International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권1호
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pp.41-48
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2014
This paper analyzes the Monte Carlo localization (MCL) method, which estimates the pose of an indoor mobile robot. A mobile robot must know where it is to navigate in an indoor environment. The MCL technique is one of the most influential and popular techniques for estimation of robot position and orientation using a particle filter. For the analysis, we perform experiments in an indoor environment with a differential drive robot and ultrasonic range sensor system. The analysis uses MATLAB for implementation of the MCL and investigates the effects of the control parameters on the MCL performance. The control parameters are the uncertainty of the motion model of the mobile robot and the noise level of the measurement model of the range sensor.
We presents a dynamic modeling of 4-wheel 2-DOF. WMR. The classic dynamic model utilizes a greatly simplified wheel motion representation and using of a simplified dynamic model confronts with a problem for accurate position control of wheeled mobile robot. In this paper, we treats the dynamic model for describes relationship between the wheel actuator force/torque and WMR motion through the use of Newton's equilibrium laws. To calculate the WMR position in real time, we introduced the Dead-Reckoning algorithms and the simulation result show that the proposed dynamic model is useful. We can be easily extend the proposed WMR model to mobile robot of similar type and this type of methodology is useful to analyze, design and control any kinds of rolling robots.
본 논문에서는 이동 로봇이 자율주행을 하기 위해 사용되는 충돌회피 알고리즘을 실제 로봇과 똑같은 환경에 적용된 시뮬레이터를 통해 성능을 알아본다. 이동 로봇의 충돌회피를 위해 기존에 인공전위계 알고리즘과 Elastic force 알고리즘 등이 제안되어져있다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 이 두 가지 방법에 의한 동작시간과 경로의 이동 길이를 비교하였다. 시뮬레이터는 IPC(Inter Process Communication)를 기반으로 개발되어졌으며, 알고리즘의 비교에는 차륜형 이동 로봇을 사용하였다.
본 논문은 상하 회전형 차동 구동부를 이용한 자기 유도 무인운반차에 대한 연구이다. 기존의 자기 유도 무인운반차는 주행 정보를 얻기 위해 자기 위치측정 센서 외에 랜드마크 및 이를 인식하기 위한 추가적인 센서가 필요하다. 또한, 일반적으로 사용되는 고정형 차동 구동부를 사용할 경우 자기 유도 무인운반차의 무게 불균형으로 인해 위치측정 오차의 증가 및 제어에 어려움이 존재하므로 2개 이상의 구동부를 필요로 한다. 이러한 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 상하 회전형 차동 구동부를 이용한 자기 유도 무인운반차를 제안한다. 제안된 무인운반차는 주행 경로상에 자석의 양극으로 패턴을 구성하고 자기 위치측정 센서로 주행 정보를 획득하며, 하나의 상하 회전형 차동 구동부를 이용하여 후진 주행을 제어한다. 또한, 위치측정 오차의 감소를 위해 KF(Kalman filter)를 적용하여 무인운반차의 위치측정 정밀도를 향상시킨다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 직접 제작한 자기 유도 무인운반차를 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안된 방법의 패턴 인식 및 무인운반차의 후진 주행 성능을 확인할 수 있었으며, 기존의 방법보다 위치측정 정밀도의 RMSE가 더 감소된 것을 확인하였다.
Although the actual visual simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms provide highly accurate tracking and mapping, most algorithms are too heavy to run live on embedded devices. In addition, the maps they produce are often unsuitable for path planning. To mitigate these issues, we propose a completely closed-loop online dense RGB-D SLAM algorithm targeting autonomous indoor mobile robot navigation tasks. The proposed algorithm runs live on an NVIDIA Jetson board embedded on a two-wheel differential-drive robot. It exhibits lightweight three-dimensional mapping, room-scale consistency, accurate pose tracking, and robustness to moving objects. Further, we introduce a navigation strategy based on the proposed algorithm. Experimental results demonstrate the robustness of the proposed SLAM algorithm, its computational efficiency, and its benefits for on-the-fly navigation while mapping.
In this paper, we propose the sensor fusing method for the obstacle avoidance of guiding robot for the visually impaired In our system, we acquire obstacles distances information using ultrasonic sensors, and its width is acquired by image sensor. We also compute avoidance angle using are distance and width information gained by sensor. After the robot avoid the obstacle by computed angle, the robot returns to its original path using odometry. The robot consists of the SA1110-based controller, sensory part using sonar array and image sensor, and motion part using differential drive for climbing stairs. This system use the embedded linux for OS, and also is developed by the QT/Embedded for GUI.
The Expanded Guide Circle (EGC) method has been originally proposed as the guidance navigation method for improving the efficiency of the remote operation using the sensory information. The previous algorithm is, however, concerned only for the omni-directional mobile robot, so it needs to suggest a suitable one for a mobile robot with non-holonomic constraints. The ego-kinematic transform is a method to map points of $R^2$ into the ego-kinematic space which implicitly represents non-holonomic constraints for admissible paths. Thus, robots with non-holonomic constraints in the ego-kinematic space can be considered as "free-flying object". In this paper, we propose an effective obstacle avoidance method for mobile robots with non-holonomic constraints by applying EGC method in the ego-kinematic space using the ego-kinematic transformation. This proposed method shows that it works better for non-holonomic mobile robots such as differential-drive robot than the original one. The simulation results show its effectiveness of performance.
현재까지 검사를 목적으로 하는 배관 검사용 로봇에 관한 많은 연구가 소개되어 왔다. 그러나 지하매설 배관의 복합한 배관 요소 내에서 주행 할 수 있는 충분한 이동성을 갖추고 있는 로봇을 개발한다는 것은 여전히 어려운 것처럼 보인다. 배관 검사에 사용하기 위한 로봇은 수평관 및 수직관과 같은 기본적인 배관요소 내에서 자유롭게 주행해야 한다. 더불어 축소관이나 곡관에서 주행 할 수 있고 특히 분기관에서 조향 능력은 필수적이다. 본 논문에서는 배관 검사 로봇의 개발에 있어 필수적인 요소와 기술이 소개되며 지난 수년간 연구를 통하여 개발한 배관검사 로봇이 소개된다.
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.
This paper presents the development of a racing game by controlling multiple smartphones based on ad hoc communication. The proposed racing game by the smartphone-based control interface does not require any specific game console or remote controller. Thus, any multiple users who have smartphones are able to play the game in a monitor at the same time. In addition, the developed game is applicable to actual mobile robots in cases where the positions of all robots are measured, since its game unit is a mobile robot model with a differential drive. An experimental result shows that the racing game in a PC can be realized by the proposed communication interface through four iPhones based on acceleration sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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