A swarm robot system consists of with multiple mobile robots, each of which is called an agent. Each agent interacts with others and cooperates for a given task and a given environment. For the swarm robotic system, the loss of the entire work capability by malfunction or damage to a single robot is relatively small and replacement and repair of the robot is less costly. So, it is suitable to perform more complex tasks. The essential component for a swarm robotic system is an inter-robot collaboration strategy for teamwork. Recently, the swarm intelligence theory is applied to robotic system domain as a new framework of collective robotic system design. In this paper, FA (Firefly Algorithm) which is based on firefly's reaction to the lights of other fireflies and their social behavior is employed to optimize the group behavior of multiple robots. The main application of the firefly algorithm is performed on path planning of swarm mobile robots and its effectiveness is verified by simulations under various conditions.
In this paper, we design an optimal path for multiple mobile robots. For this purpose, we propose a new method of path planning for multiple mobile robots in dynamic environment. First, every mobile robot searches a global path using a distance transform algorithm. Then we put subgoals at crooked path points and optimize them. And finally to obtain an optimal on-line local path, ever)r mobile robot searches a new path with static and dynamic obstacle avoidance.
In this research we investigate motion controller performance for mobile robots according to changes in the control loop sampling time. As a result, we suggest a proper range of the sample time, which can minimize final posture errors while improving tracking capability of the controller. For controller implementation into real mobile robots, we use a smooth and continuous motion controller, which can respect robot's path curvature limitation. We examine motion control performance in experimental tests while changing the control loop sampling time. Toward this goal, we compare and analyze experimental results using two different mobile robot platforms; one with real-time control and powerful hardware capability and the other with non-real-time control and limited hardware capability.
An adaptive formation control approach is proposed for nonhonolomic multiple mobile robots considering unknown slipping and skidding. It is assumed that unknown slipping and skidding effects are bounded by unknown constants. Under this assumption, the adaptive technique is employed to estimate the bounds of unknown slipping and skidding effects of each mobile robot. To deal with the skidding effect included in kinematics, the dynamic surface design approach is applied to design a local controller for each mobile robot. Using Lyapunov stability theorem, the adaptation laws for tuning bounds of slipping and skidding are induced and it is proved that all signals of the closed-loop system are bounded and the tracking errors and the synchronization errors of the path parameters converge to an adjustable neighborhood of the origin. Finally, simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.
In this paper, we propose an output feedback tracking control method for the wheeled mobile robots with kinematic disturbances. The kinematic disturbances should be compensated to avoid the performance degradation. Also, the unavailable velocity of the mobile robot should be estimated. These should be estimated together by designing the nonlinear observer. Based on these estimates, the output feedback controller can be designed. The stability of the mobile robot control systems using the proposed method is rigorously analyzed and the simulation results are also provided to validate the proposed method.
In this paper, an Embedded solution for fast navigation and precise positioning of mobile robots by floor features is introduced. Most of navigation systems tend to require high-performance computing unit and high quality sensor data. They can produce high accuracy navigation systems but have limited application due to their high cost. The introduced navigation system is designed to be a low cost solution for a wide range of applications such as toys, mobile service robots and education. The key design idea of the system is a simple localization approach using line features of the floor and delayed localization strategy using topological map. It differs from typical navigation approaches which usually use Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technique with high latency localization. This navigation system is implemented on single board Raspberry Pi B+ computer which has 1.4 GHz processor and Redone mobile robot which has maximum speed of 1.1 m/s.
본 논문은 미지 유동환경에서 다중 이동로봇들의 주행문제에 대한 연구결과이다. 여기에서 환경은 로봇에게는 알려져 있지 않기 때문에 로봇의 몸체에 부착된 근접센서들을 이용하여 주변환경들을 감지하여야 하고, 로봇이 충돌 없이 경로를 추적하여 목표지점에 도착하도록 기본 방책들을 조합한 지능주행 방법을 제안하였다. 이러한 대부분 기법들은 퍼지논리 제어기들을 이용하여 구현하였으며, 모든 로봇에 동일하게 적용하였다. 퍼지 제어기의 성능을 향상시키기 위해서 유전 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기의 membership function과 rules set를 진화시켰다. 모의실험 결과 제안한 방법이 주행문제에 긍정적인 결과가 있음이 증명되었다.
Small-scale ground mobile robots can access confined spaces where people or larger robots are unable. As the scale of the robot decreases, the relative size of the environment increases; therefore, maintaining the mobility of the small-scale robot is required. However, small-scale robots have limitations in using a large number of high-performance actuators, powerful computational devices, and a power source. Insects can effectively navigate various terrains in nature with their legged motion. Discrete contact with the ground and the foot enables creatures to traverse irregular surfaces. Inspired by the leg motion of the insect, researchers have developed small-scale robots and they implemented swing and lifting motions of the leg by designing leg linkages that can be adapted to small-scale robots. In this paper, we propose a leg linkage design for insect-inspired small-scale ground mobile robots. To use minimal actuation and reduce the control complexity, we designed a 1-DOF 3-dimensional leg linkage that can generate a proper leg trajectory using one continuous rotational input. We analyzed the kinematics of the proposed leg linkage to investigate the effect of link parameters on the foot trajectory.
In this paper, we propsoe a new method of th ecommunication system for cooperative behaviors and works in collective autonomous mobile robots. A communication function among the collective robots is essential to intelligent cooperative works. In genral, global communication is effective for small number of robots. However when the number of robot goes on increasing, this becomes difficult to be realized because of limited communication capacity and increasing amount of information to handle. And also the problems such as communciation interfeence and improper message transmission occur. So we propose local communication system based on infrared sensor to realize the cooperative behavior among robots as the solution of above problem. It is possible to prevent overflow of information and exchange of complex information by fusion sign board model which transmits the information to unspecified robots and message passing model which communicate a specific robot. And we formularize optimal communication range by analysis of information propagation mechanism from the proposed comunication system. At last we verify the effectiveness of the proposed communication system from example of cooperative works.
This paper presents a maximum velocity trajectory planning algorithm for differential mobile robots with wheel velocity constraint to cope with physical limits in the joint space for two-wheeled mobile robots (TMR). In previous research, the convolution operator was able to generate a central velocity that deals with the physical constraints of a mobile robot while considering the heading angles along a smooth curve in terms of time-dependent parameter. However, the velocity could not track the predefined path. An algorithm is proposed to compensate an error that occurs between the actual and driven distance by the velocity of the center of a TMR within a sampling time. The velocity commands in Cartesian space are also converted to actuator commands to drive two wheels. In the case that the actuator commands exceed the maximum velocity the trajectory is redeveloped with the compensated center velocity. The new center velocity is obtained according to the curvature of the path to provide a maximum allowable velocity meaning a time-optimal trajectory. The effectiveness of the algorithm is shown through numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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