• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.38 no.11
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• pp.1193-1199
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• 2014

To achieve safe and high-speed navigation of a mobile service robot, velocity of dynamic obstacles should be considered while planning the trajectory of a mobile robot. Trajectory planning schemes without considering the velocity of the dynamic obstacles may collide due to the relative velocities or dynamic constraints. However, the general planning schemes that considers the dynamic obstacle velocities requires long computational times. This paper proposes a velocity control scheme by scaling the time step of trajectory to deal with dynamic obstacle avoidance problem using the RNLVO (Robot Nonlinear Velocity Obstacles). The RNLVO computes the collision conditions on the basis of the NLVO (Nonlinear Velocity Obstacles). The simulation results show that the proposed scheme can deal with collision state in a short period time. Furthermore, the RNLVO computes the collisions using the trajectory of the robot. As a result, accurate prediction of the moving obstacles trajectory does not required.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.4
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• pp.448-453
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• 2012

There are many researches to develop robots that improve its mobility to adapt in various uneven environments. In the paper, a hybrid wheeled and legged mobile robot is designed and a obstacle avoidance algorithm is proposed based on low power walking using LRF(Laser Range Finder). In order to stabilize the robot's motion and reduce energy consumption, we implement a low-power walking algorithm through comparison of the current value of each motors and correction of posture balance. A low-power obstacle avoidance algorithm is proposed by using LRF sensor. We improve walking stability by distributing power consumption and reduce energy consumption by selecting a shortest navigation path of the robot. The proposed methods are verified through walking and navigation experiments with the developed hybrid robot.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.15 no.1
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• pp.98-106
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• 1991

Future generation of robots will be considerably more autonomous than present robotic systems. The main objective of research on theoretical problems in robotics is to endow robotics system with basic capabilities they will need to operate in an intelligent and autonomous manner. This paper discusses the problem of collision free movement of robot manipulator. It is formulated in path planning with obstacle avoidance expressed in the term of the distance between convex shapes in the three dimensional space. The examples are given to illustrate the main feature of the method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.05a
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• pp.44-46
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• 2004

본 논문에서는 이동로봇이 임의의 선행물체를 추종할 때 진행 경로상에 이동장애물이 진입하는 경우 이 장애물을 효과적으로 회피할 수 있는 방법을 제시한다 초음파 센서를 이용하여 이동로봇의 진행경로에 진입하는 이동장애물에 대한 거리 정보와 방향각(Heading Angle)을 구할 수 있다. 이동로봇의 본체 주위에 배치된 16개의 초음파 센서를 이용하여 이동로봇의 전면, 후면 및 측면의 데이터를 얻을 수 있으며 이 정보를 퍼지제어기의 입력으로 사용한다 퍼지제어기는 이러한 입력정보와 제안된 규칙 베이스를 이용하여 이동로봇의 진행방향과 속도를 결정한다. 본 논문에서 제안한 퍼지제어기를 이용한 시뮬레이션을 통해 이동장애물에 대한 효과적인 충돌회피가 수행됨을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2362-2364
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• 2004

최근 여러 가지 자동화 서비스를 제공하기 위하여 이동로봇이 스스로 장애들을 감지하여 회피하고 이동경로를 생성할 수 있는 능력을 필요로 하고 있다. 이동 경로상에 장애물을 회피하는 방법에는 여러 가지가 있으나, 본 논문에서는 이동 경로상에 존재할 수 있는 장애들과의 충돌을 회피하여 원하는 목적지에 도달하는 방법에 대하여 연구하였다. 이를 위해 포텐셜 함수방법을 사용하여 장애물과 목표점에 인공적인 포텐셜을 부여하여 이를 실시간 충돌 회피 문제에 적용해 보았다.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.17 no.6
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• pp.16-26
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• 2023

With the growing demand for unmanned aerial vehicles (UAVs), various collision avoidance methods have been proposed, mainly using LiDAR and stereo cameras. However, it is difficult to apply these sensors to small UAVs due to heavy weight or lack of space. The recently proposed methods use a combination of object recognition models and distance sensors, but they lack information on the obstacle size. This disadvantage makes distance determination and obstacle coordination complicated in an early-stage collision avoidance. We propose a method for estimating obstacle sizes using a monocular camera-YOLO and infrared sensor. Our experimental results confirmed that the accuracy was 86.39% within the distance of 40 cm. In addition, the proposed method was applied to a small UAV to confirm whether it was possible to avoid obstacle collisions.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1900-1901
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• 2011

본 논문은 이동로봇의 동적 장애물 회피를 위해 퍼지 포텐셜 필드 알고리즘을 제안하였다. 기존의 포텐셜 필드 알고리즘은 장애물의 위치와 속도에 따라 장애물과의 충돌 문제, 회피 경로 문제 및 목표지점으로의 도착시간 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 퍼지시스템을 이용하여 포텐셜 필드 척력함수의 가중치를 장애물의 위치와 속도에 따라 변경함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.32 no.7
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• pp.69-75
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• 2004

An avoidance/guidance problem of an aircraft against moving obstacle is considered in two dimensional space. The aircraft is modelled as a point mass flying with constant speed. The lateral acceleration is assumed the control input. Artificial potential functions are applied to the terminal point and moving obstacles in order that repulsive forces and an attractive force are produced by the obstacles and the terminal point respectively. A real time guidance/avoidance law is proposed by using the potential forces and relative velocity. The guidance law for a logarithm potential function results the well-known proportional navigation law. The avoidance control command is inverse proportional to the time-to-go to the obstacle and turns the aircraft toward the negative direction of the line-of-sight change. The performance of the proposed guidance/avoidance law is verified with simulations.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.1129-1130
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• 2008

고령사회로 진입함에 따라 보행보조기의 관심이 증가되고있다. 고령자는 로봇의 조작능력이 매우 떨어지기 때문에 외부환경변화(장애물, 위험상황)에 민첩하게 대응할 수 없다. 본 논문에서는 보행보조로봇 사용자가 구동 중 실수를 하더라도 진행하고자 하는 방향의 장애물 대하여 안전하게 회피하는 방법을 제안한다. 보행보로로봇에 레이져 센서를 정면에 장착하여 장애물을 판단하고 로봇이 회피 또는 정지하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.439-442
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• 2016

제한된 환경에서 로봇이 동적 장애물들에 대해 능동적으로 대처하며 목표한 지점까지 도달하기 위한 알고리즘을 제안한다. 로봇은 행동기반 시스템으로 만들어져 주변 장애물들을 자율적으로 회피한다. ex-agent는 공중에서 주변 환경들을 modeling 한 뒤 cell-map을 만들어 $A^*$알고리즘을 통해 이동 경로를 설정한다. 이동 경로와 로봇의 진행방향을 비교하여 회전 방향을 조언해준다. 로봇은 ex-agent 로부터 받은 조언과 센서값들을 조율하여 장애물들을 능동적으로 회피하며 목표 위치를 찾아갈 수 있다. 실험은 시뮬레이터를 통해 이루어졌으며 장애물들에 대해 원반한 회피율을 보였다.