This study proposes a efficient technology to control the optimal trajectory planning and real-time implementation method which can perform autonomous travelling for unmaned factory automation. Online path planning should plan and execute alternately in a short time, and hence it enables the robot avoid unknown dynamic obstacles which suddenly appear on robot's path. Based on Route planning and control algorithm, we suggested representation of edge cost, heuristic function, and priority queue management, to make a modified Route planning algorithm. Performance of the proposed algorithm is verified by simulation test.
In this paper. we suggest a vector fitness strategy for obstacle avoidance of autonomous mobile robot with genetic algorithm. Ordinary genetic algorithms provide not such a viable solution for autonomous running in a variant environment. because of the difficulty in fitness evaluation in real time. We show that the suggested method is efficient for the problem of autonomous mobile robot. Its control function evolves to adapt the varying environment. The experiment is done using the real mobile robot 'Khepera' with which we use a tournament genetic algorithm model with the Vectored Fitness Genetic Strategy.
An ultrasonic sensor is one of most popular sensor used to navigate mobile robots within environments containing obstacles. But many navigation algorithm have studied because of the drawback of ultrasonic sensor such that poor directionality, frequent misreadings, specular reflections. Also, the most crucial drawback of this algorithm, that is VFF, VFM, EDM, PFM, WFM, GFM etc. has been that the mobile robot may become trapped in a local minimum. In this paper, we present a theoretical study of a navigation algorithm which integrals a heuristic-search local minimum (or trap) recovery method with a vector-field based method to maneuver cylindric mobile robots in unknown of unstructured environments. Also, an autonomous mobile robot uses dead-reckoning to estimate the current position and orientation of a mobile robot.
There have been many autonomous robot calibration methods which form closed loop structures through the various attached sensors and mechanical fixtures. Single point calibration among them has been used for on-site calibration due to its convenience of implementation. The robot can reach a single point with infinitely many configurations so that single point calibration algorithm can be set up and easily implemented relative to the other methods. However, it is not still easy to drive the robots' sharp edge to its corresponding edge of the fixture. This is error-prone process. In this paper, we propose a 3 dimensional small displacement measuring sensor and a robot calibration algorithm based on this sensor. This method relieves the difficulty of matching two edges in the single point calibration and improves the resulting robot accuracy. Simulated study is carried out on a Hyundai HA06 robot to show the effectiveness of the proposed method over the single point calibration. And also, the resulting robot accuracy is compared with that from 3D laser tracker based calibration to show the dependency of robot accuracy on range of the workspace where the measurement data are collected.
Getting on and off an elevator is one of the most important parts for multi-floor navigation of a mobile robot. In this study, we proposed the method for the pose recognition of elevator doors, safe path planning, and motion estimation of a robot using RGB-D sensors in order to safely get on and off the elevator. The accurate pose of the elevator doors is recognized using a particle filter algorithm. After the elevator door is open, the robot builds an occupancy grid map including the internal environments of the elevator to generate a safe path. The safe path prevents collision with obstacles in the elevator. While the robot gets on and off the elevator, the robot uses the optical flow algorithm of the floor image to detect the state that the robot cannot move due to an elevator door sill. The experimental results in various experiments show that the proposed method enables the robot to get on and off the elevator safely.
This paper proposes an enhanced Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm based on matching laser image and Extended Kalman Filter (EKF). In general, laser information is one of the most efficient data for localization of mobile robots and is more accurate than encoder data. For localization of a mobile robot, moving distance information of a robot is often obtained by encoders and distance information from the robot to landmarks is estimated by various sensors. Though encoder has high resolution, it is difficult to estimate current position of a robot precisely because of encoder error caused by slip and backlash of wheels. In this paper, the position and angle of the robot are estimated by comparing laser images obtained from laser scanner with high accuracy. In addition, Speeded Up Robust Features (SURF) is used for extracting feature points at previous laser image and current laser image by comparing feature points. As a result, the moving distance and heading angle are obtained based on information of available points. The experimental results using the proposed laser slam algorithm show effectiveness for the SLAM of robot.
