International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.333-338
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2005
This paper presents the target object search algorithm under Dynamic Programming (DP) in the Tree-type maze. We organized an experimental environment with the concatenation of Y-shape diverged way, small mobile robot, and a target object. By the principle of optimality, the backbone of DP, an agent recognizes that a given whole problem can be solved whether the values of the best solution of certain ancillary problem can be determined according to the principle of optimality. In experiment, we used two different control algorithms: a left-handed method and DP. Finally we verified the efficiency of DP in the practical application using our real robot.
Genetic algorithm(GA) is useful to find optimal solution without any special mathematical modeling. This study presents to search optimal path of Autonomous Mobile Robot(AMR) by using GA without encoding and decoding procedure. Therefore, this paper shows that the proposed algorithm using GA can reduce the computation time to search the optimal path.
본 논문에서는 절 기구(bar linkage)형 다관절 보행로봇(multi-legged walking robot)의 최적다리 길이선정을 위하여 입자군집 최적화(PSO: Particle Swarm Optimization) 기법을 사용하였다. PSO 알고리즘을 적용하기 위해서 제안한 보행로봇의 기구학적인 해석이 필요하다. 게 로봇은 4절 링크 이론(four-bar linkage)과 얀센 메커니즘(Jansen mechanism)을 기반으로 설계되었다. 이러한 기구학적인 해석을 바탕으로 로봇의 보행보폭을 정의한다. 그리고 PSO의 학습 및 군집 특성을 이용하여 최대의 보행보폭을 가지는 10개(EA)의 링크(link)길이를 구한다. 시뮬레이션을 통해 각 링크의 위치와 다리 끝단의 보행보폭을 확인할 수 있다. 결과로서, PSO기법이 절 기구형 다관절 보행로봇의 최적다리 길이 선정에 효율적임을 보여 준다.
Mobility is one of the most important issues for search and rescue robots. To increase mobility for small size robot we have focused on the mechanism and algorithm inspired from centipede. In spite of small size, using many legs and flexible long body, centipede can overcome high obstacles and move in rough terrains stably. This research focused on those points and imitated their legs and body that are good for obstacle negotiation. Based on similarity of a centipede's legs and tracks, serially connected tracks are used for climbing obstacles higher than the robot's height. And a centipede perceives environments using antennae on its head instead of eyes. Inspired from that, 3 IR sensors are attached on the front, top and bottom of the first module to imitate the antenna. Using the information gotten from the sensors, the robot decides next behavior automatically. In experiments, the robot can climb up to 45 cm height vertical wall and it is 600 % of the robot's height and 58 % of the robot's length.
In particular, for a practical mobile robot team to perform such a task as that of carrying out a search and rescue mission in a disaster area, the network connectivity and localization have to be guaranteed even in an environment where the network infrastructure is destroyed or a Global Positioning System is unavailable. This paper proposes the new collective intelligence network management architecture of multiple mobile robots supporting seamless network connectivity and cooperative localization. The proposed architecture includes a resource manager that makes the robots move around and not disconnect from the network link by considering the strength of the network signal and link quality. The location manager in the architecture supports localizing robots seamlessly by finding the relative locations of the robots as they move from a global outdoor environment to a local indoor position. The proposed schemes assuring network connectivity and localization were validated through numerical simulations and applied to a search and rescue robot team.
본 논문은 로봇 충돌회피 경로계획의 문제점을 해결하기 위해 진화된 모델에 근거한 새로운 경로탐색 전략을 소개한다. 최적화된 지능형 검색 방법으로 잘 알려진 유전자 알고리즘을 이용하여 로봇 경로계획 방법을 설계하였다. 염색체 안에 있는 유전자 인자로 경로점을 고찰해보면 주어진 맵에 대한 가능한 해법이제공된다. 생성된 염색체 간의 거리가 먼 경우 유사한 염색체에 대한 적합도로 간주할 수 있다. 경로계획에 있어 본 논문에서 제안한 유전자 알고리즘의 유효성을 증명하기위해 다양한 방법으로 시뮬레이션을 실시하였으며, 제안한 경로 검색 방법은 정지된 장애물이나 복잡한 장애물에도 사용될 수 있음을 증명하였다.
