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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 499 - 504 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.8005
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Mobile robots have very limited computational and storage resources. However, they must achieve tasks that are too heavy to be processed by their processing units. Additionally, other mobile robot applications require sharing information or building centralized maps to achieve cooperative tasks. Cloud computing is a good option for offloading heavy computation tasks necessary for robot navigation. The computation nodes can store the processed data in unlimited cloud storage. However, this solution flawed with several issues that include real-time transmission of data between mobile robots and the cloud server. This paper demonstrates the mobile robot control system using a cloud server while considering the size of the data transmitted between the mobile robot and the cloud server. This is achieved by compressing the sensor data and converting them to topological maps. Experiments demonstrate great efficiency enhancement of data transmission under a limited communication bandwidth, consequently increasing the scalability of the system.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Related Works
III. System Overview
IV. Experimentation and Results
V. Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
J. Kuffner, “Cloud-enabled humanoid robots,” Humanoid Robots (Humanoids), 2010 10th IEEE-RAS International Conference, Nashville TN, United States, Dec. 2010.
S. Gumhold, Z. Kami, M. Isenburg, and H.-P. Seidel, “Predictive point-cloud compression,” ACM SIGGRAPH 2005 Sketches, pp. 137-es, 2005.
M. Pauly and M. Gross, “Spectral processing of point-sampled geometry,” Proceedings of the 28th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, pp. 379-386, 2001.
V. Reijgwart, A. Millane, H. Oleynikova, R. Siegwart, C. Cadena, and J. Nieto, “Voxgraph: Globally consistent, volumetric mapping using signed distance function submaps,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 5, no. 1, pp. 227-234, 2019.
Y. Yue, C. Zhao, Z. Wu, C. Yang, Y. Wang, and D. Wang, “Collaborative semantic understanding and mapping framework for autonomous systems,” IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 26, no. 2, pp. 978-989, 2020.
S. Gumhold, Z. Kami, M. Isenburg, and H.-P. Seidel, “Predictive point-cloud compression,” ACM SIGGRAPH 2005 Sketches, pp. 137-es, 2005.
M. Pauly and M. Gross, “Spectral processing of point-sampled geometry,” Proceedings of the 28th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, pp. 379-386, 2001.
V. Reijgwart, A. Millane, H. Oleynikova, R. Siegwart, C. Cadena, and J. Nieto, “Voxgraph: Globally consistent, volumetric mapping using signed distance function submaps,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 5, no. 1, pp. 227-234, 2019.
Y. Yue, C. Zhao, Z. Wu, C. Yang, Y. Wang, and D. Wang, “Collaborative semantic understanding and mapping framework for autonomous systems,” IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 26, no. 2, pp. 978-989, 2020.
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