In this paper, we propose visual-based self-localization and obstacle detection algorithms for indoor mobile robots. The algorithms do not require calibration, and can be worked with only single image by using the projective invariant relationship between natural landmarks. We predefine a risk zone without obstacles for a robot, and update the image of the risk zone, which will be used to detect obstacles inside the zone by comparing the averaging image with the current image of a new risk zone. The positions of the robot and the obstacles are determined by relative positioning. The method does not require the prior information for positioning robot. The robustness and feasibility of our algorithms have been demonstrated through experiments in hallway environments.
AGV is very proper equipment for Port Automation. AGV must have Obstacle Detection System(ODS) for port automation. Obstacle Detection System must have some functions. It must be able to classify some specified object from background data. And it must be able to track classified objects. Finally, ODS must determine its next action for safe cruise whether it must do emergency stop or it must speed down or it must change it track. For these functions, ODS can have many different structure. In this paper, we will propose one structure among some possible own which is under construction.
This paper proposes object detection algorithm using laser scanner and vision system for the path planning of autonomous mobile agents. As the scanner-based method can observe the obstacles in only two dimensions, it is hard to detect the shape and the number of obstacles. On the other hand, vision-based method is sensitive to the environment and has its difficulty in the accurate distance measurement. Thus, we combine these two methods based on K-means algorithm such that the obstacle avoidance and optimal path planning of autonomous mobile agents can be achieved.
최근에는 크기 및 비용의 관점에서 많은 장점을 갖는 초소형 해양로봇(Micro Marine Robot : MMR)의 개발 및 적용에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 국내에서는 그 기반이 매우 부족한 상황이다. 다행히도 초소형 수상로봇(Micro Surface Robot : MSR)의 장애물회피와 관련해서는 크기와 성능의 관점에서 최적화되어 4방향 탐지가 가능한 장애물회피소나(Obstacle Avoidance Sonar : OAS)가 개발되었으나, 제한된 빔폭(beam width) 및 탐지거리를 갖는 고정 소나빔의 사용으로 인하여 장애물의 형상에 따라 탐지성능이 저하되는 문제점이 존재했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 평기어(spur gear) 및 서보모터를 활용하여 회전 소나빔을 구현한 MSR의 메커니즘을 제안하였다. 제안된 메커니즘의 검증을 위해 다각 평면 장애물에 대한 MSR의 벽면 추적(wall-tracking) 문제를 고려하였고, 탐지성능 및 구동명령 측면에서 기존의 고정 소나빔 적용 시와 비교 및 분석을 수행하였다. 실험결과는 제안된 메커니즘의 타당성을 보여준다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권6호
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pp.663-673
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2007
This paper presents a new moving obstacle detection method using an optical flow in mobile robot with an omnidirectional camera. Because an omnidirectional camera consists of a nonlinear mirror and CCD camera, the optical flow pattern in omnidirectional image is different from the pattern in perspective camera. The geometry characteristic of an omnidirectional camera has influence on the optical flow in omnidirectional image. When a mobile robot with an omnidirectional camera moves, the optical flow is not only theoretically calculated in omnidirectional image, but also investigated in omnidirectional and panoramic images. In this paper, the panoramic image is generalized from an omnidirectional image using the geometry of an omnidirectional camera. In particular, Focus of expansion (FOE) and focus of contraction (FOC) vectors are defined from the estimated optical flow in omnidirectional and panoramic images. FOE and FOC vectors are used as reference vectors for the relative evaluation of optical flow. The moving obstacle is turned out through the relative evaluation of optical flows. The proposed algorithm is tested in four motions of a mobile robot including straight forward, left turn, right turn and rotation. The effectiveness of the proposed method is shown by the experimental results.