Cutting process has been automated by progress of CNC and CAD/CAM, but polishing process has been depended on only experiential knowledge of expert. To automate the polishing process, a polishing robot with w degrees of freedom which is attached to a machining center with 3 degrees of freedom has been developed. This automatic polishing robot is able to keep the polishing tool normal on the curved surface of die to improve a performance of polishing. Polishing task for a curved surface die demands repetitive operation and high precision, but conventional control algorithm can not cope with the problem of disturbance such as a change of load. In this research, a new sliding mode control algorithm is applied to the robot. The signal compression method is used to identify polishing robot system. to obtain an effect of 5 degrees of freedom motion, a synchronization between the machining center and polishing robot is accomplished by using M code of machining center. And also a trajectory for polishing the curved surface die by 5 degrees of freedom motion, a synchronization between the machining center and polishing robot is accomplished by using M code of machining center. And also a trajectory for polishing the curved surface die by 5 axes machining center is divided into data of two types for 3 axes machining center and 2 axes polishing robot. To evaluate polishing performance of the robot. various experiments are carried out.
이동매니퓰레이터의 중요한 특징은 잉여의 자유도가 부과되므로 여러 모드의 이동을 가능하게 하고 다양한 작업을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 이동로봇과 작업로봇이 결합된 형태를 이동매니퓰레이터라 정의하고 두 로봇이 협동하여 연속적인 하나의 작업을 수행할 때 최적의 자세를 유지할 수 있도록 한다. 이를 위하여 이동 로봇과 작업로봇의 기구학을 해석하고 이를 바탕으로 이동로봇의 Mobility를 이용하여 이동로봇의 가중치를 조정하였다. 또한 이동매니퓰레이터의 최적의 위치와 자세를 조인트 변위량의 최소화 충분조건으로 정의할 때 움직임을 최소화시키는 방법으로 Gradient Method를 이용하여 작업의 최적화 기준을 검토하였다. 이동로봇과 결합된 매니퓰레이터는 PURL-II를 이용하여 제시한 알고리즘 실현과 결과가 논의된다.
In this paper, the IR and compass sensors for the underwater system were used. The walls of the water tank have been recognized and avoided treating the walls as obstacles by the bio-mimetic underwater robot. This paper is consists of two parts: 1.The hardware part for the IR and compass sensors and 2.The software part for obstacle avoidance algorithm while the bio-mimetic robot is swimming with the obstacle recognition. Firstly, the hardware part controls through the RS-485 communications between a microcontroller and the bio-mimetic underwater robot. The software part is simulated for obstacle recognition and collision avoidance based upon the data from IR and compass sensors. Actually, the bio-mimetic underwater robot recognizes where is the obstacle as well as where is the bio-mimetic robot itself while it is moving in the water. While the underwater robot is moving at a constant speed recognizing the wall of water tank as an obstacle, an obstacle avoidance algorithm is applied for the wall following swimming based upon the IR and compass sensor data. As the results of this research, it is concluded that the bio-mimetic underwater robot can follow the wall of the water tank efficiently, while it is avoiding collision to the wall.
최근 다양한 환경에서 지능형 로봇의 안정된 이동방법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 복합 바퀴-다리형 이동 로봇의 설계 방법을 제안하고, LRF(Laser Range Finder)센서를 이용한 복합 이동형 로봇의 저전력 보행 기반 장애물 회피 알고리즘을 제안하였다. 로봇의 자세 안정화와 소비에너지를 줄이기 위해 모터 전류값을 바탕으로 자세를 보정하여 저전력 보행 알고리즘을 구현하였고, 이를 기반으로 LRF센서를 이용한 장애물 회피 알고리즘을 제안하였다. 로봇의 각 다리에서 소비되는 전력을 고르게 분포시키게 자세를 보정하여 보행을 안정화시키고, 최단 경로로 장애물을 회피하여 이동함으로써 전체 소비 에너지를 감소시키며 보행 안정성을 향상하였다. 본 연구에서 제안한 방법들은 실제 복합 이동 로봇의 보행 및 장애물 회피 실험을 통해 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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