Localization for autonomous mobile robots is the process of determining the position and the orientation (or the pose) of the robot in any given environment. Localization is a fundamental technique to navigate, explore, or perform their intended tasks successfully without human intervention. Moreover, the robots should be able to acquire an accurate model of their environment. This ability is a major precondition of fulfill the autonomy truly.
In this dissertation, localization and mapping algorithms for mobile robots in an indoor environment are presented. This study considers active beacon location systems. For a limited workspace of indoor environments, these systems are simple, accurate with minimal processing and reliable in beacon detection. Ultrasonic sensors are also used as the main perception sensor, which are simple but powerful sensors to get distance measurements, i.e., time-of-flights (TOFs), for the effective localization of a robot. Hence, the ultrasonic localization system is presented with several ultrasonic transmitters (Txs) at known or unknown positions (typically attached to the ceiling) and a 2-D isotropic ultrasonic receiver (Rx) array composed of three Rxs mounted on mobile robots. The objective of this configuration is to consider the minimum number of Txs and Rxs required to reduce installation and maintenance cost while maintaining the ability to obtain the robot`s posture uniquely and accurately.
For this system, an efficient and accurate TOF estimation algorithm of ultrasonic signal is presented. An emitting method of a ultrasonic signal including code modulation is presented for a Tx module. A matched filter with reduced calculation is also presented for a Rx module. The aforementioned methods are implemented in a resource constrained system, which has limitations of memory size and clock speed. Experimental results show the accuracy of the proposed method and system.
In this system, a novel accurate ultrasonic hybrid global self-localization (UHL) algorithm is proposed for determining the posture or pose (i.e., the position and the orientation) of indoor mobile robots when they are stationary. This algorithm is a hybrid type utilizing selective direct and indirect methods to obtain the best possible accuracy on position and orientation, which minimizes a new performance index with significant points. To create of selection criteria, Monte Carlo simulation is used. Experimental results demonstrate the validity and accuracy of the proposed algorithm.
An accurate dynamic ultrasonic hybrid localization (DUHL) system is presented for autonomous navigation of indoor mobile robots using multiple ultrasonic distance measurements and an extended Kalman filter (EKF). The moving speed of the robots is not negligible. We present an EKF-based algorithm with a state/observation vector composed of the robot pose using odometric and ultrasonic distance measurements. A dynamic distance estimation method is presented to track the estimates of ultrasonic distance information from available Txs of interest using both odometric information and actual ultrasonic distance measurements. This continuous dynamic distance estimation allows persistent use of the aforementioned UHL algorithm to accurately determine the robot pose. Experimental results with various trajectories clearly show that the proposed method is much more accurate than only the hybrid self-localization algorithm (without the dynamic distance estimation method).
A dynamic ultrasonic hybrid simultaneous localization and mapping (DUH-SLAM) is presented using odometry and ultrasonic distance measurements between Txs and Rxs. An EKF-SLAM using a state composed of a robot pose and positions of Txs and an observation vector with a robot pose is presented. The aforementioned UHL algorithm using dynamic estimates of ultrasonic distance information is used to construct an observation vector in the EKF-SLAM process. To enable the persistent use of this UHL algorithm in the framework of the EKF-SLAM, a dynamic distance estimation method is presented to track the estimates of ultrasonic distance information from available Txs of interest and the uncertainty in these estimates. Due to the properties of 2-D isotropic ultrasonic Rxs, the initialization of new Tx is easily obtained. The experimental results show the feasibility and validity of the proposed DUH-SLAM algorithm.
자율 이동 로봇을 위한 위치 추정은 주어진 환경에서 로봇의 위치와 방향을 결정하는 프로세스이다. 위치 추정은 이동 로봇이 인간의 도움 없이 주행, 탐험, 또는 주어진 임무를 성공적으로 수행하기 위해서 반드시 필요하다. 또한, 로봇은 주어진 환경에 대한 정확한 모델을 획득할 수 있어야 한다. 이러한 능력은 진정한 자율을 성취하기 위한 중요한 필수 전제 조건이다.
