International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.305-314
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2015
The work presented in this paper deals with a navigation problem for multiple mobile robot system in unknown indoor environments. The environment is completely unknown for all the robots and the surrounding information should be detected by the proximity sensors installed on the robots' bodies. In order to guide all the robots to move along collision-free paths and reach the goal positions, a navigation method based on the combination of a set of primary strategies has been developed. The indoor environments usually contain convex and concave obstacles. In this work, a danger judgment strategy in accordance with the sensors' data is used for avoiding small convex obstacles or moving objects which include both dynamic obstacles and other robots. For big convex obstacles or concave ones, a wall following strategy is designed for dealing with these special situations. In this paper, a state memorizing strategy is also proposed for the "infinite repetition" or "dead cycle" situations. Finally, when there is no collision risk, the robots will be guided towards the targets according to a target positioning strategy. Most of these strategies are achieved by the means of fuzzy logic controllers and uniformly applied for every robot. The simulation experiments verified that the proposed method has a positive effectiveness for the navigation problem.
In this paper, we present one approach to achieve safe navigation in indoor dynamic environment. So far, there have been various useful collision avoidance algorithms and path planning schemes. However, those algorithms have a fundamental limitation that the robot can avoid only "visible" obstacles. In real environment, it is not possible to detect all the dynamic obstacles around the robot. There exist a lot of "occluded" regions due to the limitation of field of view. In order to avoid possible collisions, it is desirable to consider visibility information. Then, a robot can reduce the speed or modify a path. This paper proposes a safe navigation scheme to reduce the risk of collision due to unexpected dynamic obstacles. The robot's motion is controlled according to a hybrid control scheme. The possibility of collision is dually reflected to a path planning and a speed control. The proposed scheme clearly indicates the structural procedure on how to model and to exploit the risk of navigation. The proposed scheme is experimentally tested in a real office building. The presented result shows that the robot moves along the safe path to obtain sufficient field of view, while appropriate speed control is carried out.
Autonomous guided robot navigation which consists of following unknown paths and avoiding unknown obstacles has been a fundamental technique for unmanned robots in outdoor environments. The unknown path following requires techniques such as path recognition, path planning, and robot pose estimation. In this paper, we propose a novel sensor fusion system for autonomous guided robot navigation in outdoor environments. The proposed system consists of three monocular cameras and an array of nine infrared range sensors. The two cameras equipped on the robot's right and left sides are used to recognize unknown paths and estimate relative robot pose on these paths through bayesian sensor fusion method, and the other camera equipped at the front of the robot is used to recognize abrupt curves and unknown obstacles. The infrared range sensor array is used to improve the robustness of obstacle avoidance. The forward camera and the infrared range sensor array are fused through rule-based method for obstacle avoidance. Experiments in outdoor environments show the mobile robot with the proposed sensor fusion system performed successfully real-time autonomous guided navigation.
In this paper, we propose a new approach to intelligent motion and autonomous maneuvering of mobile robots using hybrid system. In high Level, the discrete states are defined by using the sensor-based search windows and the reference motions of a mobile robot as a low vevel 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.
본 논문은 다양한 형태의 방해물에 대한 정보를 알 수 없는 미지의 환경에서 자율이동 로봇의 항법에 관한 제안을 하고 있다. 로봇의 이동에 따른 주변의 정보는 로봇에 부착되어 있는 근접센서를 통하여 감지하고, 충돌을 피하고 목적지에 가능한 한 빨리 도착할 수 있는 경로로 유도하기 위하여 퍼지추론에 기반 한 항해방법을 개발하였다. 여기에서 방해물들은 정지되어 있고 정형화된 경우와 비정형화된 형태들이 고려되었으며 미로와 U형태의 계곡으로 구성된 예리한 방해물들을 특별히 포함하고 있다. 벽을 따라 이동하는 방법 또한 제안하고 있으며 모의실험을 통하여 제안하고 있는 방법이 이동로봇의 항법문제를 해결하는 효과적인 방법이 된다는 것을 증명하였다.
