• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.187-191
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• 2012

본 논문은 무인 자율 주행 차량을 위한 안전한 등반 경로 계획을 다룬다. 기존의 경로 계획 기법과 달리, 안전성을 최우선 과제로 경로를 계획한다. 이를 위해 주어진 지형 정보로부터 위험 지역을 포함하는 전역 포텐셜 필드를 사용함으로써 위험 지역으로의 접근을 방지하고, 침식 연산을 이용한 중간 경유 지점 선정을 통해 가장 완만한 경사로를 계획하는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 요구되는 정보량 및 연산량을 줄일 수 있으며 인간의 직관과 유사한 등반 경로를 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.687-693
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• 2012

본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 협조탐색을 위한 탐색영역에 대한 군집로봇의 최적배치을 제안한다. 먼저, 탐색영역에 대한 최적의 배치를 위해 보로노이 테셀레이션과 K-mean 알고리즘을 이용하여 탐색영역을 분할한다. 분할된 영역을 안전한 주행을 위해 전역경로계획과 지역경로계획을 한다. 전역경로계획은 A*알고리즘을 이용하여 전역경로계획을 하여 최적의 전역경로를 찾고, 지역경로계획은 포텐셜 필드방법을 이용하여 장애물 회피 통해 안전하게 목표점에 이르게 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘은 시물레이션을 통해 그 응용가능성을 검토한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.77-84
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• 2023

자율 주행 로봇에서 장애물 회피 기능은 핵심적인 것이다. 포텐셜 필드는 이 분야에 가장 많이 사용되어온 방법이다. 이것은 장애물의 최근접 점을 실시간으로 계산해야 하는데 이를 위해 거리 센서 데이터 프로파일로 부터 안정적으로 장애물 영역을 분할해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 분할 없이 각 장애물의 최근접 점을 실시간으로 구할 수 있는 Active Min-Depth Filter를 제안한다. 다양한 센서 노이즈 환경에 대한 시뮬레이션을 통해 Active Min-Depth Filter의 강인성을 확인할 수 있었고 실제 이동 로봇 적용하여 성공적인 결과를 얻었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제47권2호
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• pp.66-72
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• 2010

자율적인 다중이동 로봇환경에서는 현시점에서 목표점까지 장애물과 충돌없이 연결하는 최적 경로를 설정하는 것은 필수불가결하며 매우 중요하다. 실제 많은 이동로봇은 주위 장애물에 대하여 주어진 정보 없이 미지의 환경에서 자율적 이동이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 다중이동 로봇환경에 적합한 새로운 형태의 충돌회피 최적경로에 대한 방법을 연구한다. 잘 알려진 포텐셜필드 방법을 이용하여 다중이동 로봇의 전역경로를 계획하고, 퍼지로직 시스템을 이용하여 각 로봇에 근접하는 혹은 경로를 가로막는 장애물과의 충돌을 피하기 위한 지역경로를 계획한다. 제안된 방법의 성능 및 정확성을 검증하기 위해 다양한 모의실험을 진행하여 결과를 검증하고 이의 결과를 토의한다.

• 자원환경지질
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• 제33권3호
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• pp.217-228
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• 2000

We use spectral correlation method to analyze gravity and magnetic anomalies of Euiseong Sub-basin for distribution of rock facies and gelogic structures. The analysis reveals distinct polarity between gravity and magnetic anomaly correlation ; intermediate to mafic intrusives, extrusives, and the Tertiary basin shows positive gravity (+G) and positive magnetic (+M) correlation. Granitic gneiss and felsic volcanics negative gravity 9-G) and negative magnetic (-M) correlation. The Palgongsan granite, felsic to mafic extrusives and Mesozoic granites are characterized by -G and + M correlation. +G and -M correlations in the sedimentary formations are interpreted by uplift of pre-Cretaceous basement rocks . The + G and + M correlation characteristics in northeastern part of Euiseong Sub-basin including the Tertiary sedimentary basin result from the uplift of crustal materials. Major axes of spectrally correlated amomalies have mostly NW-SE or NE-SW directions. The former is due to the intrusives along strike-slip faults, and the latter which is observed in sedimentary formations is related to geological structures of basement associated new insight into the boundary between Euiseong and Milyang Sub-basin.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1892-1893
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• 2011