본 논문에서는 인접 초음파 센서간 효과적인 빔 폭 중첩을 이용하여 고성능 장애물 탐지를 위한 중첩 초음파 센서 링을 최적 설계하는 방법에 대해 체계적으로 기술하도록 한다. 기본적으로 일군의 동종 저지향성 초음파 센서들이 일정 간격으로 상호 빔 폭이 중첩되도록 원형 배치된다고 가정한다. 첫째 초음파 센서의 실제와 단순화된 빔 패턴 그리고 빔 폭 내의 장애물 위치 추정을 위한 여러 센서 모델에 대해 소개한다. 둘째, 중첩 초음파 센서 링의 장애물 탐지 범위와 장애물 위치 추정을 위한 간단한 센서 모델에 대해 기술한다. 셋째, 타원과 비타원 형태의 빔 패턴에 대해 각각, 장애물 탐지 시 위치 불확실성이 최소화되도록 중첩 초음파 센서 링을 설계하기 위한 지수를 정의한다. 넷째, 최소한의 빔 폭 중첩 보장과 과도한 빔 폭 중첩 회피를 위해 요구되는 중첩 초음파 센서 링의 구조적 사양에 대한 제한 조건을 유도한다. 다섯째, 주어진 중첩 초음파 센서 링의 반경에 대한 초음파 센서의 최적 사용 개수와 주어진 초음파 센서의 사용 개수에 대한 중첩 초음파 센서 링의 최적 반경을 결정한다. 본 논문 전반에 걸쳐, 대표적인 상용 저지향성 초음파 센서로서 Murata사의 MA40B8이 채택되었다.
In this research, we will devise an obstacle avoidance algorithm for a previously unmanned vehicle. Whole systems consist mainly of the vehicle system and the control system. The two systems are separated; this system can communicate with the vehicle system and the control system through wireless RF (Radio Frequency) modules. These modules use wireless communication. And the vehicle system is operated on PIC Micro Controller. Obstacle avoidance method for unmanned vehicle is based on the Virtual Force Field (VFF) method. An obstacle exerts repulsive forces and the lane center point applies an attractive force to the unmanned vehicle. A resultant force vector, comprising of the sum of a target directed attractive force and repulsive forces from an obstacle, is calculated for a given unmanned vehicle position. With resultant force acting on the unmanned vehicle, the vehicle's new driving direction is calculated, the vehicle makes steering adjustments, and this algorithm is repeated.
본 논문은 국내 철도 건널목의 현황 조사와 현재 운영되고 있는 안전설비의 문제점 분석을 통해 이를 해결할 수 있는 대안으로 레이저레이더기반의 지장물 검지장치를 설계 및 구현하였다. 철도 안전사고의 큰 비중을 차지하는 철도 건널목에서의 효과적인 지장물 검지를 통해 철도교통의 안전성 및 신뢰성 향상을 목표로 하며, 기존 안전 설비의 한계와 노후화로 인한 문제점을 극복하는 시스템을 제안한다. 레이저레이더 스캐너를 활용한 철도 건널목 지장물 검지장치를 설계하였고 시제품 시험 및 성능평가를 통해 이를 입증하였다.
The development of an unmanned vehicle basically requires the robust and reliable performance of major functions which include global localization, lane detection, obstacle avoidance, path planning, etc. The implementation of major functional subsystems are possible by integrating and fusing data acquired from various sensory systems such as GPS, vision, ultrasonic sensor, encoder, and electric compass. This paper focuses on implementing the functional subsystems, which are designed and developed by a graphical programming tool, NI LabVIEW, and also verifying the autonomous navigation and remote control of the unmanned vehicle.
In this paper, we will explain about the unmanned vehicle control and modeling for combined obstacle avoidance and lane tracking. First, obstacle avoidance is considered as one of the important technologies in the unmanned vehicle. It is consisted by two parts: the first part includes the longitudinal control system for the acceleration and deceleration and the second part is the lateral control system for the steering control. Each system uses to the obstacle avoidance during the vehicle moving. Therefore, we propose the method of vehicle control, modeling and obstacle avoidance. Second, we describe a method of lane tracking by means of vision system. It is important in the unmanned vehicle and mobile robot system. In this paper, we deal with lane tracking and image processing method and it is including lane detection method, image processing algorithm and filtering method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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