RISS 학술연구정보서비스

검색

인기 검색어

    다국어 입력

    http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

    변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

    예시)
    • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
    • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
    닫기
    KCI등재

    다중 센서 기반 무한궤도형 이동로봇의 실외 자율 주행시스템 = Outdoor Navigation System of Caterpillar Mobile Robot Based on Multiple Sensors

    한글로보기

    https://www.riss.kr/link?id=A108117872

    • 0

      상세조회
    • 0

      다운로드
    서지정보 열기
    • 내보내기
    • 내책장담기
    • 공유하기
    • 오류접수

    부가정보

    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This paper proposes an outdoor navigation system of a caterpillar mobile robot based on the multiple sensors. The real-time state estimation and the obstacle avoidance algorithm is applied for the proposed navigation system using a 3D LIDAR sensor. A caterpillar mobile robot is designed to enable stable driving in the uneven terrain with many small obstacles. In order to improve the performance of state estimation of the proposed navigation system, the driving accuracy and localization of the robot is improved by using encoder and IMU data, the converted two-dimensional coordinate data of RTK GPS. An individual module is designed to verify the driving performance of the autonomous driving system to the destination and an outdoor experiment was conducted by developing a prototype robot. The experiment results show that the caterpillar mobile robot autonomously navigate in the uneven environment.
    번역하기

    This paper proposes an outdoor navigation system of a caterpillar mobile robot based on the multiple sensors. The real-time state estimation and the obstacle avoidance algorithm is applied for the proposed navigation system using a 3D LIDAR sensor. A ...

    This paper proposes an outdoor navigation system of a caterpillar mobile robot based on the multiple sensors. The real-time state estimation and the obstacle avoidance algorithm is applied for the proposed navigation system using a 3D LIDAR sensor. A caterpillar mobile robot is designed to enable stable driving in the uneven terrain with many small obstacles. In order to improve the performance of state estimation of the proposed navigation system, the driving accuracy and localization of the robot is improved by using encoder and IMU data, the converted two-dimensional coordinate data of RTK GPS. An individual module is designed to verify the driving performance of the autonomous driving system to the destination and an outdoor experiment was conducted by developing a prototype robot. The experiment results show that the caterpillar mobile robot autonomously navigate in the uneven environment.

    더보기

    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 논문에서는 무한궤도형 이동로봇의 다중 센서 기반 실외 자율주행 시스템을 제안한다.
    제안된 자율주행시스템은 로봇의 실시간 위치 추정이 가능하며, 3차원 라이다 센서를 통해장애물 감지 및 회피 주행알고리즘을 적용하였다. 소규모 장애물이 많은 비평탄 지형에서안정적인 주행이 가능하도록 무한궤도를 사용한 로봇을 설계하였다. 주행시스템의 위치 추정 성능을 개선하기 위해 엔코더와 IMU 데이터에 RTK GPS의 변환된 2차원 좌표 데이터를 융합하여 로봇의 위치 인식 및 주행 정밀도를 높였다. 자율주행시스템의 목적지까지 주행 성능을 검증하기 위해 개별 모듈을 설계하였고, 시제품을 제작하여 실외 실험을 수행하였다. 실험 결과에서 비평탄 지형에서 무한궤도형 이동 로봇의 자율주행이 가능함을 확인하였다
    번역하기

    본 논문에서는 무한궤도형 이동로봇의 다중 센서 기반 실외 자율주행 시스템을 제안한다. 제안된 자율주행시스템은 로봇의 실시간 위치 추정이 가능하며, 3차원 라이다 센서를 통해장애물 ...

    본 논문에서는 무한궤도형 이동로봇의 다중 센서 기반 실외 자율주행 시스템을 제안한다.
    제안된 자율주행시스템은 로봇의 실시간 위치 추정이 가능하며, 3차원 라이다 센서를 통해장애물 감지 및 회피 주행알고리즘을 적용하였다. 소규모 장애물이 많은 비평탄 지형에서안정적인 주행이 가능하도록 무한궤도를 사용한 로봇을 설계하였다. 주행시스템의 위치 추정 성능을 개선하기 위해 엔코더와 IMU 데이터에 RTK GPS의 변환된 2차원 좌표 데이터를 융합하여 로봇의 위치 인식 및 주행 정밀도를 높였다. 자율주행시스템의 목적지까지 주행 성능을 검증하기 위해 개별 모듈을 설계하였고, 시제품을 제작하여 실외 실험을 수행하였다. 실험 결과에서 비평탄 지형에서 무한궤도형 이동 로봇의 자율주행이 가능함을 확인하였다

    더보기

    참고문헌 (Reference)

