원문정보
A Hazardous Substance Monitoring Sensor Network Using Multiple Robot Vehicle
초록
영어
In this paper, we consider a mobile sensor network for monitoring a polluted area where human beings cannot access. Due to the limited sensing range of individual unmanned vehicles, they need to cooperate to achieve an effective sensing coverage and move to a more polluted region. In order to address the limitations of sensing and communication ranges, we propose a hazardous substance monitoring network based on virtual force algorithms, and develop a testbed. In the considered monitoring network, each unmanned vehicle achieves an optimal coverage and move to the highest interest area based on neighboring nodes sensing values and locations. By using experiments based on the developed testbed, we show that the proposed monitoring network can autonomously move toward a more polluted area and obtain a high weighted coverage.
한국어
본 논문에서는 인력이 접근하기 힘든 오염지역 감시를 위하여 다수 무인기 기반 이동센서네트워크를 고려한 다. 개별 무인기의 센싱 범위는 제한되어 있으므로 효과적인 지역 감시를 위해서는 무인기가 서로 협력하여 효과적인 센싱 커버리지를 획득하고 보다 많은 유해물질이 검출되는 지점으로 이동할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 센싱 및 통신 거리의 제약을 극복하기 위하여 가상력 기반의 알고리즘을 이용하는 감시 네트워크를 제안하고 테스트베드를 구 축한다. 감시 네트워크에서 각 무인기는 이웃 무인기의 센싱값과 위치 정보를 바탕으로 최적 커버리지를 획득하고 감 시 지역의 센싱 최대치 지점으로 이동하게 된다. 야외 테스트베드를 이용한 시험을 통해 제안하는 유해 물질 감시 센 서 네트워크는 오염 지역에 자발적 접근이 가능하고 높은 가중 커버리지(Weighted Coverage) 획득이 가능함을 보인다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 유해 물질 감시 알고리즘
1. 오염지역으로의 이동을 위한 관심가상력
2. 무인기간 일정 거리 유지를 위한 구성가상력
3. 무인기의 이동
Ⅲ. 시스템 구현 및 테스트베드
1. 무인기
2. 관제센터
Ⅳ. 실험 및 결과
1. 가중 커버리지(Weighted Coverage) 계산
2. 결과
Ⅴ. 결론
References
저자정보
참고문헌
- 1P. Benavidez, M. Jamshidi, “Mobile Robot Navigation and Target Tracking”, Proc. of the 20116th International Conference on System of Systems Engineering, Albuquerque, New Mexico, pp.299-304, 2011.
- 2T. Han, Y. Seo, “Emergency Situation Detection using Images from Surveillance Camera and Mobile Robot Tracking System”, The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication(JIIBC)VOL. 9, No. 5, pp. 101-107, 2009.
- 3Y. Seo, “Development of Network based Remote Surveillance System Using Omni-Directional Mobile Robot”, The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication(JIIBC)VOL. 10 No. 4, pp.91-97, 2010.
- 4S. L. Smith, D. Rus, “Multi-Robot Monitoring in Dynamic Environments with Guaranteed Currency of Observations”, 49th IEEE Conference on Decision and Control, pp.514-521, 2010.
- 5A. Renzaglia, L. Doitsidis, A. Martinelli, E. B. Kosmatopoulos, “Adaptive-based Distributed Cooperative Multi-Robot Coverage”, American Control Conference (ACC), pp.468-473, 2011.
- 6A. Derbakova, N. Correll, D. Rus, “Decentralized Self-Repair to Maintain Connectivity and Coverage in Networked Multi-Robot Systems”, IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp3863 - 3868, 2011.
- 7VirFID: A Virtual Force (VF)-based Interest-Driven moving phenomenon monitoring scheme using multiple mobile sensor nodes네이버 원문 이동
- 8Q. Zhang, G. Sobelman, T. He, “Gradient-driven target acquisition in mobile wireless sensor networks”, Second International Conference on Mobile Ad-hoc and Sensor Networks, pp. 365–376, 2006.
- 9R. Olfati-Saber, “Flocking for multi-agent dynamic systems: Algorithms and theory”, IEEE Transactions on Automatic Control 51, 401–420, 2006.
- 10The Open Platform for Robotic Services(OPRoS)http://www.opros.or.kr/
- 11D. B. Johnson, D. A. Maltz, “Dynamic source routing in adhoc wireless networks,” in Mobile computing Chapter .5., 1996.
- 12C. E. Perkins, P. Bhagwat, "Highly Dynamic Destination-Sequenced Distance-Vector(DSDV) Routing for Mobile Computers", ACM, pp.234 -244, 1994.
- 13C. E. Perkins, E. M. Royer, “Ad Hoc On-Demand Distance Vector Routing”, in Proc. of the 2nd IEEE Workshop on Mobile Computing Syslems and Applications, pp. 90-100, 1999.