Mobile Robots are able to move themselves anywhere, whereas robot manipulators are stationary. Therefore, mobile robots can carry out a variety of tasks within wide areas and are found in various fields for diverse uses: guard robots, usher robots, guide robots, carrier robots, or porter robots in offices, hospitals, airports, or stations. Robots, or unmanned vehicles, are used to transport products and materials in industrial sites, such as factories and terminal yards in ports. Note that the mobile robot must have the ability to follow and track a moving target-object and conduct multiple tasks in a given environment. For example, a robot that delivers medical tools tracks staff in hospitals. The porter robot follows guests in hotels and passengers in airports. In factories and ports, the transportation of products is conducted in a series of several vehicles. A vehicle transports the products along the path of the vehicle in front of it. Thus, the target-following function is considered as one of the fundamental technologies in the field of intelligent mobile robotics.
In this paper, a system that allows a follower-robot to follow and track a moving target-object is defined as the Target Following Robot System (TFRS). This paper proposes an effective target-following scheme for mobile robots. We divided the TFRS into a detecting process and a tracking process and analyzed the problems in previous studies. The objective of the detecting process is to detect the state of the target-object at all times. Some previous studies proposed schemes for detecting target-objects in a simple environment, such as an open space without obstacles. It is more difficult to apply these algorithms to a complex environment with obstacles. To solve this problem, the Network-based Extended-RFID Localization System (NE-RLS) was designed and a localization algorithm was proposed. The positions of the mobile agents, follower-robot, and target-object, were acquired from the NE-RLS that included the proposed localization algorithms. To estimate the state of the mobile agents, a state model and a Kalman-filter were used. The objective of the tracking process is to generate a stable tracking path for the follower-robot. In the previous studies, the follower-robot drove toward the actual position of the target-object. If the target-object moved drastically, the path of the follower-robot could become an unstable trajectory, such as a zigzag type of trajectory. The Virtual Tracking-goal Algorithm (VTA) was suggested to generate a stable tracking path for the follower-robot in spite of movement of the target-object. For collision avoidance of obstacles, the behavior of the follower-robot was included in the tracking process. The overall flow of the target-following system is organized using a combination of the detecting process and the tracking process. Finally, the utility of these algorithms was verified experimentally.
모바일 로봇은 산업현장에서 주로 사용되고 있는 로봇 매니퓰레이터와 비교하여, 자신의 기저를 어디든지 이동 시킬 수 있는 이동특성을 가진다. 이동특성을 바탕으로 모바일 로봇은 작업공간의 넓이에 구애받지 않고, 실내 외의 어느 지역에서라도, 여러 임무를 수행할 수 있고, 다양한 분야에 적용될 수 있다. 최근에 우리는 회사, 병원, 공항 등에서 경비로봇, 안내로봇, 운반로봇과 같은 모바일 로봇 시스템을 자주 접할 수 있다. 또한, 공장이나 항만과 같은 대규모 산업현장에서도 제품 및 재료들을 자동으로 수송하는 로봇 플랫폼 혹은 자동화 무인 차량들을 볼 수 있다. 여기서, 우리는 모바일 로봇은 어떤 목표물을 추종하고 추적하는 기능을 가져야 한다는 것을 느낄 수 있다. 예를 들면, 의료용 장비나 도구를 운반하는 로봇은 병원에서 간호사나 의사를 따라가야 한다. 짐을 운반하는 로봇은 공항에서는 승객을, 호텔에서는 손님을 따라가면서 짐을 운반해야 한다. 공장이나 항만과 같은 곳에서는 제품의 수송이 여러 대의 작업차량에 의해 연속적으로 이루어진다. 작업차량은 앞 차량의 경로를 따라서, 제품을 수송할 수 있다. 다시 말해, 모바일 로봇의 목표 추종 기능을 로봇의 자율 이동을 위한 중요한 기능 중에 하나로 볼 수 있다.
본 논문에서 모바일 로봇이 움직이는 목표물을 추종하고 추적하는 시스템을 목표 추종 로봇 시스템 (TFRS) 으로 정의한다. 본 논문은 목표 추종 로봇 시스템에 초점을 맞추고, 모바일 로봇을 위한 효과적인 목표물 추종 기법을 제안한다. 효율적인 연구진행을 위해, 목표 추종 로봇 시스템을 인지과정과 추적과정으로 구분하고, 이전 연구들의 문제점을 분석하였다. 인지과정에서의 연구 목표는 목표물의 상태를 항상 인지하는 것이다. 이전의 논문들은 장애물이 없는 간단한 환경에서 목표물을 인지하기 위한 기법을 제안하였다. 이전의 알고리즘을 장애물이 존재하는 복잡한 환경에 적용하기는 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크 기반의 RFID 위치 추정 시스템 (NE-RLS) 와 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 목표물과 모바일 로봇의 위치는 위치추정알고리즘이 포함된 네트워크 기반의 RFID 위치 추정 시스템으로부터 얻어진다. 상태를 추정하기 위해 상태 모델과 칼만 필터를 사용하였다. 추적과정에서는 모바일 로봇의 목표물 추적경로를 안정되게 계획하는 것이 목표이다. 이전의 논문에서는 로봇이 목표물의 실제 위치를 추적하는데, 이렇게 되면, 목표물이 급격하게 움직일 때, 로봇의 경로가 불안정하게 생성될 수 있다. 본 논문에서는 목표물의 급격한 움직임에도, 로봇이 안정되게 목표물을 추적할 수 있도록, 가상 추적 알고리즘 (VTA) 를 제안하였다. 또한, 추적과정에서 장애물과의 충돌에 대응하는 회피과정을 포함시켰다. 인지과정과 추적과정을 결합하여 목표물 추적을 위한 전체 흐름을 구성하였다. 마지막으로, 실제 모바일 로봇 시스템을 사용하여 제안한 알고리즘을 검증하였다. 실험결과를 통해 제안한 알고리즘이 이전의 연구보다 우수하다는 점을 보였고, 실제 모바일 로봇 시스템에서 활용될 수 있음을 보였다.