    1 ROS org, "robot_localization wiki"

    2 D. Fox, "The dynamic window approach to collision avoidance" 4 (4): 23-33, 1997

    3 윤한얼 ; 이동욱, "Subplanner Algorithm to Escape from Local Minima for Artificial Potential Function Based Robotic Path Planning" 한국지능시스템학회 18 (18): 263-275, 2018

    4 서대성 ; 이호길 ; 김홍석 ; 양광웅 ; 원대희, "RFID 태그에 기반한 이동 로봇의 몬테카를로 위치추정" 제어·로봇·시스템학회 12 (12): 47-53, 2006

    5 Mohammed A, "Path planning and control of mobile robot in road environments using sensor fusion and active force control" 68 (68): 2176-2195, 2019

    6 Sanchez-Ibanez, "Path Planning for Autonomous Mobile Robots: A Review" 2021 (2021): 2021

    7 Young-Mok Yun, "Outdoor localization with optical navigation sensor, IMU and GPS" 377-382, 2012

    8 Guo-Sheng Cai, "Mobile robot localization using gps, imu and visual odometry" 1-6, 2019

    9 정준호 ; 김동헌, "Local Path Planning of a Mobile Robot Using a Novel Grid-Based Potential Method" 한국지능시스템학회 20 (20): 26-34, 2020

    10 Lan Anh Nguyen, "Improving the accuracy of the autonomous mobile robot localization systems based on the multiple sensor fusion methods" 33-37, 2019

    1 ROS org, "robot_localization wiki"

    2 D. Fox, "The dynamic window approach to collision avoidance" 4 (4): 23-33, 1997

    3 윤한얼 ; 이동욱, "Subplanner Algorithm to Escape from Local Minima for Artificial Potential Function Based Robotic Path Planning" 한국지능시스템학회 18 (18): 263-275, 2018

    4 서대성 ; 이호길 ; 김홍석 ; 양광웅 ; 원대희, "RFID 태그에 기반한 이동 로봇의 몬테카를로 위치추정" 제어·로봇·시스템학회 12 (12): 47-53, 2006

    5 Mohammed A, "Path planning and control of mobile robot in road environments using sensor fusion and active force control" 68 (68): 2176-2195, 2019

    6 Sanchez-Ibanez, "Path Planning for Autonomous Mobile Robots: A Review" 2021 (2021): 2021

    7 Young-Mok Yun, "Outdoor localization with optical navigation sensor, IMU and GPS" 377-382, 2012

    8 Guo-Sheng Cai, "Mobile robot localization using gps, imu and visual odometry" 1-6, 2019

    9 정준호 ; 김동헌, "Local Path Planning of a Mobile Robot Using a Novel Grid-Based Potential Method" 한국지능시스템학회 20 (20): 26-34, 2020

    10 Lan Anh Nguyen, "Improving the accuracy of the autonomous mobile robot localization systems based on the multiple sensor fusion methods" 33-37, 2019

    11 Jiri Krejsa, "Fusion of local and global sensory information in mobile robot outdoor localization task" 1-5, 2018

    12 Ling Chen, "Ekf based mobile robot localization" 149-154, 2012

    13 Fengjun Hu, "Distributed error correction of EKF algorithm in multi-sensor fusion localization model" 8 : 93211-93218, 2020

    14 T. Moore, "A generalized extended kalman filter implementation for the robot operating system" Springer, Cham 13 : 335-348, 2016

    더보기

    동일학술지(권/호) 다른 논문

    동일학술지 더보기

    더보기

    분석정보

    View

    상세정보조회

    0

    Usage

    원문다운로드

    0

    대출신청

    0

    복사신청

    0

    EDDS신청

    0

    동일 주제 내 활용도 TOP

    더보기

    주제

    연도별 연구동향

    연도별 활용동향

    연관논문

    연구자 네트워크맵

    공동연구자 (7)

    유사연구자 (20) 활용도상위20명

    인용정보 인용지수 설명보기

    학술지 이력

    학술지 이력
    연월일 이력구분 이력상세 등재구분
    2023 평가 재인증평가 신청대상 (재인증)
    2020-01-01 등재 등재학술지 선정 (재인증) KCI등재
    2019-12-01 등재 등재후보로 하락 (계속평가) KCI등재후보
    2016-01-01 등재 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
    2015-12-01 등재 등재후보로 하락 (기타) KCI등재후보
    2011-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2009-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2008-02-20 학술지명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지
    외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems
    KCI등재
    2008-02-18 학회명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회
    영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems
    KCI등재
    2007-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2005-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2002-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    1999-07-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
    더보기

    학술지 인용정보

    학술지 인용정보
    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 0.62 0.62 0.63
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.56 0.49 0.866 0.2
    더보기

    이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

    나만을 위한 추천자료

    해외이동버튼