• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2012.01a
• /
• pp.49-50
• /
• 2012

본 논문에서는 다수의 소형 무인 항공기(UAV) 그룹이 이동 중 장애물을 만났을 때 장애물과의 충돌을 방지하는 효율적인 장애물 회피 정책을 제안한다. 이 정책은 무선 에드혹(moblie ad hoc) 네트워크를 기반으로 단순히 UAV 간의 충돌 회피 뿐만이 아니라 UAV 그룹이 이동하는 도중 장애물을 발견 하였을 경우 장애물을 효율적으로 회피하는 방법과 연결성이 손실되는 경우에 대처하는 방안도 고려하였다. 제안하는 정책은 UAV가 장애물을 포착 하였을 때 현재 이동 속도를 유지한 채 장애물을 기준으로 UAV 그룹을 2개의 그룹으로 분리하여 장애물을 회피 한 후 일정한 지점에서 모여 다시 각 UAV간의 연결성을 유지한 채 목표물을 향해 이동하는 정책을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.1389-1390
• /
• 2015

본 논문에서는 선도-추종자 로봇의 대형을 유동적으로 변형하며 장애물을 효과적으로 회피하는 방법을 제안한다. 로봇이 장애물을 회피함에 있어서 고정된 대형으로 이동하는데 어려운 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해 장애물 회피시 선도로봇의 방향각과 위치, 선도로봇과 추종자 로봇의 거리를 이용하여 대형을 유동적으로 변형하여 장애물과의 충돌을 회피하는 방법을 사용하고 로봇의 경로계획을 위하여 포텐셜 필드 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 Matlab을 이용한 모의실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.195-196
• /
• 2019

Studied for multiple obstacle avoidance algorithm based on COLREG for autonomous navigation vessel's safety navigation. By used VECTOR value of external obstacle provided by RADAR, CPA and TCPA of each obstacle are analyzed, and the obstacle is classified based on the value, the risk level is calculated considering multiple obstacle avoidance situations, and the avoidance action is applied to secure minimum safety situation.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.7 no.2
• /
• pp.401-407
• /
• 2012

This paper analyzes performance of major obstacle avoidance methods. For the analysis, numerical performance indexes are proposed: motion distance to goal point, motion time, distance to obstacles, and smoothness of the motion. Especially, the index of smoothness measures efficiency of the motion using the angular acceleration and jerk of the robot heading. Four major obstacle avoidance methods are compared in terms of the performance indexes. The four methods are artificial potential field(APF) method, elastic force(EF) method, APF with virtual distance, and EF with virtual distance. Through simulation, the four methods are compared and features of the methods are explored.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2001.12a
• /
• pp.121-124
• /
• 2001

충돌회피 시스템은 선박의 안전 항해에 중요한 역할을 한다. 충돌회피 시스템은 선박이 장애물을 만났을 때 영역전문가인 항해사를 대신하여 피항 행위를 하도륵 지시하는 시스템으로 자선에서 이루어지는 해상 장애물들에 대한 피항 시 그 판단 기준을 각 장애물에 대한 충돌위험도에 둔다. 따라서 본 연구에서는 선박의 충돌회피 시스템의 보다 안전한 충돌회피를 도모하기 위해 충돌회피를 위한 충돌위험도 결정 시스템을 제안한다. 충돌위험도 결정 시스템은 장애물 모델링과 장애물의 충돌위험도 결정의 두 부분으로 구성된다. 장애물 모델링은 선박의 센서에서 나오는 저수준의 자료를 지능형 선박의 타 시스템에서 이용하기 쉽도록 구하는 과정이다. 충돌위험도 결정 시스템의 출력으로 산출되는 충돌위험도는 충돌회피 시스템의 피항 행위 결정에 정보로 사용된다. 본 연구에서는 DCPA와 TCPA를 이용한 기존의 기법에 VCD의 개념을 추가한 새로운 충돌위험도 결정 기법을 제안한다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VCD의 퍼지 소속함수를 산출하고 이를 기반으로 퍼지 추론을 이용하여 세부적인 충돌위험도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 기존의 DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 결정한 경우보다 상세한 충돌위험도 결정이 가능하다는 장점과 국제해상충돌예방규칙의 내용이 적용되었다는 장점을 지닌다. 제안된 기법은 DCPA와 TCPA 만으로 충돌위험도를 결정한 기법과 비교.평가하여 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.119-122
• /
• 2006

