• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.6
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• pp.470-476
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• 2001

This paper presents a new algorithm of path planning and obstacle avoidance for autonomous mobile robots with vision system that is working in unknown environments. Distance variation technique is used in path planning to approach the target and avoid obstacles in work space as well . In this approach, the Sobel operator is employed to detect edges of obstacles and the distances between the mobile robot and the obstacles are measured. Fuzzy rules are used for trajectory planning and obstacle avoidance to improve the autonomy of mobile robots. It is shown by computer simulation that the proposed algorithm is superior to the vector field approach which sometimes traps the mobile robot into some local obstacles. An autonomous mobile robot with single vision is developed for experiments. We also show that the developed mobile robot with the proposed algorithm is navigating very well in complex unknown environments.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2417-2419
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• 2003

이동성에 nonholonomic 제약을 받는 차륜 구동 이동 로봇의 불확실한 환경에서의 자율 주행 제어기를 제안하였다. 전체 시스템은 on-line으로 지역경로 계획을 하는 planner 부분과 차륜 구동 이동 로봇의 nonholonomic 제약을 극복하면서 계획된 지역 경로를 충실히 추종하기 위한 제어기 부분의 두 부분으로 구성하였다. Planner는 빠른 응답을 생성하고, 전역적인 정보를 사용하지 않기 위하여 반사적인 제어 방식에 의한 경로 생성 방식을 채택하였고, 제어기 부분은 비선형 posture feedback stabilizer로 설계하였다. 제안된 시스템은 단순한 형태의 제어 방식으로 완전한 자율적인 판단에 의한 장애물 회피와 목표 지점으로의 수렴 능력을 보여 준다. 본 시스템의 단순하면서도 효과적인 자율주행 능력은 반사제어 방식의 장점과 feedback 제어기의 증명된 안정성에서 기인한다. 시뮬레이션과 자체 구현한 차륜 구동 이동 로봇인 "MARI"로 실제 환경에서의 실험을 실시하여 제안된 제어기의 유효성을 검증하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.3
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• pp.343-353
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• 1995

The path navigation of autonomous guided vehicle(AGV) or autonomous mobile robot(AMR) assumed that the environment was completely known and the obstacles were fixed. So that, in an environment only partly known or not known at all, the previous works were not successful since the path exploration techniques involved in the work were neither directly applicable nor extensible. In order to improve such problems, this paper was adopted the quadtree technique and proposed the algorithm for an optimal path planning autonomously in an environment and proved a validity through a simulation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.604-606
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• 2005

컴퓨터 게임에서 움직이는 캐릭터를 위한 자연스러운 경로의 계획은 게임의 현실감을 측정하는 중요한 척도이다. Voronoi 다이어그램은 컴퓨터 기하학 분야에서 잘 알려진 로봇 경로계획 알고리즘 중 하나이다. Voronoi 다이어그램은 두 장애물로부터 같은 거리에 있는 선분과 점들로 구성되어 생성된 경로가 장애물로부터 멀리 떨어진 안전한 길이고 사람이 실제로 택하는 경로와 유사하다는 것이 장점이다. 본 논문에서는 셀-기반 게임 환경에서 움직이는 캐릭터의 이동경로를 찾기 위해 Voronoi 다이어그램을 적용하는 방법을 제안하고 구현한다. 제안된 방식과 기존에 많이 사용되던 그리드 기반 A* 알고리즘의 적용 결과를 비교 분석한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.4
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• pp.27-35
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• 1998

Navigation is a method to direct a mobile robot without collision when traversing the environment. This is to reach a destination without getting lost. In this paper, global and local path planning in fixed obstacle and moving obstacle using genetic algorithm are presented. First, mobile robot searches optimal global path using genetic algorithm without falling into local minima. Then if it finds a unknown obstacle, it searches new path without crashing obstacle. Also if there is a moving obstacle, mobile robot searches new optimal path without colliding with the obstacles. Various simulation results show the proposed algorithm can search a shortest path effectively.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.5
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• pp.692-702
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• 2008

Path planning is gaining more weight in computer games and virtual reality as the number of self-moving characters increases. In the roadmap approach, the map of possible paths is built in advance to plan paths for a character, whose advantage is to provide high-quality paths. On the other hand, a disadvantage is that the road map doesn't reflect properties of characters such as their sizes because they move on the same map once the road map is constructed. In this paper we propose an efficient method to build a different road map for each character so that it can use its own map for path-planning. This method is efficient because the whole map is built once by applying the Visibility Graph regardless of the number of characters and walkable paths are incrementally inserted according to the sizes of characters. The effects of using separate roadmaps are demonstrated through simulations and the trade-offs accompanied with these effects are analyzed.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.673-678
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• 2007

본 연구는 지리학적으로 산재해 있는 다양한 수요지점을 서비스할 수 있는 차량경로모델을 개발한다. 즉 다양한 수요지점을 구역으로 분할하여 각 수요지점의 수요량과 서비스 레벨을 고려하여 최적차량 운송계획 모형을 개발하는 데 있다. 본 연구 방법에서 사용된 접근 방법으로 먼저 단일 출발점에서 각 수요지점의 수요조건을 만족하는 범위 내에서 최소의 운반 거리 및 수요 조건을 만족하도록 각 서비스 지역을 할당하는 Clustering Algorithm을 개발하여 단일 구역별 최적의 이동 경로를 개발하였다. 그리고 각 수요지점별 수요량의 평균과 표준편차를 고려하여 새로운 Saving Algorithm을 기반으로 하여 운송 가능한 차량별 수요지점을 할당하였다. 또한 각 차량경로 구역별 서비스 레벨을 고려한 개선된 알고리즘을 사용하여 차량경로 문제의 근본적인 목적인 이동 거리(비용, 시간)의 최소화와 고객서비스 극대화를 동시에 달성하기 위한 최적 차량 운송 계획 모델을 개발하였다. 마지막으로 수치적 예제를 통해 본 연구에서 사용된 모델들과 기존 모델들과의 비교를 수행하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.39 no.6
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• pp.549-559
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• 2015

In this paper, an efficient dynamic reactive motion planning method for an autonomous vehicle in a dynamic environment is proposed. The purpose of the proposed method is to improve the robustness of autonomous robot motion planning capabilities within dynamic, uncertain environments by integrating a virtual plane-based reactive motion planning technique with a sensor fusion-based obstacle detection approach. The dynamic reactive motion planning method assumes a local observer in the virtual plane, which allows the effective transformation of complex dynamic planning problems into simple stationary ones proving the speed and orientation information between the robot and obstacles. In addition, the sensor fusion-based obstacle detection technique allows the pose estimation of moving obstacles using a Kinect sensor and sonar sensors, thus improving the accuracy and robustness of the reactive motion planning approach. The performance of the proposed method was demonstrated through not only simulation studies but also field experiments using multiple moving obstacles in hostile dynamic environments.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1996.10b
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• pp.1153-1156
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• 1996

본 논문은 새로운 지역 경로 계획 알고리즘으로 DPH(Distance Profile Histogram)방법과 뉴럴네트워크를 사용한 주행 방법을 제안한다. DPH방법은 격자형 환경 모델을 기반으로 장애물의 존재 유무와 거리정보와 같은 장애물의 기하학적 배치정보를 사용하게 된다. 또한 긴 장애물이나 막힘상황(Dead end)과 같이 지역 경로 계획만으로는 회피하기 어려운 상황에서는 뉴럴네트워크에 의해 학습된 정보에 의해 주행하는 방법을 사용했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.263-266
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• 1997

로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.