This paper proposes the system model that is more efficient and active than formal home automation system and it can conquer the limits of formal one using intelligent mobile robot. This system uses specialized intelligent mobile robot for home environment and the robot moves around home instead of human. We call the system model to HAuPIRS (Home Automation system using PDA based Intelligent Robot System). HAuPIRS control architecture is composed three parts and each part is User Level, Cognitive Level, Executive Level. It is easy to use system and possible to extend the home apparatusfrom new technology. We made the PBMoRo System (PDA Based Mobile Robot System) based on HAuPIRS architecture and verified the efficiency of the system model.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.204-216
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2006
Latest advances in hardware technology and state of the art of mobile robot and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. And mobile service robot requires the perception of its present position to coexist with humans and support humans effectively in populated environments. To realize these abilities, robot needs to keep track of relevant changes in the environment. This paper proposes a localization of mobile robot using the images by distributed intelligent networked devices (DINDs) in intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. This scheme combines data from the observed position using dead-reckoning sensors and the estimated position using images of moving object, such as those of a walking human, used to determine the moving location of a mobile robot. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates of a moving object and the estimated position of the robot are derived. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used to estimate the location of moving robot. The proposed approach is applied for a mobile robot in ISpace to show the reduction of uncertainty in the determining of the location of the mobile robot. Its performance is verified by computer simulation and experiment.
In this paper, we propose a cooperative multi-robot control algorithm. Specifically, the cooperative task is that two mobile robots should transfer a long rigid object along a predefined path. To resolve the problem, we introduce the master-slave concept for two mobile robots, which have the same structure. According to the velocity of the master robot and the positions of two robots on the path, the velocity of the slave robot is determined. In case that the robots can't move further, the role of the robot is interchanged. The effectiveness of this decentralized algorithm is proved by computer simulations.
This paper presents the implementation of teleoperation control of an omni-direction mobile robot. The master joystick robot has two degrees of freedom to control the movement of the slave mobile robot in the Cartesian space. In addition, the whole teleoperated control system is closed by the force feedback. The operator can feel the contact force as the slave robot makes contact with the environment. Experimental results show that the teleooerated control with force feedback has been successfully implemented.
This paper presents a localization algorithm of the outdoor wheeled mobile robot using the sensor fusion method based on indirect Kalman filter(IKF). The wheeled mobile robot considered with in this paper is approximated to the two wheeled mobile robot. The mobile robot has the IMU and encoder sensor for inertia positioning system and GPS. Because the IMU and encoder sensor have bias errors, divergence of the estimated position from the measured data can occur when the mobile robot moves for a long time. Because of many natural and artificial conditions (i.e. atmosphere or GPS body itself), GPS has the maximum error about $10{\sim}20m$ when the mobile robot moves for a short time. Thus, the fusion algorithm of IMU, encoder sensor and GPS is needed. For the sensor fusion algorithm, we use IKF that estimates the errors of the position of the mobile robot. IKF proposed in this paper can be used other autonomous agents (i.e. UAV, UGV) because IKF in this paper use the position errors of the mobile robot. We can show the stability of the proposed sensor fusion method, using the fact that the covariance of error state of the IKF is bounded. To evaluate the performance of proposed algorithm, simulation and experimental results of IKF for the position(x-axis position, y-axis position, and yaw angle) of the outdoor wheeled mobile robot are presented.
In this paper, the wall following navigation algorithm of the mobile robot using a mono vision system is described. The key points of the mobile robot navigation system are effective acquisition of the environmental information and fast recognition of the robot position. Also, from this information, the mobile robot should be appropriately controlled to follow a desired path. For the recognition of the relative position and orientation of the robot to the wall, the features of the corridor structure are extracted using the mono vision system, then the relative position, the offset distance and steering angle of the robot from the wall, is derived for a simple corridor geometry. For the alleviation of the computation burden of the image processing, the Kalman filter is used to reduce search region in the image space for line detection. Next, the robot is controlled by this information to follow the desired path. The wall following control scheme by the PD control scheme is composed of two control parts, the approaching control and the orientation control, and each control is performed by steering and forward-driving motion of the robot. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, the real time navigation experiments are performed. Through the result of the experiments, the effectiveness and flexibility of the suggested algorithm are verified in comparison with a pure encoder-guided mobile robot navigation system.
본 논문에서는 기존 홈오토메이션 시스템보다 효율적이고 능동적인 시스템 모델을 제안하며, 기존 시스템의 한계점을 해결하기 위해서 지능형 이동 로봇을 사용한다. 제안된 시스템은 집안에서 사용하기에 적합하도록 특화된 로봇을 사용하며, 이 로봇은 사람 대신 집안을 돌아다닌다. 이 시스템 모델을 HAuPIRS (Home Automation system using PDA based Intelligent Robot System) 라고 부르기로 한다. HAuPIRS제어 구조는 사용자 레벨, 인지 레벨, 실행 레벨의 세 파트로 구성된다. 이 시스템은 사용하기 쉽고, 기술의 발전에 따른 새로운 가전기기가 나오더라도 확장이 가능하다 HAuPIRS제어 구조의 성능을 검증하기 위해서 HAuPIRS 제어 구조를 기반으로 한 PBMoRo System (PDA Based Mobile Robot System) 을 만들어 실험하였다.
Marionette controlling robot has a problem that generates interference in rotation and intersection, therefore, the research on the independent shifter to move freely on the stage is required. Connecting omni-directional mobile robot with marionette controlling robot can solve this problem. Omni-directional mobile robot makes itself rotate and translate in 2D plane freely. Magnetic device is used to connect the moving part with the control part of the robot to minimize the intereference generated by the movement of robot. When robot moves, it can move to all directions with the suitalbe setting of banlance power. The moment of inertia is minimized by dividing the robot to the upper and lower parts in the marionette performance stage. Rotation and interference problem of independent omni-wheel Robot can be solved by using the permanent magnet. The efficiency and safety of the marionette controlling robot is proved by the experiment.
This paper suggests a multiple robot simulator which considers the uncertainties in robot motion and sensing. A mobile robot moves with errors due to some kinds of uncertainties from actuators, wheels, electrical components, environments. In addition, sensors attached to a mobile robot can't make accurate output information because of uncertainties of the sensor itself and environment. Uncertainties in robot motion and sensing leads researchers find difficulty in building mobile robot navigation algorithms. Generally, a robot algorithm without considering unexpected uncertainties fails to control its action in a real working environment and it leads to some troubles and damages. Thus, the authors propose a simulator model which includes robot motion and sensing uncertainties to help making robust algorithms. Sensor uncertainties are applied in range sensors which are widely used in mobile robot localization, obstacle detection, and map building. The paper shows performances of the proposed simulator by comparing it with a simulator without any uncertainty.
Researches on mobile robots have been mainly focused on the autonomous navigation and a lot of interesting results have been published so far. Most of applications are, however, fancy, unpractical, and very expensive to be used for 'UN-expensive' purpose. Well-known soccer robot may be an example of unpractical application. Un-autonomous mobile robot has, however, potential for a lot of practical applications. Especially, tele-operation of the un-autonomous mobile robot may the central issue of research. Major research topics for the tele-operated un-autonomous mobile robot include development of a force reflecting joystick for tele-operation and development of a sophisticated algorithm for smooth tele-operation. A new concept named fuzzy command smoothing algorithm is proposed in this paper in order to provide smooth motion to a tele-operated mobile robot. It gives smooth motion command to the mobile robot from possibly abrupt quick turn motion command of the joystick using fuzzy logic. Simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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