This paper presents a new solution approach to moving obstacle avoidance problem for a mobile robot. A new concept avoidability measure(AVM) is defined to describe the state of a pair of a robot and an obstacle regarding the collision between them. As an AVM, virtual distance function(VDF) is derived as a function of the distance from the obstacle to the robot and outward speed of the obstacle relative to the robot. By keeping the virtual distance above some positive limit value, the robot avoids the obstacle. In terns of the VDF, an artificial potential field is constructed to repel the robot away from the obstacle and to attract the robot toward a goal location. At every sampling time, the artificial potential field is updated and the force driving the robot is derived form the gradient of the artificial potential field. The suggested algorithm drives the robot to avoid moving obstacles in real time. Since the algorithm considers the mobility of the obstacle as well as the distance, it is effective for moving obstacle avoidance. Some simulation studies show the effectiveness of the proposed approach.
This paper presents a new method for automatically calibrating robot link (Kinematic) parameters during the process of estimating motion parameters of a moving object. The motion estimation is performed based on stereo cameras mounted on the end-effector of a robot manipulator. This approach significantly differs from other calibration approaches in that the calibration is achieved by simply observing the motion of the moving object (without resorting to any other external calibrating tools) at numerous and widely varying joint-angle configurations. A differential error model, which expresses the measurement errors of a robot in terms of robot link parameter errors and motion parameters, is developed. And then a measurement equation representing the true measurement values is derived. By estimating the above two kinds of parameters minimizing the difference between the measurement equations and the true moving pattern, the calibration of the robot link parameters and the estimation of the motion parameters are accomplished at the same time.
본 연구에서는 클린룸에서의 3차원 유동해석을 수행하였다. 로봇실험 장치에서 로봇의 움직임에 의해 형성되는 유동장에 대한 수치적인 분석을 본 연구에서는 다루고 있으며, 클린룸에서 로봇의 움직임에 대한 영향을 분진이 쌓이는 영역을 찾기 위해서 진행된다. 다관절 로봇의 움직임에 의해 생성되는 바닥 표면의 분진은 유동장 분석에 의해 예측될 수 있으며, 해석결과는 커다란 스월유동이 움직이는 로봇 주위에서 생성된다고 분석된다. 따라서, 가장 바람직한 유동 조건은 공기의 입구와 출구부의 위치를 다시 정하여 유동속도를 변화시키면서 검토해야 한다.
This paper presents the robot vision control schemes based on the Newton-Raphson (N-R) and the Extended Kalman Filter (EKF) methods for the tracking of moving targets. The vision system model used in this study involves the six camera parameters. The difference is that refers to the uncertainty of the camera's orientation and focal length, and refers to the unknown relative position between the camera and the robot. Both N-R and EKF methods are employed towards the estimation of the six camera parameters. Based on the these six parameters estimated using three cameras, the robot's joint angles are computed with respect to the moving targets, using both N-R and EKF methods. The two robot vision control schemes are tested by tracking the moving target experimentally. Given the experimental results, the two robot control schemes are compared in order to evaluate their strengths and weaknesses.
This paper proposed the robot vision control method to track a moving rigid body target using the vision system model that can actively control camera parameters even if the relative position between the camera and the robot and the focal length and posture of the camera change. The proposed robotic vision control scheme uses a batch method that uses all the vision data acquired from each moving point of the robot. To process all acquired data, this robot vision control scheme is divided into two cases. One is to give an equal weight for all acquired data, the other is to give weighting for the recent data acquired near the target. Finally, using the two proposed robot vision control schemes, experiments were performed to estimate the positions of a moving rigid body target whose spatial positions are unknown but only the vision data values are known. The efficiency of each control scheme is evaluated by comparing the accuracy through the experimental results of each control scheme.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제5권1호
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pp.27-35
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2004
In the field of machine vision using a single camera mounted on a mobile robot, although the detection and tracking of moving objects from a moving observer, is complex and computationally demanding task. In this paper, we propose a new scheme for a mobile robot to track and capture a moving object using images of a camera. The system consists of the following modules: data acquisition, feature extraction and visual tracking, and trajectory generation. And a single camera is used as visual sensors to capture image sequences of a moving object. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the active camera. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to capture the moving object, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The experimental results of tracking and capturing of the target object with the mobile robot are presented.
This paper discusses the method of moving object detection for biped robot walking. Most researches on vision based object detection have mostly focused on fixed camera based algorithm itself. However, developing vision systems for biped walking robot is an important and urgent issue since hired walking robots are ultimately developed not only for researches but to be utilized in real life. In the research, method for moving object detection has been developed for task assignment and execution of biped robot as well as for human robot interaction (HRI) system. But these methods are not suitable to biped walking robot. So, we suggest the advanced method which is suitable to biped walking robot platform. For carrying out certain tasks, an object detecting system using modified optical flow algorithm by wireless vision camera is implemented in a biped walking robot.
If a mobile robot is used in a real situation, robot must face a moving obstacles. In that case, the collision avoidance algorithm for moving obstacle is a indispensible element in mobile robot control. We csrried out a research to find and evaluate the advanced algorithm for mobile robot. At first we generate the continous path for mobi;e robot. Then by creating a curved path for avoidance, the mobile robot can change its path smoothly. Smoothed path made the robot adapt more effectively to the changing of path. Under time-varying condition, computer simulation was performed to show the validation of proposed algorithm.
Automatic tracking of a moving object such as a person is a demanding technique especially in surveillance. This paper describes an experimental system for tracking a moving object on the ground by using a visually controlled aerial robot. A blimp is used as the aerial robot in the proposed system because of its locality in motion and its silent nature. The developed blimp is equipped with a camera for taking downward images and four rotors for controlling the progression. Once a camera takes an image of a specified moving object on the ground, the blimp is controlled so that it follows the object by the employment of the visual information. Experimental results show satisfactory performance of the system. Advantages of the present system include that images from the air often enable us to avoid occlusion among objects on the ground and that blimp’s progression is much less restricted in the air than, e.g., a mobile robot running on the ground.
To follow a moving target keeping a certain distance it is essential for a mobile robot to detect the target first and to measure its pose and velocity. This paper proposes a new solution for this problem using the accumulated ultrasonic image which is constructed by accumulating the returned ultrasonic signal along the time axis for a certain number of measurement periods. A moving target is separated by selecting the trajectory whose inclination is different from others in the imag since the inclination of a trajectory represents the relative speed of the target against the mobile robot. The proposed algorithm was implemented on a mobile robot and has shown that the robot follows a moving target successfully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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