This paper describes hierarchical semantic map building using the classified area information in home environments. The hierarchical semantic map consists of a grid, CAIG (Classified Area Information in Grid), and topological map. The grid and CAIG maps are used for navigation and motion selection, respectively. The topological map provides the intuitive information on the environment, which can be used for the communication between robots and users. The proposed semantic map building algorithm can greatly improve the capabilities of a mobile robot in various domains, including localization, path-planning and HRI (Human-Robot Interaction). In the home environment, a door can be used to divide an area into various sections, such as a room, a kitchen, and so on. Therefore, we used not only the grid map of the home environment, but also the door information as a main clue to classify the area and to build the hierarchical semantic map. The proposed method was verified through various experiments and it was found that the algorithm guarantees autonomous map building in the home environment.
가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형 로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기 위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기 위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다.
Mobile robots include control modules for autonomous obstacle avoidance and navigation. They are range modules to detect and avoid obstacles. motor control modules to operate two wheels. and encoder modules for localization. There is needed an appropriate controller for each modules. In this paper. a control system. including 18 channels for Sonar sensors. 4 channels for PWM modules. and 4 channels for encoder modules. is proposed using TMS320C32 DSP adopted with CAN. The board communicates with other modules by CAN. so that mobile robots can perform several tasks in real time. So we can realize on autonomous mobile robot with basic functions such as obstacle avoidance by using the developed controller. Especially. this controller has 100 msec scan time for 16 sonar sensors and can detect closer objects comparing with standard sonar sensors.
In conducting indoor positioning by code division multiple access using spread spectrum ultrasonic waves, it is required to detect signals under the influence of near-far problem occurred by difference on signal power, caused by distance between transmitter and receiver. For discussing robustness to the problem, we verified measuring accuracy on distance from an experiment on a real space with a hardware device where our proposed method is mounted. The proposed method performs automatic signal detection by setting threshold level dynamically. As an experimental result, measurable distance were improved by the proposed method, and measurement errors were up to 50mm in distances from 1000mm to 6000mm; therefore, enough accuracy to realize self-localization or navigation for autonomous mobile robot or human was obtained.
By a SLAM (simultaneous localization and mapping) method, we get a map of an environment for autonomous navigation of a robot. In this case, we want to know how accurate the map is. Or we want to know which map is more accurate when different maps can be obtained by different SLAM methods. So, several methods for map comparison have been studied, but they have their own drawbacks. In this paper, we propose a new method which compares the accuracy or error of maps relatively and quantitatively. This method sets many corresponding points on both reference map and SLAM map, and computes the translational and rotational values of all corresponding points using least-squares solution. Analyzing the standard deviations of all translational and rotational values, we can know the error of two maps. This method can consider both local and global errors while other methods can deal with one of them, and this is verified by a series of simulations and real world experiments.
본 논문에서는 지그비를 이용한 이동 로봇의 자율주행의 선행 연구로서, 메시 네트워크가 가능한 Zigbee Pro 표준안을 지원하는 CC2520을 기반으로 한 지그비 모듈을 개발하였다. 제작 후 성능 개선의 방법으로 지그비 무선 주파수 대역에 맞는 안테나를 네트워크 분석기를 이용하여 선택하였다. 또한 지그비 모듈의 임피던스 매칭을 실행하여 무선 통신의 가능한 송 수신 거리를 늘렸으며, 통신의 안정성을 확보하였다.
본 논문에서는 이동로봇에 장착된 초음파센서 모듈을 이용하여 실내 환경에 대한 기본적인 지도를 작성하고, 작성된 지도를 바탕으로 이동로봇의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 이동로봇은 실내 주행 중에 초음파센서로부터 얻어진 일반적인 거리정보를 가지고 격자지도를 작성한다. 작성된 지도를 바탕으로 다양한 형태와 불확실한 장애물을 표현하기에 적합한 확률적 표현을 이용한 몬테카를로 위치측정 기법을 사용하여 이동로봇의 위치를 측정한다. 제시된 방법을 이용하여 실내환경에서의 실험을 통하여 이동로봇의 위치를 측정하여 효율성을 평가한다.