본 논문에서는 실내 환경에서 이동 로봇을 위한 위치 추정 및 지도 작성에 관한 알고리즘에 대해 설명한다. 이 연구는 능동 비컨 위치 추정 시스템을 고려한다. 실내 환경의 제한된 작업 공간에 대해 이러한 시스템은 간단하고 적은 계산 량으로도 정확한 결과를 얻을 수 있고 비컨 발견에 있어서도 신뢰할 만하다. 초음파 센서는 주요 인식 센서로 사용되었는데, 간단하지만 로봇의 효과적인 위치 추정을 위해 거리 측정치, 즉 time-of-flights (TOFs)를 얻는데 유력하다. 따라서, 초음파 위치 추정시스템은 이미 알고 있는 또는 알지 못하는 위치(대표적으로 천장에 부착됨)에 설치되어 있는 여러 개의 초음파 발신기와 이동 로봇 위에 설치된 이차원 등방 초음파 수신기 행렬 (3개의 수신기로 구성됨)로 구성된다. 이러한 구성의 목적은 로봇의 위치와 방향을 정확하게 얻는 능력을 유지하면서 설치 및 유지 비용을 줄이기 위해 필요한 발신기와 수신기의 최소 개수를 고려한 것이다.
이러한 시스템을 위해 초음파 신호의 효과적이고 정확한 TOF 추정 알고리즘에 대해 설명한다. 발신 모듈을 위해 코드 복조 기법이 포함된 초음파 신호의 방출 기법이 사용되었고, 수신 모듈을 위해 간략화된 계산이 있는 정합필터가 사용되었다. 위에 언급한 방법들이 메모리 크기와 클럭 속도 면에서 자원이 제한된 시스템에 구현되었다. 실험 결과는 제안된 방법과 시스템의 정확성을 보여준다.
이 시스템에서 정확한 초음파 하이브리드 전역 자가 위치 추정 알고리즘 (UHL)이 정지해 있는 실내 이동 로봇의 위치와 방향을 결정하기 위해 제안한다. 이 알고리즘은 위치와 방향에서 가능한 정확하게 얻기 위해 중요 포인트를 이용한 새로운 성능 지수를 최소로 하는 직접적 방법과 간접적 방법을 선택적으로 이용하는 하이브리드 형태이다. 선택 기준을 만들기 위해 Monte Carlo 시물레이션이 사용된다. 실험 결과는 제안된 알고리즘의 타당성과 정확성을 보여준다.
실내 이동 로봇의 자율 주행을 위해 다수의 초음파 거리 측정치와 확장 칼만 필터 (EKF)를 이용한 정확한 동적 초음파 하이브리드 위치 추정 알고리즘 (DUHL)을 제안한다. 로봇의 이동 속도는 무시할 수 없다. 오도메트리와 초음파 거리 측정치를 이용하여 상태 변수과 확장 변수가 로봇의 위치와 방향인 확장 칼만 필터 기반의 알고리즘에 대해 설명한다. 동적 거리 추정 방법이 오도메트리와 실제 초음파 거리 측정치를 이용하여 이용 가능한 발신기로부터의 초음파 거리 정보의 추정치를 추적하기 위해 사용되었다. 이러한 계속적인 동적 거리 추정은 로봇의 위치와 방향을 정확하게 결정하기 위해 위에 언급한 UHL 알고리즘의 지속적인 적용을 가능하게 한다. 다양한 경로에 대한 실험 결과는 제안된 방법이 동적 거리 추정 방법이 없는 UHL 알고리즘 보다 훨씬 더 정확하다는 것을 명확하게 보여준다.
오도메트리와 발신기와 수신기사이의 거리 측정치를 이용한 동적 초음파 하이브리드 지도 작성 알고리즘 (DUH-SLAM)을 제안한다. 로봇의 위치와 방향 그리고 발신기의 위치를 상태 변수로 하는 로봇의 위치와 방향을 관측 변수로 하는 EKF-SLAM에 대해 설명한다. 초음파 거리 정보의 동적 추정치를 이용한 UHL 알고리즘이 EKF-SLAM에서 관측 변수를 제공하기 위해 사용된다. EKF-SLAM의 구조하에서 UHL 알고리즘의 지속적인 사용을 위해 동적 거리 추정방법이 도입되었다. 이 방법은 이용 가능한 발신기로부터의 거리 정보의 추정치와 해당 추정치에 대한 불확실성을 추적한다. 이차원 등방 초음파 수신기의 특성으로 인해 새로운 발신기의 초기화 과정은 쉽게 얻을 수 있다. 실험 결과는 제안된 알고리즘의 타당성과 가능성을 보여준다.
