본 논문에서는 동적 움직임을 갖는 장애물이 위치한 주행환경에서 이동로봇의 충돌회피 기능을 포함하는 효율적인 반응경로계획 기법을 제안하고자 한다. 로봇의 동적 장애물과의 충돌회피 기능을 위해서 반응경로계획기법을 기반으로 키넥트센서를 이용한 센서융합기법의 보완을 통해서 자율주행의 강건성을 증대시키고자 하였다. 반응경로기법에서 사용된 접근방식은 동적장애물을 가상좌표평면에서 지역관측기개념을 이용하여 정적장애물로 좌표변환을 가능하게하며, 생성된 가상평면에서의 로봇과 장애물의 충돌 발생 가능한 속도와 경로의 운동학적 정보추출이 가능하게 된다. 또한 키넥트 센서 정보를 융합하여 장애물의 방향과 위치 정보를 추정하여 동적 환경에서의 주행성능의 정미도를 증대시키고자 하였다. 본 연구에서 제안 기술의 성능을 검증하기 위해서 임베디드 로봇플랫폼과 여러 개의 동적 장애물을 이용하여 시뮬레이션 해석 및 실험을 수행하였다.
An implementation scheme and some improvements are proposed to adopt public-licensed operating system, Linux and de-facto world-wide network standard, TCP/IP into the field of behavior-based autonomous mobile robots. To demonstrate the needs of scheme and the improvement, an analysis is performed on a server/client communication problem with real time Linux previously proposed, and another analysis is also performed on interactions among TCP/IP communications and the performance of Linux system using them. Implementation of behavior-based control architecture on real time Linux is proposed firstly. Revised task-scheduling schemes are proposed that can enhance the performance of server/client communication among local tasks on a Linux platform. A new method of TCP/IP packet flow handling is proposed that prioritizes TCP/IP software interrupts with aperiodic server mechanism as well. To evaluate the implementation scheme and the proposed improvements, performance enhancements are shown through some simulations.
Map building and position estimation capabilities are practically indispensable for a mobile robot to execute its given tasks in its working environments. An autonomous map building method and a smart localization method is proposed in our previous works. The experimental verifications are carried out in this paper. We applied the proposed algorithms to mobile service robots in large-scale indoor buildings. Experimental results show that our strategy is reliable and feasible in tough conditions like non-polygonal and dynamic environments. The advantages of the algorithms are well-illustrated through real experiments.
본 연구는 제한된 특정 환경 내에서 실시간으로 로봇이 장애물을 감지하고 충돌 없이 목적지에 도달 할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. CCTV를 이용하여, 로봇과 내비게이션 서버만으로는 해결 할 수 없는 장애물을 실시간으로 감지할 수 있도록, 내비게이션 서버와 로봇 간에 통신을 최적화하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 또한 내비게이션 서버는 어떤 로봇이 불특정 그리드에 먼저 도착해야 하는 지에 대한 데이터와 로봇의 상태를 나타내는 데이터, CCTV와의 상호작용을 통한 장애물 정보를 나타내는 장애물 맵을 유지함으로써 알고리즘의 완성도를 높였다. 이 연구는 제한된 특정 영역과 로봇의 최적화 배치 개수를 구하여 실제, 다양한 영역에서 사용할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 한다.
In this paper, a dead reckoning navigation system for differential drive mobile robots is presented. The navigation system consists of two incremental encoders and a gyroscope. We have built a third order polynomial function for compensating the nonlinear scale factor errors of the gyroscope. We utilize an indirect Kalman filter that feeds back estimated errors to the main navigation system. Also, the observability of the filter is analyzed in order to systematically evaluate the filter's performance. Experimental results show that the proposed navigation system provides a reliable position and heading angle by mutually compensating the encoder and the gyroscope errors. The proposed filter also reduces the computational burden and enhances the navigation system's reliability. The observability analysis confirms the characteristics of inevitably unbounded position error growth in dead reckoning navigation systems.