본 본문은 Arnold 방정식, Chua's 방정식 같은 여러 종류의 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 탐색하다가 장애물을 만나거나 근접하게 되면 장애물을 회피하는 방법을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 장애물 회피를 위해서 장애물을 고정 장애물과 BVP 모델을 이용한 은닉 장애물로 장애물을 가정하여 카오스 제적을 가지고 회피하도록 하는 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였으며 이에 대한 타당성을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.1902-1903
• /
• 2011

본 논문에서는 리더-추종자 대형제어에서 추종자 로봇의 장애물 회피에 관해 다룬다. 추종자 로봇은 리더 로봇과의 대형유지 뿐만 아니라 장애물이 감지되면 회피한다. 추종자 로봇의 제어기는 리아프 노프 안정성이 고려된 백스테핑 방법을 이용해서 동역학 요소도 고려된 제어기로 설계한다. 장애물 회피 시에는 리더 로봇과 추종자 로봇의 위치 그리고 장애물의 인지에 따른 거리와 방향각을 이용하여 장애물을 회피한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안된 제어기의 안정된 성능을 확인할 수 있다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.231-240
• /
• 2023

It remains a challenge for robots to learn avoiding obstacles automatically in path planning using deep reinforcement learning (DRL). More and more researchers use DRL to train a robot in a simulated environment and verify the possibility of DRL to achieve automatic obstacle avoidance. Due to the influence factors of different environments robots and sensors, it is rare to realize automatic obstacle avoidance of robots in real scenarios. In order to learn automatic path planning by avoiding obstacles in the actual scene we designed a simple Testbed with the wall and the obstacle and had a camera on the robot. The robot's goal is to get from the start point to the end point without hitting the wall as soon as possible. For the robot to learn to avoid the wall and obstacle we propose to use the double deep Q networks (DDQN) to verify the possibility of DRL in automatic obstacle avoidance. In the experiment the robot used is Jetbot, and it can be applied to some robot task scenarios that require obstacle avoidance in automated path planning.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2004.04a
• /
• pp.121-124
• /
• 2004

본 본문은 하이퍼카오스, 로렌츠, 해밀톤 방정식과 같은 여러 종류의 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 탐색하다가 장애물을 만나거나 근접하게 되면 장애물을 회피하는 방법을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 목표물 회피에서는 장애물 탐사와 유사한 카오스 궤적을 가지고 회피하도록 하는 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였으며 이에 대한 타당성을 확인하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
• /
• v.26 no.6
• /
• pp.427-433
• /
• 2022

Obstacle detection, collision recognition, and avoidance technologies are required the collision avoidance technology for UAVs. In this paper, considering collinear multiple static obstacle, we propose an obstacle detection algorithm using LiDAR and a collision recognition and avoidance algorithm based on CPA. Preprocessing is performed to remove the ground from the LiDAR measurement data before obstacle detection. And we detect and classify obstacles in the preprocessed data using the K-means clustering algorithm. Also, we estimate the absolute positions of detected obstacles using relative navigation and correct the estimated positions using a low-pass filter. For collision avoidance with the detected multiple static obstacle, we use a collision recognition and avoidance algorithm based on CPA. Information of obstacles to be avoided is updated using distance between each obstacle, and collision recognition and avoidance are performed through the updated obstacles information. Finally, through obstacle location estimation, collision recognition, and collision avoidance result analysis in the Gazebo simulation environment, we verified that collision avoidance is performed successfully.