We build a local minimum free motion planning for mobile robots considering dynamic environments by simple sensor fusion assuming that there are unknown obstacles which can be detected only partially at a time by proximity sensors and can be cleaned up or moved slowly (dynamic environments). Potential field is used as a basic platform for the motion planning. To clear local minimum problem, the partial information on the obstacles should be memorized and integrated effectively. Sets of linked line segments (SLLS) are proposed as the integration method. Then robot's target point is replaced by virtual target considering the integrated sensing information. As for the main proximity sensors, we use laser slit emission and simple web camera since the system gives more continuous data information. Also, we use ultrasonic sensors as the auxiliary sensors for simple sensor fusion considering the advantages in that they give exact information about the presence of any obstacle within certain range. By using this sensor fusion, the dynamic environments can be dealt easily. The performance of our algorithm is validated via simulations and experiments.
본 논문은 2바퀴로 수직 자세를 유지하며 원하는 방향으로 이동할 수 있도록 다수개의 센서를 혼합하여 정확한 각도 정보를 얻을 수 있는 방안과 이를 이용한 로봇주행 방법을 연구하였다. 로봇이 2바퀴로 수직 자세를 취하면 시스템이 안정하기 위하여 항상 앞, 또는 뒤로 넘어지려는 성질을 가진다. 따라서 이를 지속적인 수직상태로 유지하기 위하여 기울어지는 각도 정보가 필요하며 이를 이용하여 기울어지는 방향으로 신속한 자세 제어를 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 각속도 정보를 얻을 수 있는 자이로센서와 이를 보상하기위한 방안으로 가속도 센서를 혼합하여 사용하였다. 현재 자이로센서와 가속도센서를 혼합하는 알고리즘은 Kalman Filter가 일반적으로 이용되고 있으며 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘을 수행하기 위해서는 고성능의 DSP 프로세서 및 성능이 우수한 시스템을 요구하고 있다. 본 논문에서는 간단하면서 고 효율의 성능을 발휘할 수 있는 자이로센서와 가속도 센서의 혼합 알고리즘과 PID제어를 이용한 자세제어를 연구하였다.
Sensor networks consist of sensor nodes with small-size, low-cost, low-power, and multi-functions to sense, to process and to communicate. Minimizing power consumption of sensors is an important issue in sensor networks due to limited power in sensor networks. Clustering is an efficient way to reduce data flow in sensor networks and to maintain less routing information. In this paper, we propose a multi-hop clustering mechanism using global and local ID to reduce transmission power consumption and an efficient routing method for improved data fusion and transmission.
Recent developments in Smart Structures with very large scale embedded sensors and actuators have introduced new challenges in terms of data processing and sensor fusion. These smart structures are dynamically classified as a large-scale system with thousands of sensors and actuators that form the musculoskeletal of the structure, analogous to human body. In order to develop structural health monitoring and diagnostics with data provided by thousands of sensors, new sensor informatics has to be developed. The focus of our on-going research is to develop techniques and algorithms that would utilize this musculoskeletal system effectively; thus creating the intelligence for such a large-scale autonomous structure. To achieve this level of intelligence, three major research tasks are being conducted: development of a Bio-Inspired data analysis and information extraction from thousands of sensors; development of an analytical technique for Optimal Sensory System using Structural Observability; and creation of a bio-inspired decision-making and control system. This paper is focused on the results of our effort on the first task, namely development of a Neuro-Morphic Engineering approach, using a neuro-symbolic data manipulation, inspired by the understanding of human information processing architecture, for sensor fusion and structural diagnostics.
본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.
Reverse engineering is reproducing products by directly extracting geometric information from physical objects such as clay model wooden mock-up etc. The fundamental work in the reverse engineering is to acquire the geometric data for modeling the objects. This research proposes a novel method for data acquisition aiming at unmanned fast and precise measurement. This is come true by the sensor fusion with CCD camera using structured light beam and touch trigger sensor. The vision system provides global information of the objects data. In this case the number of data and position allocation for touch sensor is critical in terms of the productivity since the number of vision data is very huge. So we applied wavelet transform to reduce the number of data and to allocate the position of the touch probe. The simulated and experimental results show this method is good enough for data reduction.
For the satisfying performance of a oil lubricator, design of a oil controller for the system which meets the required specifications and its supporting hardware that keep their functioning is important. Among the hardware of a control system, oil system are most vulnerable to malfunction. Thus it is necessary to keep track of accurate and reliable oil readings for good fusion oil lubricator performance. In case of oil lubricator ,data loss, ssr trigger error faults, they are detected by examining the data system output values and the major values of the system, and then the faults are recognized by the analysis of symptoms of faults. If necessary electronic -sensor values are synthesized according to the types of faults, and then they are used for the controller instead of the raw data. In this paper, a fast-32bit cpu micorprocessor applied to the control of flexible link system with the sensor fault problems in the error module fer exact positioning to show the applicability. It is shown that the fusion oil lubricator can provide a satisfactory loop performance even when the sensor faults occure
This paper present effective odometry error compensation using multisensor fusion for the accurate positioning of mobile robot in navigation. During obstacle avoidance and wall following of mobile robot, position estimates obtained by odometry become unrealistic and useless because of its accumulated errors. To measure the position and heading direction of mobile robot accurately, odometry sensor a gyroscope and an azimuth sensor are mounted on mobile robot and Complementary-filter is designed and implemented in order to compensate complementary drawback of each sensor and fuse their information. The experimental results show that the multisensor fusion system is more accurate than odometry only in estimation of the position and direction of mobile robot.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권1호
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pp.156-161
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2003
An overview of our approach to autonomous navigation is presented showing how motion information can be integrated into existing navigation schemes. Particular attention is given to our short range motion estimation scheme which utilises a number of unique assumptions regarding the nature of the visual environment allowing a direct fusion of visual and range information. Graduated non-convexity is used to solve the resulting non-convex minimisation problem. Experimental results show the advantages of our fusion technique.
자율주행차는 교통사고로 인한 인명피해나, 운전으로 인해 발생하는 시간 및 비용을 줄일 수 있는 장점 때문에 개발 및 운용이 확대되고 있다. 이러한 자율주행차의 운행을 위해서는 정밀한 측위가 필수적이다. 본 연구에서는 고가의 센서를 사용하지 않고 차량 내장센서, 위성센서, 영상센서와 사전에 구축해둔 기준영상 정보를 통합하여 차량의 위치를 정밀하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 기준영상 정보는 센서 정보만 사용하였을 경우 발생하는 측위 정밀도 한계를 극복할 수 있으며, 위성신호 단절과 같은 문제 발생시에도 안정적으로 취득이 가능한 장점이 있다. 센서 및 기준영상 정보를 결합하기 위한 필터는 개별 센서의 다양한 확률 밀도 분포를 반영할 수 있는 파티클 필터를 사용하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 데이터 취득 시스템을 구축하고 이를 이용한 주행 데이터 및 기준영상 정보를 취득하였다. 위성센서에 의한 오차가 비교적 큰 주행 경로에 대해서도 주행영상 및 기준영상 정보를 함께 결합할 경우 약 0.7 m 이내의 정확도로 차량 측위가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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