We present a robust localization algorithm using particle filter for mobile robots in a dynamic environment. It is difficult to describe moving obstacles like people or other robots on the map and the environment is changed after mapping. A mobile robot cannot estimate its pose robustly with this incomplete map because sensor observations are corrupted by un-modeled obstacles. The proposed algorithms provide robustness in such a dynamic environment by suppressing the effect of corrupted sensor observations with a selective update or a sampling from non-corrupted window. A selective update method makes some particles keep track of the robot, not affected by the corrupted observation. In a sampling from non-corrupted window method, particles are always sampled from several particle sets which use only non-corrupted observation. The robustness of proposed algorithm is validated with experiments and simulations.
Accurate estimation of the robot's position has an important role in autonomous navigation. Odometry is one of the most widely used techniques for mobile robot positioning. However, odometry has a well-known drawback that the position errors are accumulated when the travel distance increases. The UMBmark method is the conventional odometry calibration scheme for two wheel differential mobile robots. In the UMBmark method, the approximations for small angles are used in order to simplify the calculations. In this paper, we propose the new calibration scheme by using experimental orientation errors. Kinematic parameters can be calculated accurately without approximations by using experimental orientation errors. The numerical simulation and experimental results show that the odometry accuracy can be improved by the proposed method.
In this paper we propose an eminent controller for wheeled mobile robots. This controller consists of an input-output linearization controller trying to stabilize the system and a neural network controller to compensate for uncertainties. The uncertainties are divided into two parts. First unstructured uncertainties include the elements related with system order such as friction disturbance. Second structure uncertainties are the incorrect system parameters A neural network structure of the proposed overall controller learns structural errors of the wheeled mobile robots with uncertainties and includes the neural network output. This controller learns quickly the model and has good tracking performance Simulation results show that the proposed controller is more efficient than analog controllers.
Autonomous mobile robots are required to achieve multiple goals while responding quickly to the dynamic environments. An appropriate robot control architecture, which clearly and systematically defines the relationship among the inputs, the processing functions and the outputs, thus needs to be embedded in the robot controller. This paper proposes a kind of hybrid control architecture which combines the key features of the two well-known robot control architectures; hierarchical and behavioral- based. The overall control architecture consists of three layers, i.e. the highest planner, the middle plan executor, and the lowest monitor and behavior-based controller. In the planned situation, only one behavior module is chosen by the logical coordinator in the plan executor according to the way point bin. In the exceptional situation, the central controller in the plan executor issues an additional control command to reach the planned way point. Several simulations and experiments with autonomous mobile robot show that the proposed architecture enables the robot controller to achieve the multiple sequential goals even in dynamic and uncertain environments.
In this paper, we construct the infrastructure with wireless LAN for the teleoperating system of mobile robots. For the stable teleoperating system, we develope an algorithm that measure communication time delay on real-time. We propose the force-reflected teleoperation method that control the stiffness of joystick according to VFH(Vector Field Histogram). Also, an obstacle avoidance method using VFH is presented for the mobile robot to move to the indicated direction without collision. Experiments are conducted to demonstrate the feasibility of the proposed methods.
This paper introduces several mobile robots developed by using LEGO MIDSTORM for experimental studies of robotics engineering education. The first mobile robot is the line tracer robot that tracks a line, which is a prototype of wheel-driven mobile robots. Ultra violet sensors are used to detect and follow the line. The second robot system is a two-wheel balancing robot that is somewhat nonlinear and complex. For the robot to balance, a gyro sensor is used to detect a balancing angle and PD control is used. The last robot system is a combined system of a line tracer and a two-wheel balancing robot. Sensor filtering and control algorithms are tested through experimental studies.
본 논문에서는 CHT(Circular Hough Transform)을 이용한 이동 로봇의 물체 추적 방식을 제안한다. 제안한 방식은 연산 속도를 높이기 위해 1차원 투영방법을 이용하여 움직이는 객체의 영역을 추출하고, CHT를 적용하여 원형의 물체를 검출한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 CMOS 카메라를 장착한 ARM 프로세서 기반의 이동로봇을 설계하여 공 모양의 이동 물체 추적 실험을 수행한다.
A mobile robot should be designed to navigate with collision avoidance capability in the real world, coping with the changing environment flexibly. In this paper, a novel navigation method is proposed for fast moving mobile robots using limit-cycle characteristics of the 2nd-order nonlinear function. It can be applied to robots in dynamically changing environment such as the robot soccer. By adjusting the radius of the motion circle and the direction of the obstacle avoidance, the mobile robot can avoid the collision with obstacles and move to the destination point. To demonstrate the effectiveness and applicability, it is applied to the robot soccer. Simulations and real experiments ascertain the merits of the proposed method.
This paper proposes a new sliding-surface-based tracking control system for nonholonomic mobile robots with disturbance. To design a robust controller, we consider the kinematic model and the dynamic model of mobile robots with disturbance. We also propose a new sliding surface to solve the problem of previous study. That is, since the new sliding surface is composed of differentiable functions unlike the previous study, we can obtain the control law for arbitrary trajectories without any constraints. From the Lyapunov stability theory, we prove that the position tracking errors and the heading direction error converge to zero. Finally, we perform the computer simulations to demonstrate the performance of the proposed control system.
$\textbullet$ Lack of exact dynamic modeling of omni-directional mobile robots $\textbullet$ The exact dynamic model of the mobile robots including the wheel dynamics $\textbullet$ The joint-space and operational-space dynamic model of the mobile are dervied as anaytical forms $\textbullet$ Comparison between the discrepancy of the incomplete dynamic and the exact dynamic $\textbullet$ Useful aspect of redundant actuation
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[게시일 2004년 10월 1일]
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