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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 452 - 457 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.23.0006
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To support delivery tasks using autonomous mobile robots (AMRs), an AMR tracks target-of-interest (ToI) objects, such as workers. ToI objects that are tracked using AMRs are specified in advance or through the robot’s settings. It is difficult for an object to be directly set as a ToI object. By making an AMR follow a ToI object wearing a specific vest, the object can be set easily. As such, it is essential to develop a ToI object tracking system that can follow a ToI object wearing a specific vest with AMR. This paper proposes a ToI object tracking system using a specific vest to track changeable ToI objects. The proposed system comprises a recognition unit to recognize a ToI object wearing a specific vest and a control unit to control the AMR. The recognition unit tracks the ToI object and estimates its position while the control unit controls the AMR based on the ToI object’s position. The contributions of this paper are as follows. 1) A system that can follow a changeable ToI object is proposed. 2) This tracking system can easily designate and change ToI objects. In the experiment, the proposed system enabled the AMR to track a changeable ToI object. The recognition unit then calculated the position of the ToI object wearing a specific vest, and the control unit calculated a control signal for the AMR to track the ToI object based on its position.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 특정 조끼 기반 가변적인 ToI 객체 추종 시스템
Ⅲ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
K. Lee, B. Kim, H. Choi, and H. Moon, “Development of path tracking algorithm and variable look ahead distance algorithm to improve the path-following performance of autonomous tracked platform for agriculture," Journal of Korea Robotics Society, vol. 17,
J. Noh, K. Yang, M. Park, J. Lee, M. Kim, and K. Seo, “LiDAR point cloud augmentation for mobile robot safe navigation in indoor environment," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 1, pp. 52-58, Jan. 2022.
M. R. Saeedpour-Parizi, S. E. Hassan, A. Azad, K. J. Baute, T. Baniasadi, and J. B. Shea, “Target position and avoidance margin effects on path planning in obstacle avoidance," Scientific Reports, vol. 11, no. 15285, pp. 1-18, Jul. 2021.
R. Algabri and M. Choi, “Target recovery for robust deep learning-based person following in mobile robots: online trajectory prediction," Applied Sciences, vol. 11, no. 9, pp. 4165-4184, May 2021.
J. Satake, M. Chiba, and J. Miura, “Visual person identification using a distance-dependent appearance model for a person following robot," International Journal of Automation and Computing, vol. 10, pp. 438-446, 2014.
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