In this paper, a real-time obstacle avoidance for mobile robot based on the readings of the ultrasonic sensors is presented. The twenty eight ultrasonic sensors are arranged in ring and controlled by microprocessor. The readings of the ultrasonic sensor is converted into the virtual forces called repulsive forces, which are the elastic and damping forces. Then, the direction and speed of mobile robot in the cluttered environment are determined by the virtual forces. The effectiveness of the proposed method is verified from a series of simulation studies.
This paper gives the Sonic Range Finder(SRF) Array which detects the unknown obstacles on the mobile robot's path. This SRF Array gives mobile robot's circumstance information wider, processes and transfers them to the locomotion module to construct the modify path. In this system, 8 pairs of the 40 KHz ultrasonic sensors constitute the SRF Array, including a pair of reference sensors to correct the errors, 4051 analog multiplexer and demultiplexer swtch the sensor with time and 8031-on chip micro computer controls processes the data and communication the others.
스마트폰에 내장된 각종 센서를 통해 획득할 수 있는 정보는 사용자의 움직임, 상황 등을 파악하고 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서와 자이로스코프 센서에서 얻은 정보를 분석하여 'I', 'S', 'Z' 모션을 인식하는 두 가지 규칙기반 시스템을 제안한다. 먼저, 각 모션에 대한 가속도 및 각속도의 특성을 분석한다. 이를 기반으로 두 가지 종류의 규칙기반 모션 인식 시스템을 제안하고 이를 안드로이드 앱으로 구현하여 각 모션에 대한 성능을 비교한다. 두 가지 규칙기반시스템은 각 모션에 대해서 90% 이상의 인식률을 보이며 앙상블을 이용한 규칙기반 시스템은 다른 시스템보다 향상된 성능을 보인다.
This paper presents the new obstacle avoidance method that is composed of vision and sonar sensors, also a navigation algorithm is proposed. Sonar sensors provide poor information because the angular resolution of each sonar sensor is not exact. So they are not suitable to detect relative direction of obstacles. In addition, it is not easy to detect the obstacle by vision sensors because of an image disturbance. In This paper, the new obstacle direction measurement method that is composed of sonar sensors for exact distance information and vision sensors for abundance information. The modified splitting/merging algorithm is proposed, and it is robuster for an image disturbance than the edge detecting algorithm, and it is efficient for grouping of the obstacle. In order to verify our proposed algorithm, we compare the proposed algorithm with the edge detecting algorithm via experiments. The direction of obstacle and the relative distance are used for the inputs of the fuzzy controller. We design the angular velocity controllers for obstacle avoidance and for navigation to center in corridor, respectively. In order to verify stability and effectiveness of our proposed method, it is apply to a vision and sonar based mobile robot navigation system.
최근 들어 무선 센서망은 저렴한 가격과 망 구성의 용이함 덕분에 많은 관심을 끌고 있다. 특히, 사람들이 직접 센서를 설치할 수 없는 재난 지역이나 위험 지역에 공중에서 센서를 뿌리는 것만으로도 망을 구성할 수 있다는 것은 상당히 중요한 장점이다. 하지만, 공중에서 센서를 흩뿌려 망을 설치하는 경우 센서들이 최적의 장소에 설치될 수가 없는데, 이는 최적의 위치에 설치된 센서망에 비해 더 많은 에너지의 사용, 그에 따른 수명의 단축 등 상당한 성능 저하를 감수해야 한다. 게다가 센서들이 계획적으로 설치된 망과는 달리 임의로 설치된 경우에는 센서들의 감지 영역에 포함되지 못하는 부분들이 생길 수 있다. 이 논문에서는 감지 영역을 벗어난 지역으로 이동 가능한 센서들을 움직여 전체 망의 감지 능력을 향상시키는 센서 재배치 방법을 제안한다. 실험 결과, 이 논문의 제안 방법이 기존 방법들에 비해 넓은 감지 능력과 센서망의 수명 향상을 가져오는 것으로 확인되었다.
This Paper is to find out a solution for the full-coverage algorithm requiring the real-time processing such as mobile home service robots and vacuum cleaner robots. Previous methods are used by adopting based grid approach method. They used lots of sensors, a high speed CPU, expensive ranger sensors and huge memory. Besides, most full-coverage algorithms should have a map before obstacle avoidance. However, if a robot able to recognize the tangent vector of obstacles, it is able to bring the same result with less sensors and simplified hardware. Therefore, this study suggests a topological based approach and a local obstacle voidance method using a few of PSD sensors and ultra sonic sensors. The simulation results are presented to prove its applicability.
This paper proposes the algorithm which a mobile robot tracks the object captured by ultrasonic sensors of the robot and automatically generates a path according to the object In the proposed algorithm, a robot detects movements of the object as using ultrasonic sensors and then the robot follows the moving object. This algorithm simplifies robot path planning. The eight ultrasonic sensors on the robot capture distances between the robot and objects. The robot detects the movements of the object by using the changes of the distances captured by ultrasonic sensors. The target position of the robot is determined as the position of the detected moving object. The robot follows the object according to this movement strategy. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through experiments.
In this paper, we present an infrared sensors aided map building method for mobile robot using genetic algorithm and fuzzy logic. Existing Bayesian update model using ultrasonic sensors only has a problem of the quality of map being degraded in the wall with irregularity which is caused by the wide beam width of sonar waves and Gaussian probability distribution. In order to solve this problem we propose an improved method of map building using supplementary infrared sensors. In the method, wide beam width of sonar waves is divided by infrared sensors and probability is distributed according to infrared sensors' information using fuzzy logic and genetic algorithm.
In this paper, we propose a modified ORB-SLAM (Oriented FAST and Rotated BRIEF Simultaneous Localization And Mapping) for precise indoor navigation of a mobile robot. The exact posture and position estimation by the ORB-SLAM is not possible all the times for the indoor navigation of a mobile robot when there are not enough features in the environment. To overcome this shortcoming, additional IMU (Inertial Measurement Unit) and encoder sensors were installed and utilized to calibrate the ORB-SLAM. By fusing the global information acquired by the SLAM and the dynamic local location information of the IMU and the encoder sensors, the mobile robot can be obtained the precise navigation information in the indoor environment with few feature points. The superiority of the modified ORB-SLAM was verified to compared with the conventional algorithm by the real experiments of a mobile robot navigation in a corridor environment.
모바일 센서 네트워크(Mobile Sensor Network)의 노드(Node)인 모바일 센서 차량(Mobile Sensor Vehicles)들은 특정 지역에 관해 획득한 정보를 서로 교환하고 통합하는 과정을 거쳐 자신의 위치를 파악하게 되는데 이를 지역화(localization)라 한다. 이때 모바일 센서 차량은 탑재된 각종 센서를 이용하여 자신의 위치 정보를 파악한다. 본 연구에서는 데드-레코닝(Dead-Reckoning), 컴퓨터 비전 기법, 그리고 RSSI(Received Signal Strength Identification)를 사용한 모바일 센서 차량(MSV)의 지역화 정밀도를 향상시키는 방안을 제시하고, 각각의 방식들이 가진 장점을 융합하여 보다 정밀한 지역화를 할 수 있는지 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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