In this paper, a new revolute mobile robot arm with five degree of freedom (d.o.f) was developed for autonomous moving robots. As a control system for the robot arm, a distributed control system composed of the main controller and five motor controllers for arm joints was developed. The main controller and the motor controllers w ε re developed using the ARM microprocessor and the TMS320c2407 microprocessor, respectively. A new trajectory tracking algorithm for the motor controllers was devised employing pre-generated off-line trajectory data. Also, a 3-D simulator based on the openGL software to simulate the motion of the robot arm was developed. To validate the performance of the robot system, experiments to track a specified trajectory were performed.
In order to develop a one-axis gimbaled acoustic source tracker for mobile robots, a pseudo-linear direction of arrival(DOA) estimator is proposed using a linear ultrasonic sensor array. Under the assumption that the sensor measurement errors are negligible, a linear measurement model is derived using the linear prediction relation of the received sinusoidal acoustic signals. Applying the Kalman filtering technique for this model, the linear recursive DOA estimator is designed. For its linear recursive filter structure, it is preferable for real-time implementation on a commercial DSP. Through the experiments, the effectiveness of the suggested method is demonstrated.
In this paper, we propose an improved path planning method and obstacle avoidance algorithm for two-wheel mobile robots, which can be effectively applied in an environment where obstacles can be represented by circles. Firstly, we briefly introduce the rapidly exploring random tree (RRT) and single polar polynomial (SPP) algorithm. Secondly, we present additional two methods for applying our proposed method. Thirdly, we propose a global path planning, smoothing and obstacle avoidance method that combines the RRT and SPP algorithms. Finally, we present a simulation using our proposed method and check the feasibility. This shows that proposed method is better than existing methods in terms of the optimality of the trajectory and the satisfaction of the kinematic constraints.
In this paper, we propose a method of cooperative control(T-cell modeling) and selection of group behavior strategy(B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-call respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based of clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy. By T-cell modeling, adaptation ability of robot is enhanced in dynamic environments.
이 논문에서는 자율 이동 로봇을 구성하기 위한 핵심 요소 기술에 대하여 비용 효율적인 시스템 디자인과 사용자 편의성에 맞춘 설계 방법을 제안한다. 자율 이동 로봇을 사용하여 고정밀 측위 시스템을 구현하고자, NTRIP(Network Transport of RTCM via Internet Protocol) 클라이언트 기능이 포팅된 리눅스 기반의 VRS(virtual reference station)-RTK(real-time kinematic)-GNSS(global navigation satellite system) 시스템을 구축한다. 특히, RTK 리플레이 시스템을 사용하지 않고, 구축된 시스템의 동적 위치 분석을 통하여 GNSS 측위 시스템 구축 비용을 절감하였다. 동적 위치 분석은 자율 이동 로봇의 궤적 추종 시, 각 지점들을 샘플링하여 그라운드 트루스(ground-truth) 지점과의 위치 정밀도를 비교 측정하는 방식으로 이루어진다. 해당 시스템은 빠른 샘플링 시간 대비 높은 측위 성능을 확보하며, 사용자 편의성을 고려하여 GPS-웨이포인트(waypoint) 시스템을 제안한다. cm 수준의 정밀 GNSS 정보는 30Hz의 샘플링 속도로 제공되며, 추측 항법(dead reckoning) 기능의 지원으로 고층 빌딩과 밀집된 숲을 통과할 때도 유효한 정보를 보장한다. 제안된 시스템을 통한 수평 위치 오륫값은 6.7cm로 측정되며, 10cm 이내의 매우 정밀한 동적 위치 측정 오류를 나타낸다. 높은 표본화 속도로 정밀한 동적 위치 정보를 제공하는 VRS 네트워크-RTK 리눅스 시스템은 사용자의 편의성을 위하여 GPS 웨이포인트 플래너 기능을 지원하여 GPS 정보를 기반으로 쉽게 목적지를 설정하도록 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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