An unstructured environment requires a robot to possess outstanding mobility and advanced control algorithms since there exist complicated configurations such as obstacle, uneven surface, etc. Especially, when a quadruped robot walks in these environments, obstacles in the walking route will obstruct the walking or may give rise to a serious trouble. In this paper, we introduce a strategy for the stable walking in unstructured environment. The proposed strategy consists of two control algorithms. One is a collision{free algorithm to avoid obstacles and the other is an algorithm to overcome any obstacle. These are based on the obstacle detection method and a shape reconstruction algorithm, Which algorithms are described in detail. In addition, the validity of these algorithms have been demonstrated through experiments using a quadruped walking robot called "MRWALLSPECT III(Multifunctional Robot for Wall inSPECTion version 3 )".
Robot navigation allows robot mobility. Therefore, mobility is an area of robotics that has been actively investigated since robots were first developed. In recent years, interest in personal service robots for homes and public facilities has increased. As a result, robot navigation within the home environment, which is an indoor environment, is being actively investigated. However, the problem with conventional navigation algorithms is that they require a large computation time for their building mapping and path planning processes. This problem makes it difficult to cope with an environment that changes in real-time. Therefore, we propose a humanoid robot navigation algorithm consisting of an image processing and optimization algorithm. This algorithm realizes navigation with less computation time than conventional navigation algorithms using map building and path planning processes, and can cope with an environment that changes in real-time.
The desired ZMP is different from the actual ZMP of a humanoid robot during actual walking and stand upright. A humanoid robot must maintain its stable posture although external force is given to the robot. A humanoid robot can know its stability with ZMP. Actual ZMP may be moved out of the foot-print polygons by external disturbance or uneven ground surfaces. If the position of ZMP moves out of stable region, the stability can not be guaranteed. Therefore, The control of the ZMP is necessary. In this paper, ZMP control algorithm is proposed. Herein, the ZMP control uses difference between desired ZMP and actual ZMP. The proposed algorithm gives reaction moment with ankle joint when external force is supplied. 3D simulator shows motion of a humanoid robot and calculated data.
Lee et al have proposed a framework for the linguistic map-based navigational planning of a mobile robot on dynamic environment and provided simulation results applied it to the static environment[1], In this paper, we extends the navigational planning of a mobile robot into dynamic environment. There are two kinds of dynamic obstacles: (1) Time-obstacles that change condition of obstacles with time. (2) Space-obstacles that move their position with time. We propose an algorithm which a mobile robot identifies and avoids the two kinds of dynamic obstacles. The proposed algorithm consists of two stages: (1) The fuzzy logic-based perception stage which identifies the dynamic obstacles around a mobile robot by using sensory data and fuzzy rules, (2) The planning stage which plans the path to goal by avoiding the dynamic obstacles[2-6]. We provide computer simulation results for a mobile robot in order to show the validity of the proposed algorithm.
This paper presents the obstacle avoidance of a biped walking robot using GA-Fuzzy algorithm. In the case of our previous studies the surface has been assumed to be flat. For the case of the environment with obstacles, however, the walking robot might be unnatural. Thus, we considered the surface contained obstacles that the robot can pass through. We propose the optimal leg trajectory data-base by using genetic algorithm and optimal leg trajectory movement about obstacles that exist in front of the robot using fuzzy approach. It is shown that the robot can move more naturally on the surface that contains obstacles.
This paper reports the development of a mobile robot for patrol using a single laser range finder. A Laser range finder is useful for outdoor environment regardless of illumination change or various weather conditions. In this paper we combined the motion control of the mobile robot and the algorithm for detecting the outdoor environment. For obstacle avoidance, we adopted the Vector Field Histogram algorithm. A laser range finder is mounted on the mobile robot and looking down the road with a small tilt angle. We propose an algorithm for detecting the surface of the road. The outdoor patrol robot platform is equipped with a DGPS system, a gyro-compass sensor, and a laser range finder. The proposed obstacle avoidance and road detection algorithms were experimentally tested in success.
In this paper, we proposed a navigation algorithm of the mobile robot for obstacle avoidance using a circular path planning method. The proposed method makes circular paths in order to avoid obstacles in the front side of the mobile robot. An optimal path for approaching to the target is selected and the linear and angular speeds for stable moving of the mobile robot are controlled. Obstacles are detected by image processing which reduce image data obtained from a web camera. Performance of the proposed algorithm is shown by experiments with application to the Pioneer-2DX mobile robot.
This paper describes an algorithm for determining robot location using appearance-based paradigm. This algorithm compress the image set using PCA(principal component analysis) to obtain a low-dimensional subspace, called the eigenspace, and it makes a manifold that represent a continuous-appearance function. To determine robot location, given an unknown input image, the recognition system first projects the image to eigenspace. Neural network use coefficients of the eigenspace to estimate the location of the mobile robot. The algorithm has been implemented and tested on a mobile robot system. In several trials it computes location accurately.
This paper suggests an algorithm that can estimate the direction of the sound source in realtime. Our intelligent service robot, WEVER, is used to implement the proposed method at the home environment. The algorithm uses the time difference and sound intensity information among the recorded sound source by four microphones. Also, to deal with noise of robot itself, the kalman filter is implemented. The proposed method takes shorter execution time than that of an existing algorithm to fit the real-time service robot. The result shows relatively small error within the range of ${\pm}$ 7 degree.
A virtual obstacle method for escaping local minima encountered by sonar-based mobile robot navigation used in real-time obstacle avoidance is presented. The new algorithm judges the mobile robot falls into local minima and helps the mobile robot escape from Et, which regards a concave obstacle as convex or flat one, virtual obstacle method. In the algorithm, it starts to make virtual-obstacle when the mobile robot meets a certain condition, then the robot mores back slowly taking inside area of local minima as obstacle gradually The new algorithm is simulated. The experimental results are presented to demonstrate the usefulness of the method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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