본 연구에서는 지하광산에서 로봇의 위치를 추정하고, 여러 경유지를 거쳐 주행한 후 원위치로 복귀하는 ROS (Robot Operating System) 기반의 자율주행 로봇을 개발하였다. 자율주행 로봇은 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 기술을 활용하여 주행 경로에 대한 전역 지도를 사전에 생성한다. 이후, 라이다 센서를 통해 측정되는 벽면의 형태와 전역 지도를 매칭하고 AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) 기법을 통해 데이터들을 융합하여 로봇의 위치를 보정한다. 또한, 라이다 센서를 통해 전방 주행환경을 인지하고, 장애물을 회피한다. 개발된 자율주행 로봇을 활용하여 지하광산 현장을 모사한 실내 실험장을 대상으로 주행 실험을 수행하였다. 그 결과, 자율주행 로봇은 다중 지점의 경유지에 대해 순차적으로 주행하고 장애물을 회피하며 안정적으로 복귀하는 것을 확인할 수 있었다.
이동자율로봇은 작업 공간을 벗어난 작업에 대하여 높은 성능을 보일 수 있으므로 고정 베이스 구조인 매니플레이터에 비하여 다양한 작업 환경에서 유용하다. 임의의 위치에 있는 물체를 인식하기 위하여 이동자율로봇에 부착된 2자유도의 능동카메라에 의해 입력되는 영상과 능동카메라의 기구학적 관계와 직각좌표계를 이용하여 물체의 위치와 이동로봇의 위치를 구하는 방법을 제시한다. 동차행렬을 이용하여 이미지정보와 물체의 위치를 해석하므로 이동자율로봇의 최적경로를 생성한다. 최종적으로, 물체의 인식을 통하여 이동로봇을 제어할 수 있는 조인트변수의 값을 계산한다. 제안된 방법은 제작된 이동자율로봇의 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인되어지고 논의된다.
Autonomous mobile robot provide many functions such as sensing, processing, and driving. For more intelligent jobs, more intelligent functions are to be added and the existing functions may be updated. To execute a job autonomous mobile robot has a information of surrounding environment. So, robot uses sonar sensor, vision sensor and so on. Obtained sensor information is used map generation. This paper is focused on map generation using stereo vision system.
In this paper, we use Fuzzy Logic and Potential field method for optimal path planning of an autonomous mobile robot and apply to navigation for real-time mobile robot in 2D dynamic environment. For safe navigation of the robot, we use both Global and Local path planning. Global path planning is computed off-line using sell-decomposition and Dijkstra algorithm and Local path planning is computed on-line with sensor information using potential field method and Fuzzy Logic. We can get gravitation between two feature points and repulsive force between obstacle and robot through potential field. It is described as a summation of the result of repulsive force between obstacle and robot which is considered as an input through Fuzzy Logic and gravitation to a feature point. With this force, the robot fan get to desired target point safely and fast avoiding obstacles. We Implemented the proposed algorithm with Pioneer-DXE robot in this paper.
본 논문은 MR(magneto-resistive)센서를 이용한 실외형 자율 이동 로봇의 퍼지 조향 제어기에 대한 연구이다. 2개의 MR 센서를 이용한 지구자기장의 제거방법을 제안하고, 각각의 센서에서 측정된 자기장 차이값(dBy, dBz)을 입력변수로 사용한 퍼지 조향 제어기를 설계하였다. 자율 이동 로봇 시뮬레이션 프로그램을 개발하기 위해 MR센서의 모델링, 이동로봇의 동적모델링, 좌표변환 등을 하였다. 컴퓨터 시뮬레이션은 퍼지 로직을 이용한 이동로봇 제어기의 주행성능을 검증하기 위해 사용되었고 그 시뮬레이션을 통하여 제안한 퍼지 조향제어기의 강인성을 검증하였다.
자율이동로봇에 관한 연구, 개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 목표물 추적 및 목표물 명중을 위해 사격을 할 수 있는 자율이동로봇의 설계 및 제작에 관하여 기술한다. 여기서는 목표물의 이동을 추적할 수 있도록 팬-틸트(pan-tilt)를 제어한다. USB 웹캠(web cam) 영상에서 대상체의 특정을 추출하고, 추출한 특징으로부터 시각구동장치의 이동 위치 및 방향을 결정하기 위한 퍼지논리시스템을 설계한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유용성을 검증하고, 이를 실제 자율이동로봇의 시각구동장치에 적용하여 타당성을 입증한다.
Under the situation of a fire, it is difficult for a rescue robot to use sensors such as vision sensor, ultrasonic sensor or laser distance sensor because of diffusion, refraction or block of light and sound by dense smoke. But, braille blocks that are installed for the visaully impaired at public places such as subway stations can be used as a map for autonomous mobile robot's localization and navigation. In this paper, we developed a laser sensor stan device which can detect braille blcoks in spite of dense smoke and integrated the device to the robot developed to carry out rescue mission in various hazardous disaster areas at KIST. We implemented MCL algorithm for robot's attitude estimation according to the scanned data and transformed a braille block map to a topological map and designed a nonlinear path tracking controller for autonomous navigation. From various simulations and experiments, we could verify that the developed laser sensor device and the proposed localization method are effective to autonomous tracking of braille blocks and the autonomous navigation robot system can be used for rescue under fire.
The aims of this paper is to develop a modular agricultural robot and its autonomous driving algorithm that can be used in field farming. Actually, it is difficult to develop a controller for autonomous agricultural robot that transforming their dynamic characteristics by installation of machine modules. So we develop for the model based control algorithm of rotary machine connected to agricultural robot. Autonomous control algorithm of agricultural robot consists of the path control, velocity control, orientation control. To verify the developed algorithm, we used to analytical techniques that have the advantage of reducing development time and risks. The model is formulated based on the multibody dynamics methods for high accuracy. Their model parameters get from the design parameter and real constructed data. Then we developed the co-simulation that is combined between the multibody dynamics model and control model using the ADAMS and Matlab simulink programs. Using the developed model, we carried out various dynamics simulation in the several rotation speed of blades.
The objective of this paper is to produce a weighted graph map for path-planning of an autonomous mobile robot(AMR) based on the measurements from a single ultrasonic sensor, which are acquired when the autonomous mobile robot explores unknown indoor circumstance. The AMR navigates in th unknown space by following the wall and gathers the range data using the ultrasonic sensor, from which the occupancy grid map is constructed by associating the range data with occupancy certainties. Then, the occupancy grid map is converted to a weighted graph map suing morphological image processing and thinning algorithms. the path- planning for autonomous navigation of a mobile robot can be carried out based on the occupancy grid map. These procedures are implemented and tested using an AMR, and primary results are presented in this paper.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.III
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pp.690-697
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2000
The objective of this study is to develop a method that is able to realize autonomous traveling for tractor-like robot on the slope terrain. A neural network (NN) and genetic algorithms (GAs) have been used for resolving nonlinear problems in this system. The NN is applied to create a vehicle simulator that is capable to describe the motion of the tractor robot on the slope, while it is impossible by the common dynamics way. Using this vehicle simulator, a control law optimized by GAs was established and installed in the computer to control the steering wheel of tractor robot. The autonomous traveling carried out on a 14-degree slope had initial successful results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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