This paper presents a natural corners-based SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) with a robust data association algorithm in a real unknown environment. Corners are extracted from raw laser sensor data, which are chosen as landmarks for correcting the pose of mobile robot and building the map. In the proposed data association method, the extracted corners in every step are separated into several groups with small numbers of corners. In each group, local best matching vector between new corners and stored ones is found by joint compatibility, while nearest feature for every new corner is checked by individual compatibility. All these groups with local best matching vector and nearest feature candidate of each new corner are combined by partial compatibility with linear matching time. Finally, SLAM experiment results in an indoor environment based on the extracted corners show good robustness and low computation complexity of the proposed algorithms in comparison with existing methods.
The electronics of a mobile robot ill nuclear facilities is required to satisfied the reliability to sustain survival in its radiation environment. To know how much radiation the robot has been encountered to replace sensitive electronic parts, a dosimeter to measure total accumulated dose is necessary. Among many radiation dosimeters or detectors, semiconductor radiation sensors have advantages in terms of power requirements and their sires over conventional detectors. This paper describes the use of the radiation-induced threshold voltage change of a commercial power pMOSFET as an accumulated radiation dose monitoring mean and that of the photo-current of a commercial PIN Diode as a dose-rate measurement mean. Commercial p-type power MOSFETs and PIN Diodes were tested in a Co-60 gamma irradiation facility to see their capabilities as radiation sensors. We found an inexpensive commercial power pMOSFET that shows good linearity in their threshold voltage shift with radiation dose and a PIN diode that shows good linearity in its photo-current change with dose-rate. According to these findings, a radiation hardened hybrid electronic radiation dosimeter for nuclear robots has been developed for the first time. This small hybrid dosimeter has also an advantage in the point of view of reliability improvement by using a diversity concept.
Many types of omnidirectional wheels with passive rollers have gaps between rollers. Since these gaps cause a wheel to make discontinuous contact with the ground, they lead to vertical and/or horizontal vibrations during wheel operation. In addition, the radii of passive rollers are related to the height of a bump an omnidirectional wheel can surmount. In this research a new design of the alternate wheel is proposed. Because this wheel makes continuous contact with the ground and has alternating large and small rollers around the wheel, it is termed a continuous alternate wheel (CAW). In this paper a design procedure is also presented to determine the optimum number of rollers, the radii of rollers and the inside inclination angle of an outer roller for given design specifications. The CAW based on this design is compared to the existing alternate wheels in terms of design. Finally, an actual continuous alternate wheel is constructed to verify validity of the design guidelines.
For simple and repetitive transport tasks in limited spaces such as in factories, it is more efficient to use mobile robots instead of human workers. For this reason, the reliance on mobile robots is increasing due to the increased implementation of smart factories. Currently, the structural design of the Mecanum wheel is required to ensure the stability of the moving robot since it is used for the transport of not only small products but also large products. In this paper, to improve the stability and durability of the Mecanum wheel, ways to improve the structure of the Mecanum wheel are presented. Then, using the Castigliano theorem, the structural stability is reviewed through the deflection on existing and improved structures.
이동로봇의 경로 설정과 장애물 회피에 관한 문제는 이동로봇을 제어하기 위한 기본적인 문제로서 지금까지 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 다양한 센서들로부터 얻어지는 정보는 로봇이 진행하기 위한 경로에 대한 결정과 장애물에 대한 정보를 제공해준다. 대부분의 연구들은 제한 조건이 존재하는 경우에서 그 상황에 알맞은 방법들이 대부분이며, 다른 상황을 해결하기에는 어려움이 있다. 또한, 최적화된 경로에 대한 좋은 결과를 만들기 위해서는 복잡한 계산 과정을 통해서 시간 지연이 발생하게 된다. 이와 같은 처리 방법은 움직이는 장애물의 회피와 같이 빠른 처리를 필요로 하는 상황에서 단점으로 작용한다. 본 논문에서는 장애물과 이동 가능한 경로들의 영역을 작은 영역들이 분포하는 공간으로 변형하고 이와 같이 구성된 공간에서 밀도와 연결 상태를 통해 이동 로봇이 진행 할 수 있는 최단 경로를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 작은 영역들은 자신의 번호를 가지게 되며, 주변 영역들의 개수를 통해 이동 경로를 결정하게 된다.