본 논문에서는 Limit-cycle 항법의 안정성을 분석하고 path follwer를 제안한다. Limit-cycle 항법은 2차 비선형 함수의 특징을 이용하며, 빠른 이동로봇의 움직임을 제어하기 위해 제안되어졌다. Limit-cycle의 수렴반경과 방향을 조절하여 충돌 없이 장애물을 회피하고, 목표점에 도달할 수 있다. 하지만 지금까지 Limit-cycle 항법의 안정성은 연구되어지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 이러한 안정성을 분석하고, Limit-cycle 항법을 로봇축구에 적용하여, 시뮬레이션과 실제 실험에서 제안된 방법을 검증한다.
본 논문은 실외환경에서 이동하는 자율주행로봇의 위치추정 문제를 다룬다. 위성 GPS정보와 IMU센서 정보를 보정하여 로봇의 위치를 확률적으로 추정하는 MCL방법을 제안한다. MCL 방법은 로봇의 위치 예측 과정과 센서 정보에 의해 예측된 위치를 보정하는 과정으로 구성된다. 위치 예측을 위해 필요한 모션모델은 이동 로봇이 구동시의 직진 오차와 회전 오차를 포함한다. 보정은 신뢰도 값에 기반한 리샘플링에 의해 이루어진다. 신뢰도 값은 사용된 GPS와 IMU의 센서 모델에 의해 구해진다. 센서 모델을 구하기 위하여 GPS의 오차 범위를 반복 실험을 통해 구하였다. GPS는 로봇의 위치 추정을 위해 사용되며 IMU는 로봇의 이동 방향을 추정하기 위해 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실외환경에서의 이동로봇 위치 추정에 적용하였고, 실험결과를 분석하여 제안한 방법을 유효성을 보였다.
현재 한국의 Smart-Navigation Project를 통해서 VDES 시험망 구축 준비 및 시험용 서비스 솔루션 개발 과제를 수행하고 있다. 이 과제에서 VDES 통신망과 효율적인 서비스 제공을 위한 eNavigation 서비스 호스트/클라이언트 기능을 연동하는 구조를 설계한다. 제시한 구조는 VDES 해안국과 선박국, 게이트웨이, 서비스 호스트, 클라이언트 등의 개발 요소를 포함하고 있으며 이러한 VDES 시험망 장비들 간 연동을 위한 인터페이스 설계를 수행하였다. 본 논문에서 제시한 상세살계 연구는 VDES 시스템의 개발 요소인 메시지 정의, 인터페이스 설계, 메시지 운영 시나리오, 장비 설계 및 구현 방안 등을 포함한다. 우리는 설계된 인터페이스를 바탕으로 시험 장비를 제작 후, VDES 시험망을 위한 장비간 통합 및 연동 시험을 실내에서 진행할 예정이다. 그리고 실내시험을 통해 VDES 시험망을 충분히 시험한 후, 실제 해안국과 선박국에 시험망을 구축하여 실해역 시험을 2020년까지 진행하여 VDES 시험망의 적절성과 유효성을 검증할 예정이다.
A person often needs to visit a facility that have not been visited before. In this case, it is necessary to easily identify the building in which the facility is located. Indoor navigation is also important, as the person may get lost due to the complex structure of buildings. To solve these problems, this paper presents a mobile application which provides a user with indoor place information and indoor navigation. A user is requested to take a photograph of a building of interest or of the current location. Then, the proposed application identifies the building of interest or the current location of the user by utilizing an image matching technique. For fast matching, database filtering by using GPS/magnetometer data and pre-extraction of features for images in the database are utilized. In case of indoor navigation, the application provides the actual images of check points as well as the moving direction. Simulation results show that the proposed system successfully identifies the location of users and provides place information and indoor navigation.
This paper describes a new method for indoor environment mapping and localization with stereo camera. For environmental modeling, we directly use the depth and color information in image pixels as visual features. Furthermore, only the depth and color information at horizontal centerline in image is used, where optical axis passes through. The usefulness of this method is that we can easily build a measure between modeling and sensing data only on the horizontal centerline. That is because vertical working volume between model and sensing data can be changed according to robot motion. Therefore, we can build a map about indoor environment as compact and efficient representation. Also, based on such nodes and sensing data, we suggest a method for estimating mobile robot positioning with random sampling stochastic algorithm. With basic real experiments, we show that the proposed method can be an effective visual navigation algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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