data fusing are presented. Experimental results show that the proposed method provides accurate estimation of the robot position with a localization error within a range of 5 cm and directional error less than 4 degrees.
This paper present an effective complementary filtering method using encoder and gyro sensors for the self-localization(including heading and velocity) of indoor mobile robot. The main idea of the proposed approach is to find the pros and cons of each sensor through a various maneuvering tests and to design of an adaptive complementary filter that works for the entire maneuvering phases. The proposed method is applied to an indoor mobile robot and the performances are verified through extensive experiments.
This paper presents a framework of hybrid dynamic control systems for the motion control of wheeled mobile robot systems with nonholonomic constraints. The hybrid control system has the 3-layered hierarchical structure: digital automata for the higher process, mobile robot system for the lower process, and the interface as the interaction process between the continuous dynamics and the discrete dynamics. In the hybrid control architecture of mobile robot, the continuous dynamics of mobile robots are modeled by the switched systems. The abstract model and digital automata for the motion control are developed. In high level, the discrete states are defined by using the sensor-based search windows and the reference motions of a mobile robot in low level are specified in the abstracted motions. The mobile robots can perform both the motion planning and autonomous maneuvering with obstacle avoidance in indoor navigation problem. Simulation and experimental results show that hybrid system approach is an effective method for the autonomous maneuvering in indoor environments
Position estimation is one of the most important functions for the mobile robot navigating in the unstructured environment. Most of previous localization schemes estimate current position and pose of mobile robot by applying various localization algorithms with the information obtained from sensors which are set on the mobile robot, or by recognizing an artificial landmark attached on the wall, or objects of the environment as natural landmark in the indoor environment. Several drawbacks about them have been brought up. To compensate the drawbacks, a new localization method that estimates the absolute position of the mobile robot by using a fixed camera on the ceiling in the corridor is proposed. And also, it can improve the success rate for position estimation using the proposed method, which calculates the real size of an object. This scheme is not a relative localization, which decreases the position error through algorithms with noisy sensor data, but a kind of absolute localization. The effectiveness of the proposed localization scheme is demonstrated through the experiments.
This paper proposes an effective algorithm for following a wall by an autonomous mobile robot with sonar sensors and infrared sensors in an indoor environment. The proposed method uses deadreckoning to estimate the current position and orientation of a mobile robot. Sonar sensor data are used to estimate shape and position of wall using proposed algorithm. Infrared sensor data are used as assistant when sonar sensor data is uncertain. Simulation results using mobile robot show that the proposed algorithm is proper for the following wall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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