Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Prace Naukowe Instytutu Cybernetyki Technicznej Politechniki Wrocławskiej. Konferencje

1 2001

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: znajdowanie przeszkód

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Nawigacja robota mobilnego z użyciem sztucznych znaczników.

Hallmann I., Siemiątkowska B.

Prace Naukowe Instytutu Cybernetyki Technicznej Politechniki Wrocławskiej. Konferencje

2001

Vol. 102, nr 46

177-184

System nawigacji autonomicznego robota mobilnego składa się z następujących elementów: detekcja przeszkód, znajdowanie wolnej drogi prowadzącej z miejsca w którym znajduje się robot do miejsca docelowego, określenie pozycji robota oraz realizacja wyznaczonej ścieżki. W naszych eksperymentach wykorzystywany był robot mobilny B14, 16 czujników podczerwienie, komputer z procesorem Pentium oraz jedną kolorową kamerę. Mapa otoczenia jest reprezentowana jako siatka prostokątnych komórek i budowana jest na podstawie danych pochodzących z sonarów i czujników podczerwieni. Każda komórka może przyjmować jeden ze stanów: wolna, zajęta lub nieznana. Mapa jest budowana przyrostowo przy użyciu rozmytej metody agregacji. Metoda agregacji wymaga znajomości aktualnego położenia robota w otoczeniu. Dlatego samo lokalizacja, oparta na danych otrzymywanych z sensorów jest kluczowym komponentem systemu sterowania robota mobilnego.

Mobile robot navigation can be stated into following problems: detection of obstacles, finding free path leading from the robot's position to the goal position, estimation of the robot position and path realization. In our experiments the mobile robot B14 equipped with 16 sonars, 16 infrared sensors, on-board Pentium computer system and one colour camera is used. The grid-based map of an environment is built based on sonars infrared sensors. The status of each cell of the map can be free, occupied or unknown. The maps is built up incrementally and fuzzy method of data aggregation is used. The mapping method requires knowledge of the robot's position within the environment. Therefore a self-localization module is necessary. In presented navigation system artificial visual landmarks are used in order to compute the robot's position.