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Mobile robot localization consists in estimating the robot coordinates using real-time measurements. In ambient environment context, data can come both from the robot on-board sensors and from environment objects, mobile or not, able to sense the robot. The paper considers localization problem as a nonlinear bounded-error estimation of the state ve...
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The problem of selection of project portfolio is often approached by organizations. The decision maker, along with the decision analyst must often provide information about the portfolio values, that most of the time come with uncertainty. An interval number is a set of numbers, which the exact value is not known. In this paper, we apply the interv...
Collision detection and avoidance is challenging when the mobile robot is moving among multiple dynamic obstacles. A hardware-efficient architecture supporting parallel implementation is presented in this work for low-power, faster and reliable collision-free motion planning. An approach based on interval analysis is developed for designing an effi...
Citations
... Many attempts have been proposed to achieve the accurate localization [5,10,17]. For instance, one tightly-coupled vehicle navigation using a sky-pointing camera is proposed in [15]. ...
The schematic robot locating employing Rauch-Tung-Striebel smoothing (RTSS) assisted extended Kalman filter (EKF) for fusing the ultra wide band (UWB)-based range measurements is proposed to improve the localization accuracy in this paper. The proposed method includes two main steps: the first one is EKF, which is used to estimate the positions of the mobile robot and UWB reference nodes (RNs), and the second one is RTSS, which is used to smoothen EKF output to get better reference nodes positions. The results of the real test indicate that when compared with the EKF filter, the proposed RTSS assisted EKF can improve the positioning accuracy of the mobile robot and UWB RNs respectively.
... In [5], the authors propose an approach to estimate the robot coordinates using realtime measurements by analyzing data coming both from the robot on-board sensors and from environment objects. Bounded-error state estimation can be an alternative to particle filtering which is sensitive to non-consistent measures, large measure errors, and drift of evolution model. ...
... Oi,j=P(E=j|X=i)=(1−e) 4−d * e d (5) Where: e : an error rate of a sensor (25%.). For example, table 1 gives the different possible states of the robot, knowing that the reading of the sensors detected is SWE, with the detection d and the probability P. ...
The Groundhog robot is a robot built for the first time by the CMU (Carnegie Mellon University) Mine Mapping Team in 2003, which could explore and create the map of an abandoned coal mine. The prediction of the robot localization with precision still a big problem, for this reason, our study consists of a robot, which can move within an area of 9 squares. This robot is equipped with the sensing system, which detects obstacles in four directions: north, south, east and west. The sensors have an error rate of e = 25%. The objective of this work is the prediction of the robot localization using Hidden Markov Model.
La garantie de performance de missions robotiques autonomes, bien qu'indispensable, est encore très rarement recherchée de nos jours.Le travail présenté dans ce manuscrit fait suite à celui proposé dans la thèse de L. Jaiem qui adressait de façon quantitative les dimensions sécuritaire, durée et énergie de la performance de missions planifiées en environnement connu. La méthodologie PANORAMA(SED) (Performance and AutoNOmy using Resources Allocation MAnagement) proposée s'appuyait sur une gestion dynamique et éclairée des ressources matérielles et logicielles disponibles pour parvenir à garantir, en temps réel, les objectifs de performance fixés. La mission était alors décomposée en une succession d'activités indépendantes à contraintes constantes où les ressources à employer étaient identifiées et paramétrées. La dimension localisation n'y était considérée que de façon qualitative et la logique d'utilisation de l'énergie s'appuyait sur une logique de minimisation de la marge énergétique.Dans ce document, l'intégration de la prise en compte qualitative de la dimension localisation de la performance au travers de l'incertitude associée repose sur la construction de modèles prédictifs d'incertitude de pose s'appuyant sur une démarche ensembliste, largement établis de façon empirique. La méthodologie proposée est déployée sur des méthodes locales couplant l'odométrie avec un recalage extéroceptif faisant appel à des capteurs Kinect et à des marqueurs Aruco. Elle est aussi mise en œuvre sur une nouvelle méthode de localisation globale basée sur les apparences, LZA, s'appuyant sur la corrélation entre la signature extéroceptive courante du robot et celles, préalablement calculées, au sein d'une grille couvrant l'environnement.La prise en compte qualitative de la performance d'incertitude de localisation fait apparaître qu'une corrélation peut exister entre 2 activités successives en raison des délais d'initialisation nécessaires à l'opérationnalisation d'une nouvelle méthode de localisation. Cette nouvelle représentation des données couplée aux modèles d'incertitude de pose prédictifs permet d'utiliser l'algorithme de Viterbi pour sélectionner les méthodes de localisation (ressources matérielles et logicielles) à mettre en œuvre pour satisfaire les contraintes de pose définies. Mais surtout il permet d'adresser la performance énergétique dans une logique de maximisation de la marge associée. Une nouvelle méthodologie PANORAMA(SLED) enrichissant PANORAMA(SED) a donc été proposée.La méthodologie PANORAMA(SLED) est déployée expérimentalement sur une mission de Patrouille exécutée en environnement intérieur présentant un fort aliasing perceptuel. Elle a montré sa capacité à garantir les objectifs de performance Sécurité – Énergie – Localisation – Durée imposés. Les échecs observés ont pour principale origine la non prise en compte de l'incertitude de localisation lors de la commutation interactivités.Même si PANORAMA(SLED) présente encore quelques limitations elle devrait, dans les prochaines années, être étendue aux missions d'Exploration, en permettant une optimisation objective de la phase de découverte, tout en assurant la phase de récupération du robot autonome.