Das, Saumitra M.;Hu, Y. Charlie;Lee, C.S. George;Lu, Yung-Hsiang
Journal of Communications and Networks
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제9권3호
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pp.296-311
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2007
Mobile multi-robot teams are useful in many critical applications such as search and rescue. Explicit communication among robots in such mobile multi-robot teams is useful for the coordination of such teams as well as exchanging data. Since many applications for mobile robots involve scenarios in which communication infrastructure may be damaged or unavailable, mobile robot teams frequently need to communicate with each other via ad hoc networking. In such scenarios, low-overhead and energy-efficient routing protocols for delivering messages among robots are a key requirement. Two important primitives for communication are essential for enabling a wide variety of mobile robot applications. First, unicast communication (between two robots) needs to be provided to enable coordination and data exchange. Second, in many applications, group communication is required for flexible control, organization, and management of the mobile robots. Multicast provides a bandwidth-efficient communication method between a source and a group of robots. In this paper, we first propose and evaluate two unicast routing protocols tailored for use in ad hoc networks formed by mobile multi-robot teams: Mobile robot distance vector (MRDV) and mobile robot source routing (MRSR). Both protocols exploit the unique mobility characteristics of mobile robot networks to perform efficient routing. Our simulation study show that both MRDV and MRSR incur lower overhead while operating in mobile robot networks when compared to traditional mobile ad hoc network routing protocols such as DSR and AODV. We then propose and evaluate an efficient multicast protocol mobile robot mesh multicast (MRMM) for deployment in mobile robot networks. MRMM exploits the fact that mobile robots know what velocity they are instructed to move at and for what distance in building a long lifetime sparse mesh for group communication that is more efficient. Our results show that MRMM provides an efficient group communication mechanism that can potentially be used in many mobile robot application scenarios.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.243-246
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1996
Modular robot manipulator is a robotic system assembled from discrete joints and links into one of many possible manipulator configurations. This paper describes the design method of newly developed modular robot manipulator and the methodology of a task based reconfiguration of it. New locking mechanism is proposed and it provides quick coupling and decoupling. A parallel connection method is devised and it makes modular robot manipulator working well and the number of components on each module reduced. To automatically determine a sufficient or optimal arrangement of the modules for a given task, we also devise an algorithm that automatically generates forward and inverse manipulator kinematics, and we propose an algorithm which maps task specifications to the optimized manipulator configurations. Efficient genetic algorithms are generated and used to search for a optimal manipulator from task specifications. A few of design examples are shown.
Computer vision and natural-language dialogue play an important role in friendly human-machine interfaces for service robots. In this paper we describe an integrated face detection and face recognition system for a welfare robot, which has also been combined with the robot's speech interface. Our approach to face detection is to combine neural network (NN) and genetic algorithm (GA): ANN serves as a face filter while GA is used to search the image efficiently. When the face is detected, embedded Hidden Markov Model (EMM) is used to determine its identity. A real-time system has been created by combining the face detection and recognition techniques. When motivated by the speaker's voice commands, it takes an image from the camera, finds the face inside the image and recognizes it. Experiments on an indoor environment with complex backgrounds showed that a recognition rate of more than 88% can be achieved.
This paper introduces a method that can detect obstacles and corridor environments from the images captured by a CCD camera in an automobile or mobile robot is proposed. Processing the input dynamic images in real time requires high performance hardware as well as efficient software. In order to relieve these requirements for detecting the useful information from the images in real time, a "Moving Window" scheme is proposed. Therefore, detecting the useful information, it becomes possible to search the obstacles within the driving corridor of an automobile or mobile robot. The feasibility of the proposed algorithm is demonstrated through the simulated experiments of the corridor driving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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