로봇 내비게이션

Robot navigation
시각 및 센서 모터 정보를 이용한 로봇 내비게이션 (2013)

로봇 위치 지정은 기준 프레임 내에서 로봇 자체의 위치와 방향을 설정할 수 있는 능력을 나타냅니다.경로 계획은 동일한 기준 프레임 또는 좌표 내에서 로봇의 현재 위치와 목표 위치를 결정해야 한다는 점에서 사실상 지역화의 확장입니다.지도 작성은 미터법 지도 모양이거나 로봇 참조 프레임의 위치를 설명하는 임의의 표기법일 수 있습니다.[citation needed]

모든 모바일 장치의 경우 환경에서 탐색할 수 있는 기능이 중요합니다.충돌과 같은 위험한 상황과 안전하지 않은 조건(온도, 방사선, 날씨 노출 등)을 피하는 것이 우선이지만 로봇이 로봇 환경의 특정 장소와 관련된 목적을 가지고 있다면 그러한 장소를 찾아야 합니다.이 글에서는 내비게이션의 기술에 대한 개요를 제시하고 로봇 내비게이션의 기본 블록, 내비게이션의 종류를 파악하고 관련 건물 구성 요소를 자세히 살펴볼 것입니다.

로봇 내비게이션은 로봇이 기준 프레임에서 자신의 위치를 결정한 다음 목표 위치를 향해 경로를 계획하는 능력을 의미합니다.로봇 또는 다른 이동성 장치가 환경에서 탐색하기 위해서는 표현, 즉 환경의 지도와 그 표현을 해석할 수 있는 능력이 필요합니다.

내비게이션은 세 가지 기본 역량의 조합으로 정의할 수 있습니다.[1]

  1. 자체 현지화
  2. 경로계획
  3. 지도 작성 및 지도 해석

일부 로봇 네비게이션 시스템은 위치 지정과 매핑을 동시에 사용하여 주변 환경의 3D 재구성을 생성합니다.[2]

비전 기반 내비게이션

비전 기반 네비게이션 또는 광 네비게이션은 컴퓨터 비전 알고리즘 및 광 센서를 사용하여 CCD 배열을 사용하는 레이저 기반 레인지 파인더 및 광측정 카메라를 포함하여 주변 환경에서 현지화에 필요한 시각적 특징을 추출합니다.그러나 비전 정보를 이용한 탐색 및 현지화 기법은 다양하며, 각 기법의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

  • 환경을 표현하는 거죠
  • 감지 모델
  • 국소화 알고리즘

비전 기반 내비게이션 및 그 기술에 대한 개요를 제공하기 위해 실내 내비게이션 및 실외 내비게이션에서 이러한 기술을 분류합니다.

실내 내비게이션

움직이는 카메라에 의한 자기 움직임 추정

로봇을 목표 위치로 이동시키는 가장 쉬운 방법은 단순히 로봇을 이 위치로 안내하는 것입니다.이 지침은 유도 루프 또는 자석을 바닥에 묻거나, 바닥에 선을 그리거나, 비콘, 마커, 바코드 등을 환경에 배치하는 등 다양한 방법으로 수행할 수 있습니다.이러한 AGV(Automated Guided Vehicle)는 운송 작업을 위한 산업 시나리오에서 사용됩니다.IMU 기반 실내 측위 장치를 통해 로봇의 실내 내비게이션이 가능합니다.[3][4]

매우 다양한 종류의 실내 내비게이션이 있습니다.실내외 네비게이션 시스템의 기본 참조는 Guilhermen N의 "이동 로봇 네비게이션에 대한 비전: 설문조사"입니다.데수자와 아비나쉬 C. 카크.

또한 "Vision based positioning"과 AVM Navigator를 참조하십시오.

자율비행제어기

일반적인 오픈 소스 자율 비행 제어기는 전자동 모드로 비행할 수 있고 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 지상에서 이륙하여 정해진 고도로 비행합니다.
  • 하나 이상의 경유지로 이동
  • 지정된 점 주위를 도는 것
  • 발사 위치로 돌아가기
  • 지정된 속도로 하강하여 항공기 착륙

온보드 비행 제어기는 GPS를 사용하여 항법 및 안정화된 비행을 수행하며, 종종 위성 기반 증강 시스템(SBAS) 및 고도(기압) 센서를 추가로 사용합니다.[5]

관성항법

공중에 떠 있는 로봇을 위한 몇몇 네비게이션 시스템은 관성 센서를 기반으로 합니다.[6]

음향항법

자율 수중 차량은 수중 음향 측위 시스템에 의해 안내될 수 있습니다.[7]음파 탐지기를 이용한 항해 시스템도 개발되었습니다.[8]

무선항법

또한 로봇은 무선 네비게이션을 사용하여 자신의 위치를 파악할 수 있습니다.[9]

참고 항목

참고문헌

  1. ^ 스타크니스, 키릴."로봇 지도와 탐험" 제55권스프링어, 2009년
  2. ^ 푸엔테스 파체코, 호르헤, 호세 루이스 아센시오, 후안 마누엘 렌돈 만차."시각적 동시 현지화 및 매핑: 설문조사"인공지능 리뷰 43.1 (2015): 55-81
  3. ^ Chen, C.; Chai, W.; Nasir, A. K.; Roth, H. (April 2012). "Low cost IMU based indoor mobile robot navigation with the assist of odometry and Wi-Fi using dynamic constraints". Proceedings of the 2012 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium. pp. 1274–1279. doi:10.1109/PLANS.2012.6236984. ISBN 978-1-4673-0387-3. S2CID 19472012.
  4. ^ GT Silicon (2017-01-07), An awesome robot with cool navigation and real-time monitoring, archived from the original on 2021-12-12, retrieved 2018-04-04
  5. ^ "Flying AutoQuad".
  6. ^ Bruno Siciliano; Oussama Khatib (20 May 2008). Springer Handbook of Robotics. Springer Science & Business Media. pp. 1020–. ISBN 978-3-540-23957-4.
  7. ^ Mae L. Seto (9 December 2012). Marine Robot Autonomy. Springer Science & Business Media. pp. 35–. ISBN 978-1-4614-5659-9.
  8. ^ John J. Leonard; Hugh F. Durrant-Whyte (6 December 2012). Directed Sonar Sensing for Mobile Robot Navigation. Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-4615-3652-9.
  9. ^ Oleg Sergiyenko (2019). Machine Vision and Navigation. Springer Nature. pp. 172–. ISBN 978-3-030-22587-2.

추가열람

  • Desouza, G.N.; Kak, A.C. (2002). "Vision for mobile robot navigation: A survey". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 24 (2): 237–267. doi:10.1109/34.982903.
  • 이동 로봇 네비게이션 조나단 딕슨, 올리버 헨리히 - 1997년 6월 10일
  • Becker, M.; DANTAS, Carolina Meirelles; MACEDO, Weber Perdigãoo, "이동 로봇을 위한 장애물 회피 절차"In: Paulo Eigi Miyagi; Oswaldo Horikawa; Emilia Villani. (Org.).메카트로닉스 분야 ABCM 심포지엄 시리즈, 2권 1판상파울루 - SP: ABCM, 2006, v. 2, p. 250-257ISBN 978-85-85769-26-0

외부 링크