Recently, most machineries have been small size and mobile type. And human body insertion type endoscope and micro robot technology has been developed. Then the motors used in this field are developed in micro size such as about 2mm in diameter. The structure of this motor is similar to a general brushless DC(BLDC) motor but because of small size there is no position sensor such as hall sensor. In this paper, we propose synchronous driving method for micro BLDC motor without position sensor. We design and manufacture this driver and perform experiment to show the effectiveness of the proposed method.
Control architecture of the action based robot engineering can be divided into two types of deliberate type - and reactive type- controller. Typical deliberate type, slow in reaction speed, is well suited for the realization of the higher intelligence with its capability to forecast on the basis of environmental model according to time flow, while reactive type is suitable for the lower intelligence as it fits to the realization of speedy reactive action by inputting the sensor without a complete environmental model. Looking at the environments in the application areas in which robots are actually used, we can see that they have been mostly covered by the uncertain and unknown dynamic changes depending on time and place, the previously known knowledge being existed though. It may cause, therefore, any deterioration of the robot performance as well as further happen such cases as the robots can not carry out their desired performances, when any one of these two types is solely engaged. Accordingly this paper aims at suggesting Goal-oriented Geometric Model(GGM) Based Intelligent System Architecture which leads the actions of the robots to perform their jobs under variously changing environment and applying the suggested system structure to the navigation issues of the robots. When the robots do perform navigation in human life changing in a various manner with time, they can appropriately respond to the changing environment by doing the action with the recognition of the state. Extending this concept to cover the highest hierarchy without sticking only to the actions of the robots can lead us to apply to the algorithm to perform various small jobs required for the carrying-out of a large main job.
This paper suggests a new observation model for Extended Kalman Filter based Simultaneous Localization and Mapping (EKF-SLAM). Since the EKF framework linearizes non-linear functions around the current estimate, the conventional line model has large linearization errors when a mobile robot locates faraway from its initial position. On the other hand, the model that we propose yields less linearization error with respect to the landmark position and thus suitable in a large-scale environment. To achieve it, we build up a three-dimensional space by adding a virtual axis to the robot's two-dimensional coordinate system and extract a plane by using a detected line on the two-dimensional space and the virtual axis. Since Jacobian matrix with respect to the landmark position has small value, we can estimate the position of landmarks better than the conventional line model. The simulation results verify that the new model yields less linearization errors than the conventional line model.
This paper presents arc/line segments-based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) by updating accumulated laser sensor data with a mobile robot moving in an unknown environment. For each scan, the sensor data in the set are stored by a small constant number of parameters that can recover the necessary information contained in the raw data of the group. The arc and line segments are then extracted according to different limit values, but based on the same parameters. If two segments, whether they are homogenous features or not, from two scans are matched successfully, the new segment is extracted from the union set with combined data information obtained by means of summing the equivalent parameters of these two sets, not combining the features directly. The covariance matrixes of the segments are also updated and calculated synchronously employing the same parameters. The experiment results obtained in an irregular indoor environment show the good performance of the proposed method.
This paper presents a method to recognize the plane regions for movement of walking robots. When the autonomous agencies using stereo camera or laser scanning sensor is under unknown 3D environment, the mobile agency has to detect the plane regions to decide the moving direction and perform the given tasks. In this paper, we propose a very fast method for plane detection using normal vector of a triangle by 3 vertices defined on a small circular region. To reduce the effect of noises and outliers, the triangle rotates with respect to the center position of the circular region and generates a series of triangles with different normal vectors based on different three points on the boundary of the circular region. The vectors for several triangles are normalized and then median direction of the normal vectors is used to test the planarity of the circular region. The method is very fast and we prove the performance of algorithm for real range data obtained from a stereo camera system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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