본 논문에서는 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 군집로봇의 협조탐색을 위한 공간분할기법을 제안한다. 탐색공간은 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 분할한다. 전역 경로 계획 및 군집 로봇 간의 충돌 회피는 포텐셜 필드를 이용한다. 탐색공간에 밀도 함수를 사용하여 공간분할의 유동성을 부여한다. 마지막으로, 군집로봇의 협조탐색의 가능성을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1890-1891
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• 2011

본 논문은 변형 가능한 타원형의 포메이션을 유지하기 위한 군집 로봇의 행동 동기화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 매개 변수 함수를 이용한 타원형 포메이션에서의 포텐셜 필드 생성 부분과 개별 로봇이 타원으로 이동하기 위한 인력 및 충돌 회피를 위한 척력 함수 부분으로 나누어진다. 제안한 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 군집 로봇의 행동을 제어하는데 효과적임을 입증하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.8-15
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• 2011

This paper proposes a real-time navigation algorithm which integrates the artificial potential field (APF) for an unmanned vehicle in the unknown environment. This approach uses repulsive potential function around the obstacles to force the vehicle away and an attractive potential function around the goal to attract the vehicle. In this research, laser range finder is used as range sensor. An obstacle detected by the sensor creates repulsive vector. Differential global positioning system (DGPS) and digital compass are used to measure the current vehicle position and orientation. The measured vehicle position is also used to create attractive vector. This paper proposes a new concept of potential field based navigation which controls unmanned vehicle's speed and steering. The magnitude of repulsive force based on the proposed algorithm is designed not to be over the magnitude of attractive force while the magnitude is increased linearly as being closer to obstacle. Consequently, the vehicle experiences a generalized force toward the negative gradient of the total potential. This force drives the vehicle downhill towards its goal configuration until the vehicle reaches minimum potential and it stops. The effectiveness of the proposed APF for unmanned vehicle is verified through simulation and experiment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.11-19
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• 2013

자율적인 다개체 모바일 로봇 시스템에 관해 경로 계획과 충돌회피는 중요한 기능이며 동시에 협력과 협동적으로 주어진 일을 수행하는데 필요한 기능이다. 본 논문에서는 이러한 중요하고도 도전적인 문제를 다룬다. 제안된 방법은 포텐셜 필드 방법과 퍼지로직 시스템에 기반을 두고 있다. 첫째로, 전역경로 계획은 포텐셜 필드를 이용하여 로봇이 목적지까지 가는데 비용을 최소화할 수 있는 경로를 선택한다. 그러고 나서 지역경로 계획은 퍼지로직 시스템을 이용하여 정적이거나 동적인 장애물과의 충돌을 피하기 위해 전역경로에서 경로를 변경시킨다. 본 논문에서는 각각의 로봇은 독립적으로 목적지를 선택하며 동시에 다른 로봇은 동적인 장애물로 고려한다. 또한 장애물의 움직임을 예측할 필요도 없다. 이러한 과정은 각각의 로봇이 해당되는 목적지를 찾을 때 까지 지속된다. 이 방법을 테스트하기 위해 자율 다개체 로봇 시뮬레이터(AMMRS)를 개발했으며 시뮬레이션과 실험기반의 결과물을 제공한다. 본 결과는 다개체 모바일 로봇 시스템에 대하여 경로계획과 충돌회피 전략이 효율적이며 유용하다는 것을 보인다.

• 대한조선학회논문집
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• 제61권3호
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• pp.170-184
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• 2024

With the advancement of autonomous navigation technology in maritime domain, there is an active research on swarming Unmanned Surface Vehicles (USVs) that can fulfill missions with low cost and high efficiency. In this study, we propose a formation control algorithm that maintains a certain shape when multiple unmanned surface vehicles operate in a swarm. In the case of swarming, individual USVs need to be able to accurately follow the target state and avoid collisions with obstacles or other vessels in the swarm. In order to generate guidance commands for swarm formation control, the potential field method has been a major focus of swarm control research, but the method using the potential field only uses the position information of obstacles or other ships, so it cannot effectively respond to moving targets and obstacles. In situations such as the formation change of a swarm of ships, the formation control is performed in a dense environment, so the position and velocity information of the target and nearby obstacles must be considered to effectively change the formation. In order to overcome these limitations, this paper applies a method that considers relative velocity to the potential field-based guidance law to improve target following and collision avoidance performance. Considering the relative velocity of the moving target, the potential field for nearby obstacles is newly defined by utilizing the concept of Velocity Obstacle (VO), and the effectiveness and efficiency of the proposed method is verified through swarm control simulation, and swarm control experiments using a small scaled unmanned surface vehicle platform.