This paper proposes a new fuzzy-neural algorithm for navigation of a mobile robot with stationary and moving obstacles environment. The proposed algorithm uses fuzzy algorithm for its speed control and neuralnetwork for effective collision avoidance. Some computer simulation results for a mobile robot equipped with ultrasonic range sensors show that the suggested navigation algorithm is very effective to escape in stationary and moving obstacles environment.
Path planning is a key element in navigation of a mobile robot. Several algorithms such as a gradient method have been successfully implemented so for. Although the gradient method can provide the global optimal path, it computes the navigation function over the whole environment at all times, which result in high computational cost. This paper proposes a high-speed path planning scheme, called a gradient method with topological information, in which the search space for computation of a navigation function can be remarkably reduced by exploiting the characteristics of the topological information reflecting the topology of the navigation path. The computing time of the gradient method with topological information can therefore be significantly decreased without losing the global optimality. This reduced path update period allows the mobile robot to find a collision-free path even in the dynamic environment.
이동로봇은 고정된 로봇에 비해 작업영역을 확장할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 이러한 장점은 센서들을 사용하여 자신의 위치를 추정하거나 로봇이 원하는 목적지를 파악함으로써 얻어질 수 있다. 본 논문은 전방향 위치추정 시스템을 이용한 이동로봇의 주행방법에 대하여 설명하고 있다. 이 시스템은 간단한 위치검출 장치를 이용하여 간소화된 위치 데이터를 프로세서에 제공한다. 즉, 사용자가 로봇의 도착점을 지시하면 이 시스템이 위치 방향을 실시간으로 비교 분석하여 오차를 보정한다. 이를 위하여 원뿔형 거울과 단일 카메라를 사용하였다. 이 결과, 사용자가 로봇을 움직이기 위해 가리킨 타겟을 찾아내는 영상처리 시간을 줄일 수 있었다.
This paper describes the construction of an autonomous mobile robot with functions of collision avoidance and speech recognition that is used for teaching path of the robot. The human voice as a teaching method provides more convenient user-interface to mobile robot. For safe navigation, the autonomous mobile robot needs abilities to recognize surrounding environment and avoid collision. We use u1trasonic sensors to obtain the distance from the mobile robot to the various obstacles. By navigation algorithm, the robot forecasts the possibility of collision with obstacles and modifies a path if it detects dangerous obstacles. For these functions, the robot system is composed of four separated control modules, which are a speech recognition module, a servo motor control module, an ultrasonic sensor module, and a main control module. These modules are integrated by CAN(controller area network) in order to provide real-time communication.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.12-19
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2015
In order to guide the robots move along a collision-free path efficiently and reach the goal position quickly in the unknown multi-obstacle environment, this paper presented the navigation problem of a wheel mobile robot based on proximity sensors by fuzzy logic controller. Then a genetic algorithm was applied to optimize the membership function of input and output variables and the rule base of the fuzzy controller. Here the environment is unknown for the robot and contains various types of obstacles. The robot should detect the surrounding information by its own sensors only. For the special condition of path deadlock problem, a wall following method named angle compensation method was also developed here. The simulation results showed a good performance for navigation problem of mobile robots.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권1호
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pp.24-29
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2013
In this paper, we propose a fuzzy inference model for a navigation algorithm for a mobile robot that intelligently searches goal location in unknown dynamic environments. Our model uses sensor fusion based on situational commands using an ultrasonic sensor. Instead of using the "physical sensor fusion" method, which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data, a "command fusion" method is used to govern the robot motions. The navigation strategy is based on a combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance based on a hierarchical behavior-based control architecture. To identify the environments, a command fusion technique is introduced where the sensory data of the ultrasonic sensors and a vision sensor are fused into the identification process. The result of experiment has shown that highlights interesting aspects of the goal seeking, obstacle avoiding, decision making process that arise from navigation interaction.
The problem of robot navigation and control is a complex task. Its complexity and characteristics depends on the characteristics of the environment robot inhabits, robot construction (mechanical abilities to move, sense) and the job the robot is supposed to do. In this paper we propose a hybrid programming approach to mobile robot navigation and control in an indoor environment. In our approach we used declarative, procedural, and object oriented programming paradigms and we utilized some advantages of our distributed computing architecture. The programming languages corresponding to the paradigms we used were C, C++ and Prolog. In the paper we present some details of our mobile robot hardware and software structure, focusing on the software design and implementation.
In this paper, we propose a novel navigation method combined limit-cycle method and the vector field method for avoidance of unexpected obstacles in the dynamic environment. The limit-cycle method is used to obstacle avoidance in front of the robot and the vector field method is used to obstacle avoidance in the side of robot. The proposed method is tested on pioneer 2-DX mobile robot. The simulations and experiments demonstrate in the effectiveness of the proposed method for navigation of a mobile robot in the complicated and dynamic environments.
A mobile robot should be designed to navigate with collision avoidance capability in the real world, coping with the changing environment flexibly. In this paper, a novel navigation method is proposed for fast moving mobile robots using limit-cycle characteristics of the 2nd-order nonlinear function. It can be applied to robots in dynamically changing environment such as the robot soccer. By adjusting the radius of the motion circle and the direction of the obstacle avoidance, the mobile robot can avoid the collision with obstacles and move to the destination point. To demonstrate the effectiveness and applicability, it is applied to the robot soccer. Simulations and real experiments ascertain the merits of the proposed method.
Various robot platforms have been designed and developed to perform given tasks in a hazardous environment for the purpose of surveillance, reconnaissance, search and rescue, and etc. We have considered a terrain adaptive hybrid robot platform which is equipped with rapid navigation on flat floors and good performance on overcoming stairs or obstacles. Since our special consideration is posed to its flexibility for real application, we devised a design of a transformable robot structure which consists of an ordinary wheeled structure to navigate fast on flat floor and a variable tracked structure to climb stairs effectively. Especially, track arms installed in front side, rear side, and mid side are used for navigation mode transition between flatland navigation and stairs climbing. The mode transition is determined and implemented by adaptive driving mode control of mobile robot. The wheel and track hybrid mobile platform apparatus applied off-road driving mechanism for various professional service robots is verified through experiments for navigation performance in real and test-bed environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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