본 논문에서는 자율적이며 자동화된 정리정돈 기능을 갖는 홈 메스클린업 로봇(McBot)을 개발한다. 그 동안 진공청소기가 보급되어 집안 청소에 편리성 향상이 이루어졌지만 진공청소기를 운영하는 노동은 인간의 몫이었다. 그것을 해결하기 위하여 최근에 로봇청소기들이 개발되었으나, 진공 청소하기 이전에 해결해야 하는 신문, 옷가지 등을 정돈하거나 진공흡입하기 어려운 크기의 쓰레기들을 정리하는 것은 여전히 사람이 처리해야 하는 심각한 노동으로 남아 있다. 이러한 이유로 본격적인 청소로봇 시장이 아직 형성되지 못하고 있다. 그래서 본 논문에서는 가정에서의 정리정돈 문제를 해결할 수 있는 소위 홈 메스클린업 로봇을 개발하고 새로운 디자인 방법과 제어 기법 그리고 자기 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 홈 메스클린업 로봇은 정리정돈을 위하여 쾌속 네비게이션과 정교한 매니퓰레이션 기능을 필요로 한다. 본 논문에서는 자율적인 네비게이션 기능으로 장애물을 회피하여 원하는 목적지까지 고속으로 이동할 수 있는 휠 기반의 이동로봇을 개발한다. 또한 정리정돈 작업을 위한 정교한 매니플레이션 기능으로 6 자유도를 갖는 로봇 팔과 리프트 등의 보조장치들을 개발하며, 그것들이 정밀 제어될 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 특히 홈 메스클린업 로봇의 탐색 시스템은 지금까지의 청소로봇들과는 달리 일정한 패턴이나 벽면을 따라 움직이는 방식이 아닌 실질적인 실내 구조의 파악과 잡은 물체를 원래의 위치로 이동시키거나 정돈 장소까지 이동하기 위한 절대 좌표 형태의 자기 위치 인식 기능이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 자신의 절대좌표 인식 및 물체인식을 위하여 RFID 태그들을 이용한 자기위치 인식 시스템을 개발한다. 마지막으로 본 논문에서 설계된 홈 메스클린업 로봇이 RFID 환경에서 정리정돈작업을 수행하는 실제 실험을 통하여 좋은 성능을 검증한다.
본 논문에서는 카메라 및 기타 센서 처리를 통한 소형차의 자율 주행을 통한 미션 수행에 대해 다루도록 한다. 주어진 차선내에서 안전한 운행을 위해서는 차선내에서의 차량의 자세 정보 추출이 필요하다. 이를 위해 호모그라피를 이용하도록 한다. 주어진 영상을 흑백 이미지로 변환후 이치화와 에지를 이용하여 차선에서 필요한 제어점들을 추출한다. 호모그라피를 이용하여 두 개의 제어점들을 세계 좌표계로 변환후 차량의 각도와 위치를 계산하도록 한다. 칼라 정보를 이용하여 신호등 판단을 하도록 한다. 실험을 통해 주어진 임무를 잘 수행함을 확인할 수 있었다.
GPS is widely used for positioning applications and attitude of a vehicle can be found also with multiple antennas. However, extremely weak signal level prevents GPS from indoor operation. DR with accelerometers and gyros and landmark based localization method used for indoor applications increase complexity and cost. In this paper, a simple but very efficient ultrasound based attitude determination system which determines both position and attitude in WSN is given. The range between transmitter and receivers are measured using the arrival time difference between ultrasound and RF signal. The 3 dimensional positions can be found using more than 3 range measurements. Furthermore, if more than 2 transmitters are used, the attitude can be determined using the baseline vectors obtained by differencing transmitter and receiver positions. The prototype system is implemented to evaluate the performance of the proposed method. In addition, an error analysis shows the relation between the attitude error and basel me length, quality of measurement and orientation of a vehicle. The static and dynamic experiments performed by micro mobile robot shows accurate position with less than 1.5cm error and attitude with less than 1 degree error can be obtained continuously with 20cm baseline. It is expected that these results can be adapted without modification to indoor applications such as home cleaning robot and autonomous wheelchair maneuvering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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