We propose a new path planning method for autonomous mobile robots. To maximize the utility of mobile robots, the collision-free shortest path should be generated by on-line computation. In this paper, we develop an effective and practical method to generate a good solution by lower computation time. The initial path is obtained from skeleton graph by Dijkstra's algorithm. Then the path is improved by changing the graph and path dynamically. We apply the dynamic programming algorithm into the stage of improvement. Simulation results are presented to verify the performance of the proposed method.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권2호
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pp.171-181
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2004
An autonomous navigation algorithm for marine vehicles is proposed in this paper using fuzzy logic under COLREG guidelines. The VFF (Virtual Force Field) method, which is widely used in the field of mobile robotics, is modified for application to the autonomous navigation of marine vehicles. This Modified Virtual Force Field (MVFF) method can be used in either track-keeping or collision avoidance modes. Moreover, the operator can select a track-keeping pattern mode in the proposed algorithm. The collision avoidance algorithm has the ability to handle static and/or moving obstacles. The fuzzy expert rules are designed deliberately under COLREG guidelines. An extensive simulation study is used to verify the proposed method.
In this paper, an adaptive fuzzy control system is proposed for the speed control of the ASV (Autonomous Surface Vehicle) with nonaffine nonlinear system dynamics. We consider the turning speed of the screw propeller to be the control input instead of thrust so that we do not have to know the exact function between turning speed and thrust. But in this case, the ASV becomes a nonaffine nonlinear system because thrust is a nonlinear function of the turning speed. To solve this problem, we propose a Takagi-Sugeno fuzzy-model-based control system and simulation studies are performed. Simulation results show the effectiveness of the proposed control scheme.
In this paper, a precision landing approach is implemented based on real-time image processing. A full-scale landmark for automatic landing is used. canny edge detection method is applied to identify the outside quadrilateral while circular hough transform is used for the recognition of inside circle. Position information on the ground landmark is uplinked to the unmanned helicopter via ground control computer in real time so that the unmanned helicopter control the air vehicle for accurate landing approach. Ground test and a couple of flight tests for autonomous landing approach show that the image processing and automatic landing operation system have good performance for the landing approach phase at the altitude of $20m{\sim}1m$ above ground level.
Every autonomous system like a robot needs a power source known as a battery. And proper management of the battery is very important for proper operation. To know State of Charge(SOC) of a battery is the very core of proper battery management. In this paper, the SOC estimation problem is tackled based on the well known Extended Kalman Filter(EKF). Combined the existing battery model is used and then EKF is employed to estimate the SOC. SOC table is constructed by extensive experiment under various conditions and used as a true SOC. To verify the estimation result, extensive experiment is performed with various loads. The comparison result shows the battery estimation problem can be well solved with the technique proposed in this paper. The result of this paper can be used to develop related autonomous system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권2호
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pp.151-156
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2005
This paper proposes a Distributed Autonomous Robotic System(DARS) based on an Artificial Immune System(AIS) and a Classifier System(CS). The behaviors of robots in the system are divided into global behaviors and local behaviors. The global behaviors are actions to search tasks in given environment. These actions are composed of two types: aggregation and dispersion. AIS decides one among these two actions, which robot should select and act on in the global. The local behaviors are actions to execute searched tasks. The robots learn the cooperative actions in these behaviors by the CS in the local one. The proposed system will be more adaptive than the existing system at the viewpoint that the robots learn and adapt the changing of tasks.
This paper describes the construction of an autonomous mobile robot with functions of collision avoidance and speech recognition that is used for teaching path of the robot. The human voice as a teaching method provides more convenient user-interface to mobile robot. For safe navigation, the autonomous mobile robot needs abilities to recognize surrounding environment and avoid collision. We use u1trasonic sensors to obtain the distance from the mobile robot to the various obstacles. By navigation algorithm, the robot forecasts the possibility of collision with obstacles and modifies a path if it detects dangerous obstacles. For these functions, the robot system is composed of four separated control modules, which are a speech recognition module, a servo motor control module, an ultrasonic sensor module, and a main control module. These modules are integrated by CAN(controller area network) in order to provide real-time communication.
In this paper, the maze navigation system using image recognition for autonomous mobile robot is proposed. The proposed maze navigation system searches the target by image recognition method based on ADALINE neural network. The infrared sensor system must travel all blocks to find target because it can recognize only one block information each time. But the proposed maze navigation system can reduce the number of traveling blocks because of the ability of sensing several blocks at once. Especially, due to the simplicity of the algorithm, the proposed method could be easily implemented to the system which has low capacity processor.
In this paper, we introduce software development process for autonomous mobile robot with LEGO RCX. The software is designed from course analysis and a series of software design processes are applied for the development. Various control methods are devised to identify robot's location and to optimize the running strategy. To assure realtime property and reliability of the software, we adopted software engineering processes during the development. In this paper, we report the detailed software design processes and the implementation result that we have experienced with our practical LEGO robot platform.
We propose a motion planning method for autonomous mobile robots. In order to minimize traveling time, a smooth path and a time optimal velocity profile should be generated under kinematic and dynamic constraints. In this paper, we develop an effective and practical method to generate a good solution with lower computation time. The initial path is obtained from voronoi diagram by Dijkstra's algorithm. Then the path is improved by changing the graph and path simultaneously. We apply the dynamic programming algorithm into the stage of improvement. Simulation results are presented to verify the performance of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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