In this paper, we have implemented a low-cost mobile robot supporting the person tracking by detection using RGB-D cameras and ROS(Robot Operating System) framework. The mobile robot was developed based on the Kobuki mobile base equipped with 2's Kinect devices and a high performance controller. One kinect device was used to detect and track the single person among people in the constrained working area by combining point cloud data filtering & clustering, HOG classifier and Kalman Filter-based estimation successively, and the other to perform the SLAM-based navigation supported in ROS framework. In performance evaluation, the person tracking by detection was proved to be robustly executed in real-time, and the navigation function showed the accuracy with the mean distance error being lower than 50mm. The mobile robot implemented has a significance in using the open-source based, general-purpose and low-cost approach.
In this paper, we proposed a navigation algorithm of the mobile robot for obstacle avoidance using a circular path planning method. The proposed method makes circular paths in order to avoid obstacles in the front side of the mobile robot. An optimal path for approaching to the target is selected and the linear and angular speeds for stable moving of the mobile robot are controlled. Obstacles are detected by image processing which reduce image data obtained from a web camera. Performance of the proposed algorithm is shown by experiments with application to the Pioneer-2DX mobile robot.
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%.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권3호
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pp.281-285
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2009
Mobile robot has various sensors for describing the external world. The ultrasonic sensor widely applied to the most mobile robot to detect the obstacle and environment owing to low cost, its easy to use. However, ultrasonic sensor has major problems: the uncertainty information of sensor, false readings caused by specular reflection, multi path effect, low angular resolution and sensitivity to changes in temperature and humidity. This paper describes a sensor system for map building of mobile robot. It was made of low cost PSD (Position Sensitive Detector) sensor array and high speed RISC MPU. PSD sensor is cost effective and light weighting but its output signal has many noises. We propose heuristic S/W filter to effectively remove these noises. The developed map building sensor system was equipped on a mobile robot and was compared with ultrasonic sensor through field test.
It is dangerous that an inspector overhauls defects and condition of the inner parts of an oil tanker because of many harmful gases, complex structures, and etc. However, these inspections are necessary to many oil tankers over old years. In this study, we proposed the design of mobile robot for inspection of CAS in oil tanker. The developed CAS inspection mobile robot has four modules, a measurement module of oil tanker's thickness, a corrosion inspection module, a climbing module of the surface on a wall, and a monitoring module. In order to get over at a check position, the driving control algorithm was developed. Magnetic wheels are used to move on the surface of a wall. This study constructed a communication network and the monitoring program to operate the developed mobile robot from remote sites. In order to evaluate the inspection ability, the experiments about performance of CAS inspection using the developed mobile robot have been carried out.
In this paper, we propose a modified ORB-SLAM (Oriented FAST and Rotated BRIEF Simultaneous Localization And Mapping) for precise indoor navigation of a mobile robot. The exact posture and position estimation by the ORB-SLAM is not possible all the times for the indoor navigation of a mobile robot when there are not enough features in the environment. To overcome this shortcoming, additional IMU (Inertial Measurement Unit) and encoder sensors were installed and utilized to calibrate the ORB-SLAM. By fusing the global information acquired by the SLAM and the dynamic local location information of the IMU and the encoder sensors, the mobile robot can be obtained the precise navigation information in the indoor environment with few feature points. The superiority of the modified ORB-SLAM was verified to compared with the conventional algorithm by the real experiments of a mobile robot navigation in a corridor environment.
It is very important for a mobile robot to estimate its current position With precise information about the current position, the mobile robot can do path-planning or environmental map building successfully. In this paper, a position estimation method using one color image is presented. The mobile robot(K2A) takes an image of a corridor and searches for the door and pillar, which are the given landmarks. The color information is used to distinguish the landmarks. In order to represent the presence of the landmarks, Image Mode is defined. This method adopts Kullback information distance. If a landmark is detected, with the color information, the mobile robot identifies the vertical line of the landmark and its crossing point and an experimental navigation is performed.
A path planning is one of the main subjects in a mobile robot. It is divided into two parts. One is a global path planning and another is a local path planning. This paper, using the formal two methods, presents that the mobile robot moves to multi-targets with avoiding unknown obstacles. For the shortest time and the lowest cost, the mobile robot has to find a optimal path between targets. To find a optimal global path, we used GA(Genetic Algorithm) that has advantage of optimization. After finding the global path, the mobile robot has to move toward targets without a collision. FLC(Fuzzy Logic Controller) is used for local path planning. FLC decides where and how faster the mobile robot moves. The validity of the study that searches the shortest global path using GA in multi targets and moves to targets without a collision using FLC, is verified by simulations.
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.
Most omni-directional mobile robots have to change their trajectory for avoiding obstacles regardless of the size of the obstacles. However, an omni-directional mobile robot having kinematic redundancy can maintain the trajectory while the robot avoids small obstacles. This works deals with the kinematic modeling and motion planning of an omni-directional mobile robot with kinematic redundancy. This robot consists of three wheel mechanisms. Each wheel mechanism is modeled as having four joints, while only three joints are necessary for creating the omni-directional motion. Thus, each chain has one kinematic redundancy. Two types of wheel mechanisms are compared and its kinematic modeling is introduced. Finally, several motion planning algorithms using the kinematic redundancy are investigated. The usefulness of this robot is shown through experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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