Баспалдақ геометриясын және минималды арзан датчиктерді қолдана отырып, баспалдақ тазалаушы роботтың абсолютті жағдайын 3D бағалау

Пішінін өзгерту қабілетінің арқасында sTetris роботы тазалау кезінде баспалдақпен көтеріле алады. STetris робот жүйесінің жалпы жұмысы көп қабатты кеңістіктердегі офлайн навигация үшін қажетті локализация мен орналасу деректеріне байланысты. Ғимарат ішінде жұмыс істеуге арналған мобильді роботтар әдетте локализация туралы ақпаратты алу үшін сыртқы жүйелерге сүйенеді. Өкінішке орай мобильді платформаның сәтті жұмыс істеуі дәл үш өлшемді (3D) позицияға және бағдарға (позаға) қол жеткізу үшін жиі қосымша жабдықты бекіту немесе ішкі жұмыс ортасын өзгертуді қажет етеді. Дегенмен роботты алдын ала белгілі баспалдақтың геометриялық өлшемдері туралы ақпаратты пайдалана отырып, баспалдақта локализациялауға болады. Бұл мақалада роботтың үш өлшемді позициясын құру үшін белгілі баспалдақ геометриясы мен датчиктердің ең аз санын өлшеуді қалай қолдануға болатындығы көрсетілген. Шынайы кеңістіктегі нақты роботта жүргізілген тәжірибелер ұсынылған тәсілдің тиімділігін дәлелдеді.

1. Ilyas M., Cho K., Baeg S.H., Park S. (2015) Drift reduction in IMU-only pedestrian navigation system in unstructured environment. 2015 10th Asian Control Conference: Emerging Control Techniques for a Sustainable World, ASCC 2015.

2. George M.B.K.W. (1988) A Navigation Control System for an Autonomous Mobile Robot. Robotics and Factories of the Future ’87. Springer, pp. 678–686.

3. Da Mota F.A.X., Rocha M.X., Rodrigues J.J.P.C., De Albuquerque V.H.C., De Alexandria A.R. (2018) Localization and navigation for autonomous mobile robots using petri nets in indoor environments. IEEE Access, 6, 31665–31676.

4. Burgard W., Fox D., Hennig D. (1996) Estimating the absolute position of a mobile robot using position probability grids. Proceedings of the Thirteenth National Conference on Artificial Intelligence, pp. 1–15.

5. Goel P., Roumeliotis S.I., Sukhatme G.S. (1999) Robust localization using relative and absolute position estimates. 1999 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, vol. 2, pp. 1134–1140.

6. Gorostiza E.M., Galilea J.L.L., Meca F.J.M., Monzú D.S., Zapata F.E., Puerto L.P. (2011) Infrared sensor system for mobile-robot positioning in intelligent spaces. Sensors, 11, 5416–5438.

7. Borenstein J., Everett H.R., Feng L., Wehe D. (1997) Mobile robot positioning: Sensors and techniques. Journal of Robotics and Systems, 14, 231–249.

8. Alatise M.B., Hancke G.P. (2017) Pose estimation of a mobile robot based on fusion of IMU data and vision data using an extended Kalman filter. Sensors (Switzerland), 17.

9. Cho B.S., Moon W., Seo W.J., Baek K.R. (2011) A dead reckoning localization system for mobile robots using inertial sensors and wheel revolution encoding. Journal of Mechanical Science and Technology, no. 25, 2907–2917.

10. North E., Georgy J., Tarbouchi M., Iqbal U., Noureldin A. (2009) Enhanced mobile robot outdoor localization using INS/GPS integration. Proceedings of the 2009 International Conference on Computer Engineering and Systems, pp. 127–132.

11. Hammouche M., Sakhi S., Belhocine M., Elourdi A., Bouaziz S. (2016) A Fuzzy Controller for GPS/ INS/Odom Integrated Navigation System. Proceedings of the 13th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, pp. 390–397.

12. Biswas J., Veloso M. (2010) WiFi localization and navigation for autonomous indoor mobile robots. 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 4379–4384.

13. Lim J., Lee S., Tewolde G., Kwon J. (2015) Indoor localization and navigation for a mobile robot equipped with rotating ultrasonic sensors using a smartphone as the robot’s brain. IEEE International Conference on Electro Information Technology, vol. 2015–June, pp. 621–625.

14. Xu D., Han L., Tan M., Li Y.F. Ceiling-based visual positioning for an indoor mobile robot with monocular vision. IEEE Transactions on Industrial Electronics 2009, 56, 1617–1628.

15. Lee T.J., Kim C.H., Cho D.I.D. A Monocular Vision Sensor-Based Efficient SLAM Method for Indoor Service Robots. IEEE Transactions on Industrial Electronics 2019, 66, pp. 318–328.

16. Park S., Hashimoto S. Autonomous navigation system for mobile robot using randomly distributed passive RFID tags. IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences 2010, E93–A, pp. 711–719.

17. Falsi C., Dardari D., Mucchi L., Win M.Z. (2006) Time of arrival estimation for UWB localizers in realistic environments. EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2006, pp. 1–13.

18. Tedeschi A., Calcaterra S., Benedetto F. Ultrasonic Radar system (URAS): Arduino and virtual reality for a light-free mapping of indoor environments. IEEE Sensors Journal 2017, 17, 4595–4604.

19. Ilyas M., Yuyao S., Mohan R.E., Devarassu M., Kalimuthu M. (2018) Design of sTetro: A Modular, Reconfigurable, and Autonomous Staircase Cleaning Robot.

20. Tetris game. https://en.wikipedia.org/ (Accessed on 2 Feb. 2023).

21. Hayat A.A., Yi L., Kalimuthu M., Elara M., Wood K.L. (2022) Reconfigurable robotic system design with application to cleaning and maintenance. Journal of Mechanical Design, 144, 063305.